ジョックバイアスの研究事例

ChatGPTのレポートまとめ

顔つきから「有能そう」と推定し投票が決まる

たった 1/10 秒の顔写真提示で、選挙結果をかなりの確率で当てられる (SCIENCE 2005)

“男らしい骨格”や筋肉的外観が戦時下で支持されやすい

ハーバード／プリンストンの実験、イラク戦争期の米英有権者調査

身長の高い候補はリーダーと見なされやすい

“Height-leadership advantage” のメタ分析

低い声＝強さのシグナルで票が伸びる

「Voice pitch influences voting behavior」実験

女性候補は“よりフェミニンで整った顔”の方が当選率

ダートマス大の州知事・上院選研究

顔の美人度 ― Ono & Asano (RIETI DP 20-E-072)

データ：参院選（選挙区）2013・16 年、計 494 人。

方法：候補者の顔写真をランダムに提示し、米国人被験者1,500人が5段階で美人度評価→その平均スコアを得票率に回帰。党派、現職、新人、年齢、性別、選挙区固定効果を統制。

主結果：美人度1SD↑で得票率約2.5pt↑。情報が少ない県ほど傾きが大きい（Heuristic の温床）。

示唆：「イケメン・美人」は地方区で特に得をする。公報写真の質まで戦略要因になる。

ポスターの笑顔 ― Asano (拓殖大) シリーズ

データ：国政・地方のポスター6,000枚強（1980–2017）。

手法：Azure Face APIで“Smile score”(0–1)抽出 → 選挙ごとに標準化し得票率に重回帰。

結果：Smile 1SD↑は得票率+1.4pt。候補者が乱立（情報過多）かつ選挙区が広いほど効果大。

補足：2024衆院データでも再現。SNS 拡散枚数を媒介変数にすると間接効果がさらに増大。

身長研究（卒論レベルながら示唆）

サンプル：関東近県の市議選289名（男）。ポスター寸法比から身長推定。

結果：5 cm高いごとに+0.7pt。政党固定効果後も消えず。女性候補では関連なし。

留意：推定誤差と自己申告身長のブレは残る。

声のピッチ ― 立教大ワーキングペーパー

データ：参院比例2019の政見放送（男女混在）。Praatで平均F0抽出。

結果：声が10 Hz低いと得票率+0.5pt。女性では関連が弱い（低音＝支配性シグナルが男性で顕著）。

----

感想とか

要するに：人間は狩猟採集時代の「瞬時にリーダーの強さを測る本能」を引きずっており、

①見た目→②支配力（≒ジョック性）→③有能さ の三段論法で判断してしまう傾向があります。

民主主義への影響

政策よりフィジカルが評価軸になりやすい

→ “背が高い・威圧的・声が低い” 候補が説明力に劣っても勝ってしまう。

知識集約型リーダーが「エリート臭い」と嫌われる

→ 専門家・テクノクラートが票を集めにくく、ポピュリズムを呼び込みやすい。

メディア構造との相乗効果

画像・動画での第一印象が瞬時に共有される SNS 時代ほど、このバイアスは強まる。

コロナ禍のときに自民党が会食をやめなかったの、食物分配の連帯の強さを感じた

煽ってるのではなく、政治で物事を動かす力学を理解しているんだろうなと思った

小規模社会59集団のメタ分析では、リーダー評価に

身体的頑健さ（身長・筋力・狩猟技量）＝中程度の正相関

年齢・知識・気前の良さ・調停スキル＝より強い正相関

が報告され、「強さは＋要素だが決定打ではない」ことが示唆される

① 寛大なリソース分配、② 調停能力、③ 知識共有 を欠くと地位は維持できない。