Majoritatea sondajelor de opinie publică au prezis corect candidatul câștigător la alegerile prezidențiale din 2020 din SUA – dar, în medie, au supraestimat marja cu care democratul Joe Biden îl va învinge pe actualul președinte republican Donald Trump.
Cercetările noastre asupra metodelor de sondaj au descoperit că predicțiile sondajelor pot fi mai exacte dacă se uită dincolo de întrebările tradiționale. Sondajele tradiționale îi întreabă pe oameni pentru cine ar vota dacă alegerile ar avea loc astăzi, sau pentru procentul de șanse pe care le-ar avea să voteze pentru anumiți candidați.
Dar cercetările noastre privind așteptările și judecățile sociale ale oamenilor ne-au determinat pe noi și pe colaboratorii noștri, Henrik Olsson de la Institutul Santa Fe și Drazen Prelec de la MIT, să ne întrebăm dacă întrebări diferite ar putea produce rezultate mai precise.
În mod specific, am vrut să știm dacă întrebându-i pe oameni despre preferințele politice ale altora din cercurile lor sociale și din statele lor, am putea ajuta la conturarea unei imagini mai complete a electoratului american. Majoritatea oamenilor știu destul de multe despre experiențele de viață ale prietenilor și familiei lor, inclusiv cât de fericiți și sănătoși sunt și aproximativ câți bani câștigă. Așa că am conceput întrebări de sondaj pentru a vedea dacă aceste cunoștințe despre ceilalți se extind și la politică – și am constatat că da.
Pollsterii, am stabilit, ar putea afla mai multe dacă ar profita de acest tip de cunoștințe. Întrebând oamenii cum vor vota alții din jurul lor și agregând răspunsurile lor pe un eșantion național mare, le permite sondajelor să profite de ceea ce se numește adesea „înțelepciunea mulțimilor.”
Care sunt noile întrebări de „înțelepciune a mulțimilor”?
De la sezonul alegerilor prezidențiale din SUA din 2016, am întrebat participanții la o varietate de sondaje electorale: „Ce procent din contactele dvs. sociale vor vota pentru fiecare candidat?”.
În alegerile din 2016 din SUA, această întrebare a prezis că Trump va câștiga și a făcut acest lucru cu mai multă acuratețe decât întrebările care întrebau despre propriile intenții de vot ale participanților la sondaj.
În mod similar, întrebarea despre contactele sociale ale participanților a fost mai precisă decât întrebarea tradițională în ceea ce privește prezicerea rezultatelor alegerilor prezidențiale franceze din 2017, a alegerilor parlamentare olandeze din 2017, a alegerilor parlamentare suedeze din 2018 și a alegerilor pentru Camera Reprezentanților din SUA din 2018.
În unele dintre aceste sondaje, am întrebat, de asemenea, „Ce procent de persoane din statul dumneavoastră vor vota pentru fiecare candidat?”. Această întrebare exploatează, de asemenea, cunoștințele participanților despre cei din jurul lor, dar într-un cerc mai larg. Variante ale acestei întrebări au funcționat bine la alegerile anterioare.
Cât de bine s-au descurcat noile întrebări de sondaj?
În alegerile prezidențiale din 2020 din SUA, întrebările noastre „wisdom-of-crowds” au fost din nou mai bune în prezicerea rezultatului votului popular național decât întrebările tradiționale. În cadrul sondajului USC Dornsife Daybreak Poll, am întrebat peste 4.000 de participanți cum se așteptau să voteze contactele lor sociale și ce candidat credeau că va câștiga în statul lor. De asemenea, aceștia au fost întrebați cum intenționau ei înșiși să voteze.
Rezultatele actuale ale alegerilor arată un avans al lui Biden de 3,7 puncte procentuale la votul popular. O medie a sondajelor naționale a prezis un avans de 8,4 puncte procentuale. În comparație, întrebarea privind contactele sociale a prezis un avans de 3,4 puncte pentru Biden. Întrebarea privind câștigătorii de stat a prezis un avans de 1,5 puncte pentru Biden. În schimb, întrebarea tradițională care întreba despre intențiile proprii ale alegătorilor din același sondaj a prezis un avans de 9,3 puncte.
De ce funcționează noile întrebări de sondaj?
Credem că există trei motive pentru care a întreba participanții la sondaj despre alte persoane din cercul lor social și despre statul lor sfârșește prin a fi mai precis decât a întreba despre participanții înșiși.
În primul rând, a întreba oamenii despre alții crește efectiv dimensiunea eșantionului sondajului. Le oferă sondajelor cel puțin unele informații despre intențiile de vot ale unor persoane ale căror date ar fi putut fi altfel complet omise. De exemplu, mulți dintre ei nu au fost contactați de către operatorii de sondaje sau ar fi putut refuza să participe. Chiar dacă respondenții la sondaj nu au informații perfecte despre toți cei din jurul lor, se pare că știu suficient pentru a da răspunsuri utile.
În al doilea rând, bănuim că oamenilor le este mai ușor să raporteze despre cum cred că ar putea vota alții decât să admită cum vor vota ei înșiși. Unii oameni se pot simți jenați să recunoască cine este candidatul lor preferat. Alții se pot teme de hărțuire. Iar unii ar putea minți pentru că vor să împiedice sondajele de opinie. Constatările noastre sugerează că votanții lui Trump ar fi fost mai predispuși decât votanții lui Biden să își ascundă intențiile de vot, din toate aceste motive.
În al treilea rând, majoritatea oamenilor sunt influențați de cei din jurul lor. Oamenii obțin adesea informații despre problemele politice de la prieteni și familie – iar aceste conversații le pot influența opțiunile de vot. Întrebările din sondaje care îi întreabă pe participanți cum vor vota nu surprind această influență socială. Dar, întrebându-i pe participanți cum cred că vor vota cei din jurul lor, cei care fac sondaje pot avea o idee despre participanții care ar putea totuși să se răzgândească.
Alte metode pe care le investigăm
Plecând de la aceste constatări, căutăm modalități de a integra informațiile de la aceste întrebări și de la alte întrebări în algoritmi care ar putea face predicții și mai bune ale rezultatelor alegerilor.
Unul dintre algoritmi, numit „Serul Bayesian al Adevărului”, acordă mai multă greutate răspunsurilor participanților care spun că intențiile lor de vot, precum și cele ale cercurilor lor sociale, sunt relativ mai răspândite decât cred oamenii din acel stat. Un alt algoritm, numit „full information forecast”, combină răspunsurile participanților la mai multe întrebări din sondaj pentru a încorpora informații din fiecare dintre ele. Ambele metode au depășit în mare măsură întrebarea de sondaj tradițională și previziunile dintr-o medie a sondajelor.
Sondajul nostru nu a avut suficienți participanți în fiecare stat pentru a face previziuni bune la nivel de stat care ar putea ajuta la prezicerea voturilor în Colegiul Electoral. Așa cum a fost, întrebările noastre despre cercurile sociale și despre câștigătorii așteptați în stat au prezis că Trump ar putea câștiga la limită Colegiul Electoral. Acest lucru a fost greșit, dar până acum se pare că aceste întrebări au avut, în medie, o eroare mai mică decât întrebările tradiționale în ceea ce privește prezicerea diferenței dintre voturile lui Biden și Trump în toate statele.
Chiar dacă încă nu cunoaștem numărul final de voturi pentru alegerile din 2020, știm suficient de multe pentru a vedea că operatorii de sondaje ar putea să-și îmbunătățească previziunile întrebându-i pe participanți cum cred ei că vor vota ceilalți.
.