Většina průzkumů veřejného mínění správně předpověděla vítězného kandidáta amerických prezidentských voleb v roce 2020 – v průměru však nadhodnotila rozdíl, s jakým by demokrat Joe Biden porazil současného republikána Donalda Trumpa.
Výzkum metod průzkumu veřejného mínění ukázal, že předpovědi tazatelů mohou být přesnější, pokud se zaměří na jiné než tradiční otázky. Tradiční průzkumy se lidí ptají, koho by volili, kdyby se volby konaly dnes, nebo na procentuální šanci, že by mohli volit konkrétní kandidáty.
Náš výzkum očekávání a sociálních úsudků lidí nás a naše spolupracovníky Henrika Olssona ze Santa Fe Institute a Drazena Prelece z MIT však vedl k úvahám, zda by jiné otázky mohly přinést přesnější výsledky.
Konkrétně jsme chtěli vědět, zda by dotazování lidí na politické preference ostatních v jejich sociálních kruzích a v jejich státech mohlo pomoci vytvořit úplnější obraz amerického elektorátu. Většina lidí ví poměrně dost o životních zkušenostech svých přátel a rodiny, včetně toho, jak jsou šťastní a zdraví a kolik zhruba vydělávají. Proto jsme navrhli otázky pro průzkum veřejného mínění, abychom zjistili, zda se tyto znalosti o druhých rozšiřují i na politiku – a zjistili jsme, že ano.
Zjistili jsme, že by se průzkumníci mohli dozvědět více, kdyby tento typ znalostí využili. Ptát se lidí, jak budou hlasovat ostatní v jejich okolí, a agregovat jejich odpovědi na velkém národním vzorku umožňuje zpracovatelům průzkumů využít to, čemu se často říká „moudrost davů“.
Jaké jsou nové otázky „moudrosti davů“?
Od prezidentské volební sezóny 2016 v USA se ptáme účastníků různých volebních průzkumů: „Jaké procento vašich sociálních kontaktů bude volit jednotlivé kandidáty?“.
Ve volbách v USA v roce 2016 tato otázka předpověděla vítězství Trumpa, a to přesněji než otázky zjišťující vlastní volební záměry respondentů průzkumu.
Dotaz na sociální kontakty účastníků průzkumu byl podobně přesnější než tradiční otázka při předpovídání výsledků francouzských prezidentských voleb v roce 2017, nizozemských parlamentních voleb v roce 2017, švédských parlamentních voleb v roce 2018 a amerických voleb do Sněmovny reprezentantů v roce 2018.
V některých z těchto průzkumů jsme se také ptali: „Kolik procent lidí ve vašem státě bude volit jednotlivé kandidáty?“. Tato otázka také využívá znalosti účastníků o lidech v jejich okolí, ale v širším okruhu. Varianty této otázky se dobře osvědčily v předchozích volbách.
Jak dobře si vedly nové otázky v průzkumech veřejného mínění?
V prezidentských volbách v USA v roce 2020 naše otázky typu „wisdom-of-crowds“ opět lépe předpovídaly výsledek celostátního lidového hlasování než tradiční otázky. V průzkumu USC Dornsife Daybreak Poll jsme se více než 4 000 účastníků ptali, jak očekávají, že budou volit jejich sociální kontakty, a který kandidát podle nich v jejich státě zvítězí. Ptali jsme se jich také na to, jak plánují volit oni sami.
Aktuální výsledky voleb ukazují, že Biden vede v lidovém hlasování o 3,7 procentního bodu. Průměr celostátních průzkumů předpovídal náskok 8,4 procentního bodu. Pro srovnání, otázka týkající se sociálních kontaktů předpovídala Bidenův náskok 3,4 procentního bodu. Otázka na státního vítěze předpovídala Bidenův náskok 1,5 bodu. Naproti tomu tradiční otázka, která se ve stejném průzkumu ptala na vlastní záměry voličů, předpovídala náskok 9,3 bodu.
Proč nové otázky v průzkumu fungují?
Myslíme si, že existují tři důvody, proč je dotazování účastníků průzkumu na ostatní v jejich sociálním okolí a na jejich stát nakonec přesnější než dotazování na samotné účastníky.
První je, že dotazování na ostatní účinně zvyšuje velikost vzorku průzkumu. Poskytuje tazatelům alespoň nějaké informace o volebních záměrech lidí, jejichž údaje by jinak mohly být zcela vynechány. Mnozí z nich například nebyli tazateli osloveni nebo mohli účast v průzkumu odmítnout. I když respondenti průzkumu nemají dokonalé informace o všech ve svém okolí, ukazuje se, že vědí dost na to, aby mohli poskytnout užitečné odpovědi.
Druhé, máme podezření, že pro lidi může být snazší informovat o tom, jak si myslí, že by mohli hlasovat ostatní, než přiznat, jak budou hlasovat oni sami. Někteří lidé se mohou stydět přiznat, kdo je jejich oblíbeným kandidátem. Jiní se mohou obávat obtěžování. A někteří mohou lhát, protože chtějí znemožnit průzkumy veřejného mínění. Naše vlastní zjištění naznačují, že voliči Trumpa mohli ze všech těchto důvodů skrývat své volební záměry častěji než voliči Bidena.
Zatřetí, většinu lidí ovlivňují ostatní lidé v jejich okolí. Lidé často získávají informace o politických otázkách od přátel a rodiny – a tyto rozhovory mohou ovlivnit jejich volební rozhodnutí. Otázky v průzkumu veřejného mínění, které se účastníků ptají, jak budou hlasovat, tento sociální vliv nezachycují. Ale tím, že se účastníků zeptají, jak si myslí, že budou hlasovat ostatní v jejich okolí, mohou tazatelé získat určitou představu o tom, kteří účastníci by ještě mohli změnit svůj názor.
Další metody, které zkoumáme
Na základě těchto zjištění hledáme způsoby, jak začlenit informace z těchto a dalších otázek do algoritmů, které by mohly ještě lépe předpovídat výsledky voleb.
Jeden z algoritmů, nazvaný „Bayesovské sérum pravdy“, přikládá větší váhu odpovědím účastníků, kteří tvrdí, že jejich volební úmysly a úmysly jejich sociálního okolí jsou relativně častější, než si lidé v daném státě myslí. Jiný algoritmus, nazývaný „úplná informační prognóza“, kombinuje odpovědi účastníků v několika otázkách průzkumu a zahrnuje informace z každé z nich. Obě metody do značné míry překonaly tradiční anketní otázku a předpovědi z průměru anket.
Našeho průzkumu se v každém státě nezúčastnil dostatečný počet účastníků, aby bylo možné vytvořit dobré předpovědi na úrovni jednotlivých států, které by pomohly předpovědět hlasování ve Sboru volitelů. V této podobě naše otázky týkající se sociálních kruhů a očekávaných vítězů ve státě předpověděly, že by Trump mohl těsně vyhrát Electoral College. To bylo špatně, ale zatím se zdá, že tyto otázky měly v průměru nižší chybu než tradiční otázky při předpovídání rozdílu mezi hlasy pro Bidena a Trumpa napříč státy.
Ačkoli stále neznáme konečné počty hlasů pro volby v roce 2020, víme dost na to, abychom viděli, že tazatelé by mohli zlepšit své předpovědi tím, že se účastníků zeptají, jak si myslí, že budou hlasovat ostatní.