Nate Silver: How does race affect votes?

ネイト・シルバー:人種は投票に影響を及ぼすか?

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2009-04-24 ・ TED


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ネイト・シルバー:人種は投票に影響を及ぼすか?

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下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Nao Yokoyama 校正: Yasushi Aoki
00:18
I want to talk about the election.
0
18330
3000
選挙について話そうと思います
00:21
For the first time in the United States, a predominantly white group of voters
1
21330
3000
多数の白人有権者が アフリカ系アメリカ人の
00:24
voted for an African-American candidate for President.
2
24330
3000
大統領候補に投票したというのは 初めてのことでした
00:27
And in fact Barack Obama did quite well.
3
27330
2000
実際オバマはかなりよくやりました
00:29
He won 375 electoral votes.
4
29330
2000
選挙人投票で375票を獲得し
00:31
And he won about 70 million popular votes
5
31330
3000
そして一般票では約7000万票という
00:34
more than any other presidential candidate --
6
34330
2000
人種や政党にかかわらず
00:36
of any race, of any party -- in history.
7
36330
3000
史上最多の得票をしたのです
00:39
If you compare how Obama did against how John Kerry had done four years earlier --
8
39330
4000
オバマの状況を4年前のジョン・ケリーと比べるなら
00:43
Democrats really like seeing this transition here,
9
43330
3000
この推移に見てとれるように
00:46
where almost every state becomes bluer, becomes more democratic --
10
46330
4000
ほとんどの州がより青く より民主党寄りになっています
00:50
even states Obama lost, like out west,
11
50330
2000
西部のようなオバマが落とした州でさえそうです
00:52
those states became more blue.
12
52330
2000
南部でも北東部でもほとんど全ての州で
00:54
In the south, in the northeast, almost everywhere
13
54330
3000
青くなっています
00:57
but with a couple of exceptions here and there.
14
57330
3000
そこここにある いくつかの例外を除いて
01:00
One exception is in Massachusetts.
15
60330
2000
例外の一つはマサチューセッツ州ですが
01:02
That was John Kerry's home state.
16
62330
2000
ジョン・ケリーの本拠地なので
01:04
No big surprise, Obama couldn't do better than Kerry there.
17
64330
2000
オバマが下でも驚くことはありません
01:06
Or in Arizona, which is John McCain's home,
18
66330
2000
それにマケインの本拠のアリゾナ州でも
01:08
Obama didn't have much improvement.
19
68330
2000
オバマは票を増やせませんでした
01:10
But there is also this part of the country, kind of in the middle region here.
20
70330
2000
他方で この国の中央に位置する
01:12
This kind of Arkansas, Tennessee, Oklahoma, West Virginia region.
21
72330
4000
アーカンソー テネシー オクラホマ ウェストヴァージニアの辺りも駄目でした
01:16
Now if you look at '96, Bill Clinton --
22
76330
2000
96年のビル・クリントンは
01:18
the last Democrat to actually win -- how he did in '96,
23
78330
3000
民主党が前回勝利した時ですが
01:21
you see real big differences in this part of the country right here,
24
81330
3000
まさにこの地域で 実に大きな違いが見られます
01:24
the kind of Appalachians, Ozarks, highlands region, as I call it:
25
84330
4000
アパラチアやオザークといった 高地地域です
01:28
20 or 30 point swings
26
88330
2000
96年のクリントンと 08年のオバマの間で
01:30
from how Bill Clinton did in '96 to how Obama did
27
90330
2000
20から30ポイントも
01:32
in 2008.
28
92330
2000
下がりました
01:34
Yes Bill Clinton was from Arkansas, but these are very, very profound differences.
29
94330
5000
確かにクリントンはアーカンソー出身でしたが それにしても大きな変化です
01:39
So, when we think about parts of the country like Arkansas, you know.
30
99330
2000
アーカンソーのような地域について考えるとき
01:41
There is a book written called, "What's the Matter with Kansas?"
31
101330
3000
「カンザスはどうなっているのか?」という本がありますが
01:44
But really the question here -- Obama did relatively well in Kansas.
32
104330
3000
オバマはカンザスでは割合上手くやっています
01:47
He lost badly but every Democrat does.
33
107330
2000
負けましたが 民主党はここではいつも負けています
01:49
He lost no worse than most people do.
34
109330
2000
他の人ほど ひどくは負けませんでした
01:51
But yeah, what's the matter with Arkansas?
35
111330
4000
それにしてもアーカンソーはどうなっているのか?
01:55
(Laughter)
36
115330
1000
(笑)
01:56
And when we think of Arkansas we tend to have pretty negative connotations.
37
116330
3000
アーカンソーについてはネガティブなイメージがあります
01:59
We think of a bunch of rednecks, quote, unquote, with guns.
38
119330
3000
銃を持った多数のいわゆる「頑固な南部人」
02:02
And we think people like this probably don't want to vote
39
122330
3000
彼らが投票しないだろうとは想像できます
02:05
for people who look like this and are named Barack Obama.
40
125330
3000
こんな見た目をした バラク・オバマなどという名前の人間には
02:08
We think it's a matter of race. And is this fair?
41
128330
3000
人種問題です これはフェアな見方でしょうか?
02:11
Are we kind of stigmatizing people from Arkansas, and this part of the country?
42
131330
3000
アーカンソーあたりの人に対する偏見でしょうか?
02:14
And the answer is: it is at least partially fair.
43
134330
3000
少なくともある部分フェアな見方です
02:17
We know that race was a factor, and the reason why we know that
44
137330
2000
人種という要因が確かにあるとわかるのは
02:19
is because we asked those people.
45
139330
2000
彼らに尋ねたからです
02:21
Actually we didn't ask them, but when they conducted
46
141330
2000
直接尋ねた訳ではありませんが
02:23
exit polls in every state,
47
143330
2000
50州中の37州で行われた
02:25
in 37 states, out of the 50,
48
145330
2000
出口調査で
02:27
they asked a question, that was pretty direct, about race.
49
147330
3000
人種について直接的な質問がありました
02:30
They asked this question.
50
150330
2000
こう質問したのです
02:32
In deciding your vote for President today, was the race
51
152330
2000
“今日の大統領選の投票先を決めるにあたって
02:34
of the candidate a factor?
52
154330
2000
候補者の人種はその要因になりましたか?”
02:36
We're looking for people that said, "Yes, race was a factor;
53
156330
3000
この質問に対し “はい 人種は要因であるのみならず
02:39
moreover it was an important factor, in my decision,"
54
159330
2000
決める上で重要な点でした”と答えた人や
02:41
and people who voted for John McCain
55
161330
3000
恐らく他の要因との兼ね合いか
02:44
as a result of that factor,
56
164330
2000
この要因自体のために 結果として
02:46
maybe in combination with other factors, and maybe alone.
57
166330
2000
マケインに投票した人は どれほどいたのか?
02:48
We're looking for this behavior among white voters
58
168330
3000
そのような振る舞いは 白人投票者の間で
02:51
or, really, non-black voters.
59
171330
3000
あるいは黒人以外の投票者の間で どれくらいあったのか?
02:54
So you see big differences in different parts
60
174330
2000
ご覧のように 結果は地域によって
02:56
of the country on this question.
61
176330
2000
大きな違いが見られます
02:58
In Louisiana, about one in five white voters
62
178330
3000
ルイジアナでは約5人に1人の白人投票者が
03:01
said, "Yes, one of the big reasons why I voted against Barack Obama
63
181330
3000
“はい 私がオバマに投票しなかった大きな理由は
03:04
is because he was an African-American."
64
184330
2000
アフリカ系アメリカ人だからです”と答えています
03:06
If those people had voted for Obama,
65
186330
2000
仮にそれらの人々の半分でも
03:08
even half of them, Obama would have won Louisiana safely.
66
188330
4000
オバマに投票していたなら 彼はルイジアナで難なく勝てたでしょう
03:12
Same is true with, I think, all of these states you see on the top of the list.
67
192330
2000
このリストの上位の州すべてにそう言えます
03:14
Meanwhile, California, New York, we can say, "Oh we're enlightened"
68
194330
4000
一方カリフォルニアやニューヨークの人々は “我々は啓蒙されている”
03:18
but you know, certainly a much lower incidence of this
69
198330
2000
と言うでしょうが
03:20
admitted, I suppose,
70
200330
2000
人種に基づく投票というのは
03:22
manifestation of racially-based voting.
71
202330
3000
確かにずっと少なくなっています
03:25
Here is the same data on a map.
72
205330
2000
これは同じデータを地図で表したものです
03:27
You kind of see the relationship between
73
207330
2000
この図で赤くなっているのは
03:29
the redder states of where more people responded and said,
74
209330
2000
“オバマの人種は 私には問題でした”
03:31
"Yes, Barack Obama's race was a problem for me."
75
211330
3000
と答えた人の多かった州です
03:34
You see, comparing the map to '96, you see an overlap here.
76
214330
3000
96年と比較した地図と この地図の間には共通点が見られます
03:37
This really seems to explain
77
217330
2000
これはまさにオバマが
03:39
why Barack Obama did worse
78
219330
2000
何故この地域でひどい結果だったのかを
03:41
in this one part of the country.
79
221330
2000
説明しているように見えます
03:43
So we have to ask why.
80
223330
2000
我々は問うべきでしょう
03:45
Is racism predictable in some way?
81
225330
2000
人種差別は何らかの方法で予測できるのか?
03:47
Is there something driving this?
82
227330
2000
人種差別を引き起こすものが何かあるのか?
03:49
Is it just about some weird stuff that goes on in Arkansas
83
229330
2000
それは我々が理解していないアーカンソーや
03:51
that we don't understand, and Kentucky?
84
231330
2000
ケンタッキーの特異性にすぎないのか?
03:53
Or are there more systematic factors at work?
85
233330
2000
それとも何か構造的な要因が働いているのか?
03:55
And so we can look at a bunch of different variables.
86
235330
2000
見る事のできる変数は他にもたくさんあります
03:57
These are things that economists and political scientists look at all the time --
87
237330
3000
経済学者や政治科学者が常々観察してきた
04:00
things like income, and religion, education.
88
240330
3000
収入や宗教や教育といった要因は
04:03
Which of these seem to drive
89
243330
2000
我々が11月4日に行った
04:05
this manifestation of racism
90
245330
2000
この国家的大実験における
04:07
in this big national experiment we had on November 4th?
91
247330
3000
人種差別の表出を引き起こしたものなのでしょうか?
04:10
And there are a couple of these that have
92
250330
2000
実際予測を可能にするような
04:12
strong predictive relationships,
93
252330
2000
強い相関を持つ要素が2つあります
04:14
one of which is education,
94
254330
3000
教育がその一つです
04:17
where you see the states with the fewest years of schooling
95
257330
2000
成人あたりの修学期間の短い州が
04:19
per adult are in red,
96
259330
2000
赤く表示されています
04:21
and you see this part of the country, the kind of Appalachians region,
97
261330
3000
ご覧の通りアパラチア地域は教育水準が低くなっています
04:24
is less educated. It's just a fact.
98
264330
2000
これは単に事実です
04:26
And you see the relationship there
99
266330
2000
ここに人種差別に基づく投票傾向との
04:28
with the racially-based voting patterns.
100
268330
3000
関連を見る事ができます
04:31
The other variable that's important is
101
271330
2000
もう一つの重要な変数は
04:33
the type of neighborhood that you live in.
102
273330
3000
近隣住民のタイプです
04:36
States that are more rural --
103
276330
2000
より田舎の州では
04:38
even to some extent of the states like New Hampshire and Maine --
104
278330
2000
ニューハンプシャーやメインでさえ
04:40
they exhibit a little bit of
105
280330
2000
人種差別によるオバマへの
04:42
this racially-based voting against Barack Obama.
106
282330
3000
反対投票が見受けられます
04:45
So it's the combination of these two things: it's education
107
285330
2000
ですからこの2つの要素の組み合わせなのです
04:47
and the type of neighbors that you have,
108
287330
2000
教育と近隣住民のタイプです
04:49
which we'll talk about more in a moment.
109
289330
2000
これについてはすぐ後で話しますが
04:51
And the thing about states like Arkansas and Tennessee
110
291330
2000
アーカンソーやテネシーのような州の問題は
04:53
is that they're both very rural,
111
293330
2000
非常に田舎であり
04:55
and they are educationally impoverished.
112
295330
4000
かつ教育的にも貧しいという事です
04:59
So yes, racism is predictable.
113
299330
2000
だから人種差別は予測可能なのです
05:01
These things, among maybe other variables,
114
301330
2000
恐らく他にも要因があるでしょうが
05:03
but these things seem to predict it.
115
303330
2000
これは人種差別を予見しているように見えます
05:05
We're going to drill down a little bit more now,
116
305330
2000
この「総合的社会調査」というのを
05:07
into something called the General Social Survey.
117
307330
2000
もう少し掘り下げてみましょう
05:09
This is conducted by the University of Chicago
118
309330
2000
これはシカゴ大学によって一年おきに
05:11
every other year.
119
311330
2000
行われているもので
05:13
And they ask a series of really interesting questions.
120
313330
2000
彼らは実に興味深い一連の質問をしています
05:15
In 2000 they had particularly interesting questions
121
315330
2000
2000年には人種差別的意見に関する
05:17
about racial attitudes.
122
317330
2000
特に興味深い質問があります
05:19
One simple question they asked is,
123
319330
2000
一例として挙げると
05:21
"Does anyone of the opposite race live in your neighborhood?"
124
321330
4000
“近隣にあなたと異なるの人種の人は誰か住んでいますか?”
05:25
We can see in different types of communities that the results are quite different.
125
325330
3000
コミュニティのタイプによって結果が大きく異なるのがわかります
05:28
In cites, about 80 percent of people
126
328330
3000
都市部では約80%の人が
05:31
have someone whom they consider a neighbor of another race,
127
331330
3000
近隣に別の人種が住んでいると答えています
05:34
but in rural communities, only about 30 percent.
128
334330
3000
しかし田舎のコミュニティでは僅か30%です
05:37
Probably because if you live on a farm, you might not have a lot of neighbors, period.
129
337330
3000
農場暮らしなら隣人は少ないというだけかもしれません
05:40
But nevertheless, you're not having a lot of interaction with people
130
340330
3000
しかし いずれにしても 自分と違った人との交流は
05:43
who are unlike you.
131
343330
2000
多くないのです
05:45
So what we're going to do now is take the white people in the survey
132
345330
3000
そこで この調査から白人を抽出し
05:48
and split them between those who have black neighbors --
133
348330
3000
黒人や別の人種の隣人がいる人と
05:51
or, really, some neighbor of another race --
134
351330
2000
白人の隣人しかいない人とに
05:53
and people who have only white neighbors.
135
353330
3000
分けてみることにしましょう
05:56
And we see in some variables
136
356330
2000
政治的意見に関しては
05:58
in terms of political attitudes, not a lot of difference.
137
358330
2000
大きな違いは見られません
06:00
This was eight years ago, some people were more Republican back then.
138
360330
3000
これは8年前で 当時は共和党寄りの人が多くいました
06:03
But you see Democrats versus Republican,
139
363330
2000
しかし民主党支持か共和党支持かは
06:05
not a big difference based on who your neighbors are.
140
365330
3000
隣人がどうであるかによって さほど変わりません
06:08
And even some questions about race -- for example
141
368330
2000
人種に関する質問でさえそうです 例えば
06:10
affirmative action, which is kind of a political question,
142
370330
2000
マイノリティ優遇措置という
06:12
a policy question about race, if you will --
143
372330
2000
人種に関する政策の問題についても
06:14
not much difference here.
144
374330
2000
ここに大きな違いはありません
06:16
Affirmative action is not very popular frankly, with white voters, period.
145
376330
3000
マイノリティ優遇措置は白人投票者に人気がない点で共通していますが
06:19
But people with black neighbors and people with mono-racial neighborhoods
146
379330
3000
黒人の隣人がいる人といない人との間に
06:22
feel no differently about it really.
147
382330
3000
この問題に対する感覚の違いは全くありません
06:25
But if you probe a bit deeper and get a bit more personal if you will,
148
385330
4000
しかしもう少し深く 個人的なことを聞いてみるとどうでしょう
06:29
"Do you favor a law banning interracial marriage?"
149
389330
2000
“異人種間の結婚は法的に禁止すべきか?”
06:31
There is a big difference.
150
391330
2000
この場合大きな違いが見られます
06:33
People who don't have neighbors of a different race
151
393330
2000
異なる人種の隣人がいない人は
06:35
are about twice as likely
152
395330
2000
いる人と比べ2倍近くが
06:37
to oppose interracial marriage as people who do.
153
397330
3000
異人種間の結婚に否定的です
06:40
Just based on who lives in your immediate neighborhood around you.
154
400330
3000
単に周囲に住む隣人によって変わるのです
06:43
And likewise they asked, not in 2000, but in the same survey in 1996,
155
403330
4000
2000年版ではなく1996年版ですが 同じ調査でこんな質問をしています
06:47
"Would you not vote for a qualified black president?"
156
407330
4000
“優れた大統領候補なら黒人でも投票しますか?”
06:51
You see people without neighbors who are African-American who
157
411330
2000
隣人にアフリカ系アメリカ人がいない人は
06:53
were much more likely to say, "That would give me a problem."
158
413330
3000
“それは私には問題だ”と答える傾向が強くなっています
06:56
So it's really not even about urban versus rural.
159
416330
2000
だからこれは都会か田舎かという話ではなく
06:58
It's about who you live with.
160
418330
2000
誰が周りに暮らしているかということなのです
07:00
Racism is predictable. And it's predicted by
161
420330
2000
人種差別は予測可能であり それは
07:02
interaction or lack thereof with people unlike you, people of other races.
162
422330
4000
異人種との交流の有無によって予見できるのです
07:06
So if you want to address it,
163
426330
2000
だからこの問題に取り組みたいなら
07:08
the goal is to facilitate interaction with people of other races.
164
428330
3000
人種間の交流促進を目指すべきでしょう
07:11
I have a couple of very obvious, I suppose,
165
431330
2000
それを行うための
07:13
ideas for maybe how to do that.
166
433330
3000
ごく自明なアイデアがいくつかあります
07:16
I'm a big fan of cities.
167
436330
2000
私は都会が大好きです
07:18
Especially if we have cites that are diverse and sustainable,
168
438330
3000
特にその都市が持続可能で多様であり
07:21
and can support people of different ethnicities and different income groups.
169
441330
3000
異なる民族性や収入帯の集団を支えられるなら素晴らしいです
07:24
I think cities facilitate more of the kind of networking,
170
444330
3000
都会は田舎よりも日常的に
07:27
the kind of casual interaction than you might have on a daily basis.
171
447330
3000
人の繋がりや気軽な交流を促進すると思います
07:30
But also not everyone wants to live in a city, certainly not a city like New York.
172
450330
3000
しかし誰もがニューヨークのような都会で暮らしたいわけではありません
07:33
So we can think more about things like street grids.
173
453330
3000
そこで考えるべきなのは道路網のようなものについてです
07:36
This is the neighborhood where I grew up in East Lansing, Michigan.
174
456330
2000
これは私が育ったミシガン州イーストランシングの町並みです
07:38
It's a traditional Midwestern community, which means you have real grid.
175
458330
3000
伝統的な中西部の田舎で 道が格子状になっています
07:41
You have real neighborhoods and real trees, and real streets you can walk on.
176
461330
3000
本当のご近所や 木や 歩くことが出来る道路があり
07:44
And you interact a lot with your neighbors --
177
464330
3000
そして近所にいる 好きな人や 知らない人たちと
07:47
people you like, people you might not know.
178
467330
2000
交流することになります
07:49
And as a result it's a very tolerant community,
179
469330
3000
結果としてそれはとても寛容なコミュニティとなり
07:52
which is different, I think, than something like this,
180
472330
2000
次のような所とは異なると私は考えます
07:54
which is in Schaumburg, Illinois,
181
474330
2000
このイリノイ州のシャンバーグでは
07:56
where every little set of houses has their own cul-de-sac
182
476330
3000
袋小路になった住宅群や ドライブスルーのスターバックスが
07:59
and drive-through Starbucks and stuff like that.
183
479330
2000
このように詰め込まれています
08:01
I think that actually this type of urban design,
184
481330
3000
私はこのタイプの都市計画が
08:04
which became more prevalent in the 1970s and 1980s --
185
484330
3000
1970年代から80年代に流行したことと
08:07
I think there is a relationship between that and the country becoming
186
487330
3000
レーガン政権下で国が保守化したことの間には
08:10
more conservative under Ronald Reagan.
187
490330
2000
関連があると考えています
08:12
But also here is another idea we have --
188
492330
3000
他にもアイデアがあります
08:15
is an intercollegiate exchange program
189
495330
2000
ニューヨークと外国とで学生を交換する
08:17
where you have students going from New York abroad.
190
497330
3000
交換留学制度がありますが
08:20
But frankly there are enough differences within the country now
191
500330
2000
率直に言って米国内だけでも十分な差異があります
08:22
where maybe you can take a bunch of kids from NYU,
192
502330
3000
たとえばニューヨーク大学の学生を
08:25
have them go study for a semester at the University of Arkansas,
193
505330
2000
一学期間アーカンソー大学で学ばせ
08:27
and vice versa. Do it at the high school level.
194
507330
3000
逆も同様にするとか それを高校の段階でやるのはどうでしょう
08:30
Literally there are people who might be in school in Arkansas or Tennessee
195
510330
3000
実際アーカンソーやテネシーの学校にいる人は
08:33
and might never interact in a positive affirmative way
196
513330
3000
恐らく別の州や別の人種の人たちと
08:36
with someone from another part of the country, or of another racial group.
197
516330
4000
積極的に交流する機会を持たないでしょう
08:40
I think part of the education variable we talked about before
198
520330
3000
先程話した教育という要因の一部は
08:43
is the networking experience you get when you go to college
199
523330
2000
大学に行くことで得られる
08:45
where you do get a mix of people that you might not interact with otherwise.
200
525330
4000
他では交流する事がなかった人達と混じり合う経験のためだと思います
08:49
But the point is, this is all good news,
201
529330
2000
重要なのはこれが全て良いニュースだという事です
08:51
because when something is predictable,
202
531330
3000
なぜなら 何かが予測可能であるなら
08:54
it is what I call designable.
203
534330
2000
それはデザイン可能でもあるからです
08:56
You can start thinking about solutions to solving that problem,
204
536330
2000
問題の解決策を考える事ができます
08:58
even if the problem is pernicious and as intractable as racism.
205
538330
3000
たとえその問題が人種差別のように悪質で扱い難いものであっても
09:01
If we understand the root causes of the behavior
206
541330
2000
その行動の根本原因や
09:03
and where it manifests itself and where it doesn't,
207
543330
2000
どういう時に起きるかがわかっているなら
09:05
we can start to design solutions to it.
208
545330
3000
その解決策をデザインする事ができるのです
09:08
So that's all I have to say. Thank you very much.
209
548330
2000
これが私の言うべき全てです ありがとうございました
09:10
(Applause)
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550330
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(拍手)
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