幸福度って聞いたことありますか？
皆さん、ニュースやドキュメンタリー番組などで「幸福度ランキング」という言葉を聞いたことがありますか？例えば、NHKのニュースなどで「幸福の国」として紹介されることがある「ブータン王国」は聞いたことがありますよね。ブータンは「国民総幸福量（Gross National Happiness）」という独自の指標を掲げ、経済成長だけでなく、精神的・社会的な豊かさを重視しています。
一方で、もっと広く注目されているのが、国連が毎年3月20日の「国際幸福デー」に発表する「世界幸福度ランキング」です。このランキングは、テレビや新聞、ウェブメディアなど、様々な場面で取り上げられ、世界中の国々の幸福度がどのようにランク付けされているのかが議論されています。特に、フィンランドやデンマーク、スイスなど北欧諸国が上位を占めることが多く、彼らの「ウェルビーイング（Well-being）」や「ヒュッゲ」といった文化が注目されています。
このランキングは単なる話題提供に留まらず、各国が政策立案や社会的課題に取り組む際の重要な指標としても活用され、大きな影響力を持っています。今回のブログでも、この「世界幸福度ランキング」を出発点に、幸福度にまつわるデータサイエンスの可能性を探っていきたいと思います。
国連の幸福度ランキング上位の国々の特徴
まず、北欧の国々について見てみましょう。フィンランドは、医療や教育が無料で提供されるだけでなく、自然環境が豊かであることが住民の満足度に大きく貢献しています。また、デンマークでは「ヒュッゲ」という、家族や友人とともに過ごす温かい時間を大切にする文化が広く浸透しており、これが住民の幸福感に大きな影響を与えています。
こうした北欧諸国では、政府が重点的に住民の幸福に寄与する政策を展開しており、短い労働時間や充実した休暇制度により、個々人が自分や家族のために使える時間を確保しています。このような政策と文化の組み合わせが、北欧諸国を世界の幸福度ランキングの上位に押し上げる要因になっているのではないでしょうか。
次に、カリブ海諸国について考えてみましょう。コスタリカでは、国土の約25%が国立公園や自然保護区に指定されており、政府主導の環境政策が進んでいます。エコツーリズムが盛んで、経済的な利益をもたらすだけでなく、住民が自然と共生する生活を通じて精神的な豊かさを感じているといいます。一方、ジャマイカのような国では、遺伝的な陽気さや開放的な文化が幸福感を高める要因とされており、温暖な気候も幸福度に寄与していると考えられます。
北欧とカリブ海諸国のように、経済的豊かさだけではなく、文化的な価値観や地理的な要因、自然環境などが幸福度に大きな影響を与えているのではと推測されています。
日本の幸福度ランキングを調べてみたら…
さて、国際的な幸福度ランキングに目を向ける一方で、「日本国内ではどうなの？」と気になりますよね。そこで、日本の各都道府県別に幸福度ランキングが存在するかどうか調べてみたところ、実際にありました！週刊ダイヤモンドに2023年に掲載されたランキングで、「あなたは幸せですか」という問いに対して、「とても幸せ」「少し幸せ」「どちらともいえない」「あまり幸せではない」「全く幸せではない」の5段階で住民に評価してもらい、その結果を加重平均して算出されたものです（47都道府県の平均は68.3点とされています）。
この評価方法は、主観的な幸福感に基づいているようですが、各都道府県の住民が幸福度をどのように感じているかが色濃く反映されている可能性が十分にあります。しかし、主観的な評価は個人差や地域差があるため、実際の社会経済状況や文化的背景とどのように結びついているのかが重要です。そしてここらデータサイエンスが登場するのですが、幸福度を目的変数として、それに関わる理屈とデータを紐付けて、幸福度をモデル化してみたいのです。
幸福度を科学的に分析、モデル化する構想
まず、政府や地方自治体から公表されている所得、雇用率、教育レベル、健康状態といった公的データを収集します。さらに、アンケートデータやソーシャルメディアの感情分析結果も組み合わせて、幸福度に影響を与える多様な要素を特定し、モデル化を試みます。
特に注目しているのが、都道府県ごとに異なる文化的背景や社会的価値観です。これらは幸福度に大きな影響を与える可能性がありますが、従来のランキングには反映されにくい要素です。そこで、テキストマイニングと自然言語処理を活用し、各都道府県のニュース記事やブログ、SNS上の投稿内容を分析し、各地域での幸福に関する独自の価値観や意見を反映させることで、ランキングのスケーリングを試みたいと考えています。
また、地理的な要素や遺伝的なファクターを説明変数として取り入れることで、日本の各地域の文化や歴史が幸福度にどのように影響を与えているかを明らかにすることを目指してみます。こうすることで、幸福度の背後にある本質的な要因を浮き彫りにし、地域ごとのポリシーメイキングや改善策を見出す手がかりを提供できるかもしれません。
分析が完了したらまた公開します！
今後、データの収集と分析が完了したら、その結果をブログやポートフォリオで公開しますね。もしこの構想が面白いと感じた方がいれば、ぜひパクってご自身でも試してみてくださいね！データサイエンスの力を使って、新たな視点から幸福度を分析する仲間がいると幸いです。
また、完成したモデルをシェアし、幸福度を改善するための具体的な施策や政策提案が生まれるようなディスカッションを行えたらいいなと思っています。データサイエンスの力で、日本の幸福度にどのような変化をもたらせるか、一緒に探っていきましょう！データ収集が難しそうなアイディアも多く含まれているので、分析の公開はだいぶ先かもしれません（笑）ですが…。
