【修宪议题在日本社交平台上的“非常赞成”与“坚决反对”占46%的结论真实吗？】8月28日，结合日媒引用《信息流中的民主：SNS时代的舆论与信息传播》（朝日新书，立命馆大学准教授谷原司）的相关报道——在日本网络上甚嚣尘上的所谓“赞成修宪的比例不断增多”的结论似乎站不住脚。因为按照国际大学山口真一教授的梳理的社会调查与SNS上关于修宪的意见分布图表对比，出现了46%VS13%的偏差的两级结果。普通社会调查的意见分布接近正态分布，中间温和派一般占主流；但社交平台（SNS）舆论恰恰相反。在一般民调里占比仅有13%的“非常赞成修宪”、“坚决反对修宪”两极群体，在SNS平台全部发言当中合计占46%，成为平台上看似的“多数声音”。虽然一般社会调查采用网络抽样，并非严格概率抽样；SNS上的数据来自用户自我申报，存在测量误差，但趋势十分明确。也印证了一个不争的事实：对于修宪这类议题，没有强烈看法的普通人，不会冒着被反驳的风险特意上网发帖；但立场鲜明的人，拥有很强的网络发声动机的则正相反。谷原司的著作对此指出：网络上的发言，是“想要发声的人主动输出的意见”，可以推测这些观点往往裹挟着强烈主观情绪。
要理解网络意见的特质，需先对照传统媒体和网络平台所作民调的性质，二者的差异便会清晰显现。一般民意调查属于抽样调查，不可能访问全部国民，只能抽取数千人样本，依靠推断统计学，由样本去推演整体。想要统计有效，样本必须做到概率抽取，原则上每一个国民都拥有同等概率被选为调查对象，在样本筛选环节有着严谨设计。传统媒体民调过去普遍采用RDD随机拨号电话调查（如今为网络配额抽样调查逐渐成为主流）。接到电话的受访者会被突然问及政策态度，很多人其实对此并不了解，却依旧给出回答。这类意见属于被动生成的意见。与之相对，SNS网络意见是“想说话的人主动发言”。从根源上，它不具备代表全体国民的代表性。用户在没有被问询的前提下，公开发表观点，往往意味着内心抱有强烈立场，属于主动输出、立场浓烈的意见。谷原司2022 年的线上调研还分析X（原推特）平台用户发帖行为，指出：无论对自民党持好感还是反感，情绪强烈的人更愿意发帖，数据呈现U型分布。进一步对比政治立场和发帖频率：自由主义立场最顶端10.5%群体发帖率13.0%；保守立场最底端11.1%群体发帖率13.2%；立场中性的普通群体发帖率仅6.9%。换言之，所谓“网络舆论”本质是选择偏差下，极端强烈意见的集合体。还由于其样本并非随机筛选而产生倾斜，造成结果失真。
不管是问卷调查还是网络社交舆论。都遭到法国社会学家皮埃尔·布迪厄的经典批判，认为即使严格概率抽样的传统民调也不等于真实完整民意，指出民调隐含三大预设误区：一是预设所有意见价值均等。任何民意调查都必须以“每个人都有某种意见”为前提，换句话说，即假设只要愿意，任何人都能很容易提出自己的观点；二是预设所有意见都是同等重要、无优劣之分。但直接受政策影响群体的意见，和无关旁观者的意见，权重本不该一样，简单累加只会制造无意义的人工结果；三是默认大家都觉得这个问题理应形成共识。三是在向所有人提出相同问题这一简单行为中，实际上已经存在某种关于这些问题的共识。布迪厄的批判提醒我们：问卷预设所有人都持有明确观点，但现实并非人人都对议题拥有看法，民调却逼迫没有想法的人给出答案。民调也同样存在局限。涉及通胀、税制这类关乎全体国民利害的议题，民调具备参考价值；但高度专业细分领域的政策，民调未必适合作为判断依据。谷原司为立命馆大学产业社会学部准教授，1986年生，庆应义塾博士，国际大学客座研究员，著有《网络舆论的社会学》。
点评几句：现在有一种声音，说高市、麻生推动修宪得到了越来越多的舆论和民众支持，但这篇立足社会学的报道戳破一个很普遍的认知误区：社交平台的热搜、评论区热度不等于全社会真实民意。日本修宪议题极具代表性：现实社会里两极立场合计仅13%，在SNS上却放大到46%。由于温和沉默的大多数很少上网发声，情绪激烈的两端群体踊跃输出，形成U型发言结构，造成“两极就是主流”的错觉。这就是选择偏差带来的舆论失真。文章更进一步，没有简单推崇传统民调。而是引用布迪厄的批判指出民调同样有缺陷：会逼迫无观点者强行表态，把利害完全不同的意见同等加权，问卷本身也会设置议题框架。所以高市治下，自民党执政中，无论是网络热评，还是民调数字，都不能简单直接拿来等同于“国民心声”。放到当下互联网及AI驱动的信息环境下，政客、媒体很容易截取SNS高热度言论，渲染社会已经形成某种共识，以此推动政策。这提醒我们，分析政治议题，要区分三层现实：沉默大众的真实态度、抽样民调数据、网络放大后的极端声音。只盯着社交平台舆论，很容易被音量误导，误把少数人的强烈主张当成全民意志。