意義
私たちは、検索エンジン操作効果 (SEME）の威力と頑健性を示唆する2カ国での5つの実験から証拠を提示する。具体的には、
- （1）偏った検索順位は、未決定投票者の投票選好を20%以上変化させることができること、
- （2）一部の人口集団では、その変化率がより高くなること、
- （3）そのような順位は、人々が操作に気づかないように隠蔽できること、
を示す。インターネットにアクセスできる人口のうち、未決定投票者の割合と、SEMEによって影響を受ける可能性のある投票者の割合を知ることで、SEMEが選挙結果を決定する可能性のある勝率を算出することができる。
概要
インターネットの検索ランキングは、消費者の選択に大きな影響を与える。これは主に、ユーザーが上位の結果を下位の結果よりも信頼し、選択するためである。このような検索順位を操作することで、民主的な選挙における未決定有権者の選好を変化させることが可能かどうか、私たちは検討した。この実験では、米国とインドの選挙権所有者の多様な属性からなる4,556人の未決定有権者を対象に、5つの二重盲検ランダム化比較実験を実施し、その結果を報告する。特に5番目の実験は、インドで2014年に行われたロクサーバ選挙の最中、最終投票が行われる直前にインド全土の有権者を対象に行われた点で注目される。これらの実験結果から、（i）偏った検索順位が未決定有権者の投票選好を20%以上シフトさせること、（ii）一部のデモグラフィック集団ではシフトがより大きくなること、（iii）検索順位バイアスは、人々が操作に気づかないようにマスクできること、が実証された。このような影響力を「検索エンジン操作効果」と呼び、様々な態度や信条に適用できる可能性がある。多くの選挙が僅差で勝利することを考えると、私たちの結果は、検索エンジン会社がかなりの数の選挙結果に平然と影響を与える力を持っていることを示唆している。このような操作の影響は、検索エンジン企業1社が支配する国で特に大きくなるであろう。
最近の研究では、検索エンジン会社が提供する検索結果の順位が、消費者の態度、嗜好、行動に劇的な影響を与えることが実証されている（1-12）。このため、北米の企業は、検索結果を上位に表示するための努力に年間200億米ドル以上を費やしていると推測される（13,14）。アイトラッキング技術を用いた研究により、人々は一般的に検索エンジンの結果を表示順にスキャンし、下位の結果がより検索に関連している場合でも、上位に表示された結果に注目することが示されている（1-5）。また、上位に表示されたリンクはより多くのクリックを集め、その結果、人々は上位に表示された検索結果に関連するウェブページに多くの時間を費やすことになる(1-9)。最近、ある検索エンジンにおける約3億回のクリックを分析したところ、その91.5%が検索結果の1ページ目に、32.5%が1ページ目に、17.6%が2ページ目にクリックされたことがわかった(7)。また、1ページ目の結果の一番下の項目は、2ページ目の最初の項目よりも140%多くクリックされたと報告されている(7)。このような現象が起こるのは、一般にユーザーは検索結果がどのようにランク付けされるかを知らないにもかかわらず、検索エンジン会社が自分のニーズに最も適した検索結果に高いランクを付与することを人々が信頼しているからだと考えられる(1-4,11)。
なぜ、検索順位はこれほどまでに一貫した閲覧行動を引き起こすのだろうか。その答えの一つは、検索エンジンの検索結果ページの基本デザインである「リスト」にある。1世紀以上にわたる研究により、リスト上の項目の位置は、被験者のその項目の記憶や評価に強力で説得力のある影響を与えることが示されている(16-18)。プライマシー効果やリセンシー効果といった具体的な順序効果は、リスト上でそれぞれ最初と最後に提示された項目が、途中にある項目よりも想起されやすいことを示している（16,17）。
特にプライマシー効果は、態度や信念の形成に好ましい影響を与えること（18-20）、企業業績に対する認識を高めること（21）、アンケート項目の評価を高めること（22-24）、購買行動を高めること（25）などが示されている。しかし、より問題なのは、プライマシー効果が投票行動に大きな影響を与え、投票用紙に最初に名前が記載された候補者に多くの票が集まるという知見である(26-32)。最近のある実験研究では、プライマシー効果によって、候補者の名前が最初に記載された者への投票が15%増加した(30)。プライマシー効果は、オンライン環境におけるハイパーリンクのクリック行動にも及ぶことが示されているが（33-35）、検索エンジンのランキングを意図的に操作することが、選挙における説得技術の一形態として活用できるかどうかを調べた研究は、私たちが知る限りではまだない。そこで、政治選挙において候補者に関連する検索順位を意図的に操作することで、未決定有権者の態度、信念、行動を変化させることができるかどうかを検討した。
新聞（36-38）、世論調査（39）、テレビ（40）などの偏ったメディアソースが有権者を動かすことはすでによく知られている（41,42）。例えば、デラヴィグナとカプランによる2007年の研究では、保守寄りのテレビネットワークであるフォックスが米国で新しい市場に進出するたびに保守派の票が増えることを発見し、この現象をフォックス・ニュース効果と名付けた(40)。この研究者たちは 2000年のアメリカ大統領選挙において、Fox Newsによる偏向報道はフロリダ州で10,757票を動かすのに十分だったと推定している。これは、共和党の大統領候補が537票しか獲得していなかった選挙の決戦州をひっくり返すのに十分すぎるほどである。Fox News効果は、競争の激しいテレビ市場ではより小さいことがわかった。
しかし、私たちは、偏った検索ランキングが有権者の選好に与える影響は、政党が有権者の忠誠心を求めてオープンな市場で競争している従来のメディアソースの影響よりもはるかに大きい可能性があると考えている(43)。検索ランキングは、現在ほとんどの国で一社によってコントロールされている。仮に、従業員の介入の有無にかかわらず、選挙関連情報をランク付けするアルゴリズムがある候補者を他の候補者よりも優遇した場合、競合する候補者はその偏りを補う術を持たないことになる。それはあたかも、Fox Newsが全米で唯一のテレビネットワークであるかのようなものだ。偏った検索ランキングは、事実上、まったく新しいタイプの社会的影響力を持つことになり、しかもそれは前例のない規模で発生することになる。ソーシャルメディア大手のFacebookが最近行った大規模な実験では、インターネットが可能にした前例のないタイプの影響力がすでに紹介されている。特に、最近報告された実験では、6100万人のフェイスブックユーザーに「VOTE」という広告を点滅させたところ、その日、そうしなければ投票しなかったであろう34万人以上の人々が投票するようになったことが示唆されている(44)。ジットレインは、フェイスブックの経営陣が特定の候補者や政党を支持する人々だけに投票するよう促した場合、その候補者に有利な選挙を簡単にひっくり返すことができ、一種の「デジタル・ゲリマンダー」を実行することができると指摘している（45）。
私たちは、偏った検索順位が有権者の選好に与える潜在的な影響を、同じ一般的なデザインの一連の実験において評価した。被験者は、私たちが作成した模擬検索エンジンを使って候補者の調査を行う前と後の両方で、意見と投票嗜好を尋ねられた。被験者は、表示される検索結果がどちらかの候補に偏ったグループと、対照条件としてどちらの候補にも偏らないグループに無作為に振り分けられた。偏った検索結果は、未決定投票者の意見や投票傾向を変えるのか、変えるとしたらどの程度なのか。また、そのような操作を受けやすい層はあるのだろうか。また、人々は偏ったランキングを見ていることに気づくのだろうか。最後に、候補者への親近感は操作にどのような影響を及ぼすのだろうか。
【原文参照】
考察
選挙はしばしば小さな得票差で勝利するものである。アメリカ大統領選挙の50%は7.6%以下の得票差で勝利し、2012年のアメリカ上院議員選挙の25%は6.0%以下の得票差で勝利している(55,56)。接戦の選挙では、未決定の投票者がすべてを左右する可能性があり、そのため、選挙前の数日間、これらの投票者に膨大なリソースが集中することが多い(57,58)。ある候補者に偏った検索順位は、未決定投票者の意識に触れることなく、また少なくともある状況下では対立候補との競合の可能性もなく、投票者の選好を左右できるため、SEMEは選挙を操作するための特に強力なツールであると思われる。研究1と2で使われたオーストラリアの選挙は、わずか0.24%の差で勝利したのだが、おそらくこのような操作によって簡単に逆転されたのだろう。Fox News効果は、SEMEに比べれば小さいが、0.4%から0.7%の票を保守派候補に移したと考えられている。研究者によれば 2000年の多くの接戦選挙に「決定的」な影響を与えるには十分すぎるほどだったという(40)。
政治学者は、政治家候補が選挙に勝つために用いる最も一般的な方法を2つ挙げている。中核有権者モデルとは、支持者を投票に動員するために資源を投入する戦略を指す(59)。先に述べたように、ジットレインは最近、フェイスブックのような企業が、ある候補者の支持者だけに「ゲットアウト・アンド・ヴォート」メッセージを大量に送ることによって、選挙の日にコア・ボーターを動員して投票させることができると指摘している。このような操作は、一種のデジタル・ジェリマンディングといえるかもしれないが、選挙をひっくり返すために検出不可能な形で利用することができる(44,45)。これとは対照的に、スイングボーダー・モデルは、候補者が説得に資源を集中させ、未決定投票者の投票傾向を変えようとする戦略について述べている（60）。SEMEは、そのような有権者に影響を与えるのに理想的な手法である。
これまで候補者に関する政治情報を積極的に求める有権者は比較的少なかったが(61)、インターネットによる情報の入手のしやすさがそれを変えつつあるようである。2010年の米国中間選挙では、オンライン成人の73%が選挙運動関連の目的でインターネットを利用し（61）、2012年の米国選挙運動では、全登録有権者の55%が選挙運動関連のビデオを見るためにインターネットを利用した（62）。さらに、2012年には、米国の登録有権者の84%がインターネットユーザーであった(62)。米国で実施した全国調査（研究2)では、86.0%の被験者が候補者に関する情報を得るために検索エンジンを利用したことがあると回答している。一方、世界中でインターネットにアクセスできる人の数は急速に増加しており、2018年までに約40億人に増加すると予測されている(63)。インドにおけるインターネットアクセスは、2013年の2億1300万人から2018年には5億2600万人に増加すると予想されている（63)。つまり、より多くの人がインターネットにアクセスし、より多くの人がインターネットから受験生に関する情報を得ることになる。つまり、より多くの人がインターネットにアクセスし、より多くの人がインターネットから候補者の情報を得るようになる。このことは、私たちが提示した実験との関連において、現在観察されている効果の大きさが何であれ、将来的にはより大きくなる可能性があることを示唆している。
二人一組の選挙に影響を与えるSEMEの力は、少数のかなり保守的な仮定を置くことによって、おおよそ推定することができる。i i はインターネットにアクセスできる有権者の割合、u u は未決定有権者の割合、VMP は前述のように未決定有権者のうち SEMEによって動かされる割合、W W – SEMEによってコントロールできる最大勝率は以下の式で推定することができる。
W=i∗u∗V MP W=i∗u∗VMP .
3 人レースの場合、W W は、負けた 2 人の候補者の間でどのように票が配分されるかによって、2 人レースの場合の値の75% から 100%の間で変化する。(候補者2人の場合と候補者3人の場合の公式の導出は SI Textに掲載されている）。いずれの場合も、母集団の大きさは関係ない。
ある選挙のi iとu uの値と予想勝率を知ることで、ある候補を優位に立たせるために必要な最小 VMPを計算することができる（表 S8）。理論的には、継続的なオンライン投票によって、VMPの価値を高めるために検索ランキングを継続的に最適化することができ、場合によっては、インターネットマーケティングにおいて「コンバージョン」「クリックスルー」率を継続的に最適化しているように、選挙の結果を保証することができると考えられる（64）。
表S8 2人制のレースに影響を与えるために必要な最低限のVMPレベル（予想勝率とインターネット未決定有権者の割合が様々な場合
| インターネット未決定投票者の母数に占める割合(i*u) | 予想される勝率 | |||||||||
| 0.01 | 0.02 | 0.03 | 0.04 | 0.05 | 0.06 | 0.07 | 0.08 | 0.09 | 0.10 | |
| 0.01 | 1.000 | – | – | – | – | – | – | – | – | – |
| 0.02 | 0.500 | 1.000 | – | – | – | – | – | – | – | – |
| 0.03 | 0.333 | 0.667 | 1.000 | – | – | – | – | – | – | – |
| 0.04 | 0.250 | 0.500 | 0.750 | 1.000 | – | – | – | – | – | – |
| 0.05 | 0.200 | 0.400 | 0.600 | 0.800 | 1.000 | – | – | – | – | – |
| 0.06 | 0.167 | 0.333 | 0.500 | 0.667 | 0.833 | 1.000 | – | – | – | – |
| 0.07 | 0.143 | 0.286 | 0.429 | 0.571 | 0.714 | 0.857 | 1.000 | – | – | – |
| 0.08 | 0.125 | 0.250 | 0.375 | 0.500 | 0.625 | 0.750 | 0.875 | 1.000 | – | – |
| 0.09 | 0.111 | 0.222 | 0.333 | 0.444 | 0.556 | 0.667 | 0.778 | 0.889 | 1.000 | – |
| 0.10 | 0.100 | 0.200 | 0.300 | 0.400 | 0.500 | 0.600 | 0.700 | 0.800 | 0.900 | 1.000 |
| 0.11 | 0.091 | 0.182 | 0.273 | 0.364 | 0.455 | 0.545 | 0.636 | 0.727 | 0.818 | 0.909 |
| 0.12 | 0.083 | 0.167 | 0.250 | 0.333 | 0.417 | 0.500 | 0.583 | 0.667 | 0.750 | 0.833 |
| 0.13 | 0.077 | 0.154 | 0.231 | 0.308 | 0.385 | 0.462 | 0.538 | 0.615 | 0.692 | 0.769 |
| 0.14 | 0.071 | 0.143 | 0.214 | 0.286 | 0.357 | 0.429 | 0.500 | 0.571 | 0.643 | 0.714 |
| 0.15 | 0.067 | 0.133 | 0.200 | 0.267 | 0.333 | 0.400 | 0.467 | 0.533 | 0.600 | 0.667 |
| 0.16 | 0.063 | 0.125 | 0.188 | 0.250 | 0.313 | 0.375 | 0.438 | 0.500 | 0.563 | 0.625 |
| 0.17 | 0.059 | 0.118 | 0.176 | 0.235 | 0.294 | 0.353 | 0.412 | 0.471 | 0.529 | 0.588 |
| 0.18 | 0.056 | 0.111 | 0.167 | 0.222 | 0.278 | 0.333 | 0.389 | 0.444 | 0.500 | 0.556 |
| 0.19 | 0.053 | 0.105 | 0.158 | 0.211 | 0.263 | 0.316 | 0.368 | 0.421 | 0.474 | 0.526 |
| 0.20 | 0.050 | 0.100 | 0.150 | 0.200 | 0.250 | 0.300 | 0.350 | 0.400 | 0.450 | 0.500 |
例えば、(i) 有権者の80%がインターネットにアクセスでき、(ii) そのうちの10%がある時点では未決定で、(iii) SEMEを使用して、ターゲット候補に投票する傾向のある未決定グループの人数を25%増加させれば、予想勝率が2%と高い選挙の結果を制御するのに十分であろう。もし、SEMEを数週間から数ヶ月にわたって戦略的に繰り返し適用してVMPを高め、地域や状況によっては、i iやu uが与えられた例よりも大きければ、コントロールできる勝率はより大きくなるであろう。その可能性はともかく、世界の国政選挙の25%近くは通常3%以下の差で勝利しているので、¶SEMEは、 i i ,u u , およびVMPの値がかなり低くても、今日の相当数の選挙に影響を及ぼす可能性が考えられる。
しかし、私たちの手順を考えると、SEMEが一過性の効果しか生み出さない可能性を排除することはできず、選挙操作におけるSEMEの価値は限定的であろう。実験室で行われる嗜好や態度の操作では、被験者に短時間、時には数時間しか影響を与えないことがよくある（65）。しかし、実際の選挙の結果を変える目的で検索順位を操作する場合、人々は数週間から数ヶ月の間に繰り返し偏った順位にさらされることになると思われる。私たちは、ある候補者を支持するウェブページにリンクする検索ランキングに1回アクセスするだけで、投票選好度だけでなく、候補者に対する複数の態度評価にも大きな変化が生じた（平均検索時間は277秒から635秒）。このような接触が何百回、何千回と繰り返されれば、結果として得られる態度や嗜好は安定したものになるだけでなく、広告が繰り返し提示されるとブランド嗜好が強くなるのと同じように、時間とともに強くなるものと推測される(66)。
また、この結果から、検索順位の偏りをマスクすることは比較的簡単であり、事実上すべてのユーザーに検出できないことが示唆された。実験3では、単純なマスクを使用した場合、どの被験者も偏ったランキングを見ていることを意識していないように見えたし、インドでの調査でも、偏りに気づいているように見えた被験者はわずか0.5%であった。キャンペーンなどでは、演説、看板、テレビコマーシャルなど、自分が識別できる影響力を受けると、反対意見があってもかなり簡単に自己防衛することができる。目に見えない影響力の源は、防御するのが難しく（67-69）、多感な人々にとっては、目に見えない影響力の源は説得力を持つだけでなく、人々が自分自身の心を決めたように、つまり外部の力が加わっていなかったように感じさせる（70,71）。重要な刺激がサブリミナルに作用するため、影響力が検出できないことがあるが（72～74）、検索結果やウェブページは知覚しやすく、人々に見えないのはランキングのパターンである。このように目に見えないことから、SEMEは、投票行動だけでなく、おそらく多種多様な態度、信念、行動をコントロールする手段として、とりわけ危険なものとなっている。皮肉なことに、他の研究者の知見とも一致するが、偏った順位を意識していることを示した被験者でも、予測された方向に影響を受けていることがわかった(75)。
この研究の弱点は、被験者が検索順位に偏りがあることを認識していたかどうかを判断する方法を選択したことだ。むしろ、検索順位について気になることがあったかどうかという曖昧な質問をし、その後に被験者が気になったことの詳細を入力する機会を設けた。そのため、検出数を過小評価した可能性があり（47）、今後検討すべき課題である。しかし、SEMEを利用して実際の選挙を操作する人は、規制当局による検出を除いて、検出を気にすることはないだろう。
規制当局は実際にSEMEを検出できるのだろうか？理論的には、ページの格付けと検索ランキングの継続的なモニタリングによって、選挙に関連する検索ランキングの偏りを特定・追跡できる可能性がある。調査 2と3の結果から、SEMEに対する脆弱性は、ある人口集団から別の人口集団まで劇的に変化することが示唆されている。このことから、仮に偏った検索ランキングを利用して実際の選挙を操作するのであれば、最も脆弱な人口集団に着目することになる。実際、検索エンジン会社が行っているように、何百万人もの個人の詳細なオンライン・プロファイルにアクセスできれば(76-78)、おそらく、未決定の有権者や影響を受けやすい有権者を特定し、その人たちにのみ努力を注ぐことができるだろう。これは、昔から政治キャンペーンで標準的に行われてきた戦略であり(79-84)、現在も重要であり続けている(85)。検索エンジン会社がユーザーにカスタマイズした検索ランキングを送ることにますます習熟しているため（76-78,86-88）、カスタマイズされたランキングだけが選挙に影響を与えるために使用され、規制当局が操作を発見することが困難または不可能になる可能性が高いと思われる。規制当局の画面では偏りがないように見えるランキングも、選ばれた個人の画面では大きく偏っているかもしれない。
仮に、統計的な分析によって、ある候補者が他の候補者よりも常に有利であることが示されたとしても、その順位は、検索エンジン会社の社員による意図的な操作ではなく、市場の力、いわゆる「オーガニック」な力によるアルゴリズム誘導の力学に常に起因している可能性がある(89)。この可能性は、SEMEのもう一つの潜在的な危険性を示唆している。選挙関連の検索結果が、本当に市場の力に委ねられているとしたらどうだろう。そのような力が、ある候補者を検索ランキングの上位に押し上げることになるのだろうか。もしそうなら、その上位表示は、デジタルバンドワゴン効果として、その候補者の支持者をさらに増やしている可能性がある。つまり、SEMEは数年前から、そして年々その影響力を強めながら（インターネットを通じて選挙関連情報を得る人が増えるにつれ）、すでに接戦の選挙結果に影響を及ぼしている可能性があるのだ。別の言い方をすれば、人間の意図や指示なしに、アルゴリズムが私たちのリーダーを選ぶ発言権を持つようになったということである。
検索ランキングは、少なくとも部分的にはウェブサイトの人気度に基づいているため（90）、有権者の嗜好がランキングにある程度影響を与える可能性がある。検索順位が有権者の嗜好に影響を与えるという今回の結果を踏まえると、これらの現象は相乗的に作用し、個々の現象の影響が小さくても、ある時点で一つの候補者に対する支持を大幅に増加させる可能性がある。||
私たちの研究では、さまざまなVMP（投票操作力）を生み出した。実際の選挙では、SEMEを用いてどの程度の割合の未決定有権者を実際に移動させることができるのだろうか。最初の2つの研究では、被験者にとって馴染みのないキャンペーンと候補者を用いたため、全体のVMPは36.7～63.3%であり、80.0%という高いVMPで人口移動が発生した。3回目の調査では、実際の選挙中の有権者を対象としているが、全体的にVMPは10.6%と低く、順位を最適化すると12.3%、少数の反対派を排除すると24.5%となり、これは最初から検索順位を最適化して反対派について事前に知っていた場合の値であると推測される。3番目の研究では、一部のデモグラフィック・グループにおけるVMPは72.7%という高い値を示している。もし検索エンジン会社が継続的にランキングを最適化し、未決定の弱者にのみカスタマイズしたランキングを送ったとしたら、VMPをどこまで高められるかはわからないが、私たちのささやかな努力では達成できない高さになることはほぼ間違いないだろう。今回の調査では、最適化されたターゲットランキングを用いれば、実際の選挙で少なくとも20%のVMPを達成することは比較的容易であることが示唆された。仮にインターネットにアクセスできる人口が60%で、未決定の有権者が10%だとしても、1.2%までの勝率で選挙をコントロールすることが可能である。
結論
検索エンジン企業が現在規制されていないことを考えると、今回の結果は、このような企業が世界中の接戦の選挙結果に影響を与える可能性があり、おそらくすでに影響を与えていることを示唆する懸念材料と考えられる。検索ランキングの操作を未決定の有権者に限定する一方で、支持する候補者に寄付を行うことは、特に微妙で効果的、かつ効率的な影響力の行使方法であると考えられる。
政治キャンペーンにおいて有権者は様々な影響を受けるが、検索ランキングの操作が有権者に不釣り合いなほど大きな影響を与える可能性があると考えられるのは、以下の4つの理由からだ。
まず、前述のように、検索順位が有権者の嗜好に影響を与えるプロセスは、有権者の嗜好が検索順位に影響を与えるプロセスと相乗的に作用し、一種のデジタルバンドワゴン効果を生み出し、わずかな検索順位操作の影響を拡大させる可能性がある。
第2に、キャンペーンによる影響力は通常明示的であるが、検索ランキングの操作はそうではない。このような操作は発見が難しく、ほとんどの人は目に見えない影響源に抵抗しようとしても、比較的無力である（66-68）。この文脈でより懸念されるのは、人々は自分が操作されていることに気づいていない場合、新しい考え方を自発的に採用したと思い込む傾向があることだ（69,70）。
第3に、通常、候補者は有権者に平等にアクセスできるが、検索エンジン操作の場合はそうである必要はない。多くの民主主義国家では、大多数の人がたった一社の検索エンジンを使っているため、その会社が特定の候補者や政党に有利なようにランキングを操作した場合、反対派はその操作に対抗する術を持たないことになる。さらに悪いことに、その企業が選挙関連の検索ランキングを市場原理に任せてしまえば、検索アルゴリズムそのものが多くの接戦の選挙結果を左右することになるかもしれない。