A legtöbb közvélemény-kutatás helyesen jósolta meg a 2020-as amerikai elnökválasztás győztes jelöltjét – de átlagosan túlbecsülték azt a különbséget, amellyel a demokrata Joe Biden legyőzi a republikánus Donald Trumpot.
A közvélemény-kutatási módszerekkel kapcsolatos kutatásaink azt találták, hogy a közvélemény-kutatók előrejelzései pontosabbak lehetnek, ha a hagyományos kérdéseken túlmutatnak. A hagyományos közvélemény-kutatások azt kérdezik az emberektől, hogy kire szavaznának, ha ma lenne a választás, vagy azt, hogy milyen százalékos eséllyel szavaznának bizonyos jelöltekre.
Az emberek elvárásaival és társadalmi megítélésével kapcsolatos kutatásaink azonban arra késztettek minket és munkatársainkat, Henrik Olssont a Santa Fe Intézetből és Drazen Prelecet az MIT-ből, hogy elgondolkodjunk azon, hogy más kérdésekkel pontosabb eredményeket lehetne-e elérni.
Konkrétan arra voltunk kíváncsiak, hogy ha megkérdezzük az embereket mások politikai preferenciáiról a társadalmi körükben és az államukban, az segíthet-e teljesebb képet festeni az amerikai választókról. A legtöbb ember elég sokat tud barátai és családtagjai élettapasztalatairól, beleértve azt is, hogy mennyire boldogok és egészségesek, és nagyjából mennyi pénzt keresnek. Ezért közvélemény-kutatási kérdéseket terveztünk, hogy megnézzük, vajon ez a másokról való tudás kiterjed-e a politikára is – és azt találtuk, hogy igen.
A közvélemény-kutatók, állapítottuk meg, többet tudnának meg, ha kihasználnák ezt a fajta tudást. Ha megkérdezzük az embereket, hogy a környezetükben élők hogyan fognak szavazni, és a válaszok nagy országos mintán történő összesítése lehetővé teszi a közvélemény-kutatók számára, hogy kihasználják azt, amit gyakran “a tömegek bölcsességének” neveznek.”
Melyek az új “tömegek bölcsessége” kérdések?
A 2016-os amerikai elnökválasztási szezon óta különböző választási felmérések résztvevőit kérdeztük meg: “Az Ön társadalmi kapcsolatainak hány százaléka fog az egyes jelöltekre szavazni?”.
A 2016-os amerikai választásokon ez a kérdés Trump győzelmét jósolta meg, méghozzá pontosabban, mint a közvélemény-kutatásban részt vevők saját szavazási szándékát firtató kérdések.
A résztvevők társadalmi kapcsolataira vonatkozó kérdés hasonlóan pontosabban jósolta meg a 2017-es francia elnökválasztás, a 2017-es holland parlamenti választás, a 2018-as svéd parlamenti választás és a 2018-as amerikai képviselőházi választás eredményét, mint a hagyományos kérdés.
Ezek közül néhány felmérésben azt is megkérdeztük: “Az Ön államában az emberek hány százaléka fog az egyes jelöltekre szavazni?”. Ez a kérdés szintén megcsapolja a résztvevők ismereteit a környezetükben élőkről, de szélesebb körben. Ennek a kérdésnek a változatai jól beváltak a korábbi választásokon.
Milyen jól teljesítettek az új közvélemény-kutatási kérdések?
A 2020-as amerikai elnökválasztáson a “bölcsességi kérdések” ismét jobban megjósolták az országos népszavazás eredményét, mint a hagyományos kérdések. Az USC Dornsife Daybreak Poll felmérésében több mint 4000 résztvevőt kérdeztünk meg arról, hogy társadalmi kapcsolataik várhatóan hogyan fognak szavazni, és hogy szerintük melyik jelölt fog nyerni az államukban. Arról is megkérdeztük őket, hogy ők maguk hogyan terveznek szavazni.
A jelenlegi választási eredmények szerint Biden 3,7 százalékpontos előnnyel vezet a népszavazáson. Az országos felmérések átlaga 8,4 százalékpontos előnyt jósolt. Ehhez képest a társadalmi kapcsolatokra vonatkozó kérdés 3,4 százalékpontos Biden-előnyt jósolt. Az államgyőztes kérdés 1,5 százalékpontos Biden-előnyt jósolt. Ezzel szemben a hagyományos kérdés, amely a választók saját szándékait firtatta ugyanebben a felmérésben, 9,3 százalékpontos előnyt jósolt.
Miért működnek az új közvélemény-kutatási kérdések?
Három oka van annak, hogy a közvélemény-kutatásban résztvevők társadalmi körükben lévő másokról és államukról való megkérdezése végül pontosabb, mint a résztvevők saját magukról való megkérdezése.
Először is, a másokról való megkérdezés hatékonyan növeli a közvélemény-kutatás mintájának méretét. Ezáltal a közvélemény-kutatók legalább némi információt kapnak olyan emberek szavazási szándékáról, akiknek az adatai egyébként teljesen kimaradtak volna. Sokakat például nem kerestek meg a közvélemény-kutatók, vagy esetleg visszautasították a részvételt. Bár a közvélemény-kutatásban részt vevők nem rendelkeznek tökéletes információkkal mindenkiről a környezetükben, kiderül, hogy eleget tudnak ahhoz, hogy hasznos válaszokat adjanak.
Másrészt gyanítjuk, hogy az embereknek talán könnyebb arról beszámolniuk, hogy szerintük mások hogyan fognak szavazni, mint bevallani, hogy ők maguk hogyan fognak szavazni. Egyesek talán szégyellik bevallani, hogy ki a kedvenc jelöltjük. Mások talán félnek a zaklatástól. Néhányan pedig talán azért hazudnak, mert akadályozni akarják a közvélemény-kutatókat. Saját eredményeink arra utalnak, hogy a Trump-szavazók talán nagyobb valószínűséggel titkolták el szavazási szándékaikat, mint a Biden-szavazók, mindezen okok miatt.
Harmadszor, a legtöbb embert befolyásolják a körülötte élők. Az emberek gyakran kapnak információkat a politikai kérdésekről a barátaiktól és a családtagjaiktól – és ezek a beszélgetések befolyásolhatják a választási döntéseiket. Azok a közvélemény-kutatási kérdések, amelyek azt kérdezik a résztvevőktől, hogyan fognak szavazni, nem ragadják meg ezt a társadalmi befolyást. Ha azonban megkérdezik a résztvevőket, hogy szerintük mások hogyan fognak szavazni a környezetükben, a közvélemény-kutatók némi képet kaphatnak arról, hogy mely résztvevők gondolhatják még meg magukat.
Más módszerek, amelyeket vizsgálunk
Az eredményekre építve azt vizsgáljuk, hogyan lehet az ilyen és más kérdésekből származó információkat olyan algoritmusokba integrálni, amelyek még jobb előrejelzést adhatnak a választási eredményekről.
A “Bayesi igazságszérumnak” nevezett egyik algoritmus nagyobb súlyt ad azoknak a résztvevőknek a válaszaira, akik azt mondják, hogy a választási szándékuk és a társadalmi körükben élők választási szándéka viszonylag nagyobb mértékben érvényesül, mint azt az adott államban élők gondolják. Egy másik algoritmus, amelyet “teljes információs előrejelzésnek” neveznek, a résztvevők válaszait több közvélemény-kutatási kérdésre vonatkozóan kombinálja, hogy beépítse az egyes kérdésekből származó információkat. Mindkét módszer nagymértékben felülmúlta a hagyományos közvélemény-kutatási kérdést és a közvélemény-kutatások átlagából származó előrejelzéseket.
A közvélemény-kutatásunkban nem volt minden államban elegendő résztvevő ahhoz, hogy jó állami szintű előrejelzéseket készítsünk, amelyek segíthetnek az elektori kollégiumban leadott szavazatok előrejelzésében. Így is a társadalmi körökre és a várható állami győztesekre vonatkozó kérdéseink azt jósolták, hogy Trump szűken megnyerheti az elektori kollégiumot. Ez tévedés volt, de eddig úgy tűnik, hogy ezek a kérdések átlagosan kisebb hibával jelezték előre a Biden és Trump szavazatai közötti különbséget az egyes államokban, mint a hagyományos kérdések.
Noha még mindig nem ismerjük a 2020-as választások végleges szavazatszámát, eleget tudunk ahhoz, hogy lássuk, a közvélemény-kutatók javíthatják előrejelzéseiket, ha megkérdezik a résztvevőket, hogy szerintük mások hogyan fognak szavazni.