Como as ferramentas das ciências sociais podem prever melhor os resultados eleitorais

Por que estamos usando ‘sabedoria da multidão’ e ‘soro da verdade’ para prever a eleição.

Como cientista, nunca reivindicaria ter uma bola de cristal para ver o futuro. Mas quando se trata de prever eleições, existem algumas ferramentas não tradicionais das ciências sociais que podem conjurar uma previsão mais clara do que as pesquisas tradicionais.

Com menos de uma semana antes do dia da eleição, meus colegas Wändi Bruine de Bruin, Henrik Olsson, Dražen Prelec e eu analisamos furiosamente os dados das pesquisas. Em colaboração com o Estudo Compreensivo da América do Centro de Pesquisa Econômica e Social da USC, estamos investigando vários novos métodos para prever as eleições da Câmara dos Estados Unidos em 6 de novembro.

Todos os nossos métodos de previsão concordam que os democratas ganharão o voto popular, mas os novos métodos prevêem uma vantagem menor para eles do que as perguntas tradicionais.

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Vantagem do Partido Democrata sobre o voto republicano em nível nacional, previsto por diferentes métodos ao longo do tempo [1]

Fonte: Mirta Galesic

Tradicionalmente, as pesquisas perguntam às pessoas que irão votar. As previsões baseadas nessas perguntas de “intenção própria” podem ser tendenciosas se algumas pessoas são sistematicamente excluídas das pesquisas, se as pessoas não querem admitir em quem irão votar, ou se mudam de opinião no último momento. .

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Recentemente, testamos outra forma de previsão, perguntando às pessoas que eles acham que seus amigos vão votar. Esse conhecimento, extraído da compreensão das pessoas sobre seus círculos sociais, não é contaminado por relatos da mídia e opiniões de especialistas. Em média, em uma amostra nacional, essas respostas do “círculo social” deram boas previsões dos resultados eleitorais reais nas eleições presidenciais francesas dos EUA de 2016 e 2017 [2].

Outro método sobre o qual estamos empolgados é baseado no chamado “Soro da Verdade Bayesiana”. [3] O soro da verdade bayesiana, ou BTS, é um método matemático que ajuda a avaliar a veracidade e precisão das respostas a perguntas que não têm resposta verificável em o tempo de responder. Intenções e previsões eleitorais são o caso em questão. As respostas das pessoas sobre suas próprias intenções e sobre seus círculos sociais podem ser mais ou menos honestas e precisas, mas não podemos saber quanto antes das eleições. O BTS usa as estimativas dos participantes sobre como outras pessoas responderiam às mesmas perguntas para calcular quanto os pesquisadores deveriam confiar nas respostas desses participantes.

Também estamos curiosos para saber se as pessoas podem produzir boas estimativas de como os outros votarão em seu próprio estado. As pesquisas perguntaram às pessoas que elas acham que ganharão [4], mas não para prever que porcentagem de pessoas votaria em candidatos diferentes.

Até agora, coletamos dados de três ondas de pesquisa de 2018, realizadas entre 22 de agosto e 11 de setembro, 14 de setembro e 4 de outubro e 15 de outubro a 29 de outubro. Em cada onda, entrevistamos mais de 4.000 pessoas em todo o país e as perguntamos. sobre suas intenções e previsões para as eleições de 2018 da Câmara dos Deputados dos EUA.

Nossos resultados? Os relatos das pessoas sobre como seus amigos votarão sugerem uma diferença muito menor entre candidatos democratas e republicanos do que as perguntas de “intenção própria” da mesma pesquisa. Quando aplicamos o soro da verdade bayesiana às estimativas de intenção própria e de círculo social, a margem de vitória dos democratas diminui ainda mais. E previsões baseadas nas estimativas das pessoas para resultados eleitorais em seu estado mostram uma margem ainda mais estreita.

Nossos métodos também nos permitem dizer algo sobre os resultados eleitorais em diferentes estados, embora nosso estudo não tenha sido projetado para fornecer estimativas em nível estadual. Por exemplo, temos apenas cerca de 30 participantes em Oklahoma, Louisiana e Arkansas, e eles predominantemente votam em democratas. No entanto, eles ainda relatam que a maioria de seus amigos votará em republicanos, o que está de acordo com as previsões de pesquisas muito maiores realizadas nesses estados [5].

Para contextualizar nossa nova pesquisa, as previsões da BTS baseadas em círculos sociais aproximam-se muito das previsões atuais do site FiveThirtyEight.com, que agrega previsões de centenas de pesquisas diferentes [5]. Em outras palavras, nossos métodos podem estar descobrindo as mesmas informações, mas com menos esforço.

Uma coisa positiva para os democratas é o aumento, ao longo do tempo, da porcentagem relatada do círculo social dos participantes que provavelmente votarão em um candidato democrata. Com base em nossas experiências das eleições de 2016 [2], isso poderia ser um indicador de um apoio crescente para os democratas. Se isso será suficiente para uma “onda azul” ou apenas um “splash azul” continua a ser visto.

Referências

[1] Essas previsões nacionais são obtidas pela média das previsões para cada estado, ponderada pelo tamanho da população do estado. Os resultados da pesquisa são do Estudo Compreensivo da América do Centro de Pesquisa Econômica e Social da USC, com pelo menos 4.200 participantes em cada onda. As previsões do 538.com baseiam-se em suas previsões “clássicas” de participação nos votos em cada distrito.

[2] Galesico, M., Bruine de Bruin, W., Dumas, M., Kapteyn, A., Darling, JE, & Meijer, E. (2018). Perguntar sobre círculos sociais melhora as previsões eleitorais. Nature Human Behavior, 2, 187-193.

[3] Prelec, D. (2004). Um soro de verdade bayesiano para dados subjetivos. Science, 306, 462-466.

[4] Graefe, A. (2014). Exatidão de pesquisas de expectativa de voto na previsão de eleições. Public Opinion Quarterly, 78, 204-232.

[5] https://projects.fivethirtyeight.com/2018-midterm-election-forecast/house/