Политическое прогнозирование

Политическое прогнозирование направлено на прогнозирование результатов политических событий. Политические события могут представлять собой ряд событий, таких как дипломатические решения, действия политических лидеров и другие области, касающиеся политиков и политических институтов. Область политического прогнозирования выборов пользуется большой популярностью, особенно среди аудитории массового рынка. В методологии политического прогнозирования часто используются математика, статистика и наука о данных. Политическое прогнозирование применительно к выборам связано с псефологией .

История прогнозирования выборов

Люди издавна интересовались прогнозированием результатов выборов. Цитаты о ставках на папскую преемственность появляются еще в 1503 году, когда такие ставки уже считались «старой практикой». ^[1] Политические ставки также имеют долгую историю в Великобритании. Яркий пример: Чарльз Джеймс Фокс, государственный деятель вигов конца восемнадцатого века, был известен как заядлый игрок. Его биограф Джордж Отто Тревельян отметил, что «(f) в течение десяти лет, начиная с 1771 года, Чарльз Фокс часто, широко и разумно делал ставки на социальные и политические события того времени». ^[2]

До появления научных опросов в 1936 году коэффициенты ставок в Соединенных Штатах сильно коррелировали с результатами голосования. ^[3] С 1936 года опросы общественного мнения стали основной частью политического прогнозирования. Совсем недавно рынки предсказаний были сформированы , начиная с 1988 года с Iowa Electronic Markets .

С появлением статистических методов работать с данными выборов стало все проще. Поэтому неудивительно, что прогнозирование выборов стало большим бизнесом для исследовательских фирм, новостных организаций и рынков ставок, а также для студентов-политиков. ^[4]

Ученые-академики построили модели поведения избирателей для прогнозирования результатов выборов. Эти прогнозы основаны на теориях и эмпирических данных о том, что имеет значение для избирателей, когда они делают выборный выбор. Модели прогнозирования обычно полагаются на несколько предикторов в высокоагрегированной форме с упором на явления, которые меняются в краткосрочной перспективе, например состояние экономики, чтобы предложить максимальный рычаг для прогнозирования результата конкретных выборов. ^[4]

Одной из первых успешных моделей, которая используется до сих пор, является «Ключи от Белого дома» Аллана Лихтмана . Прогнозирование выборов в Соединенных Штатах впервые было доведено до сведения широкой общественности Нейтом Сильвером и его веб-сайтом FiveThirtyEight в 2008 году . В настоящее время существует множество конкурирующих моделей, пытающихся предсказать исход выборов в США, Великобритании и других странах.

На национальных выборах или выборах штата макроэкономические условия также учитываются , такие как занятость, создание новых рабочих мест, процентная ставка и уровень инфляции.

Методы прогнозирования выборов

Усреднение опросов

Объединение данных опроса снижает количество ошибок прогнозирования опроса. ^[5]

Демпфирование опроса

Демпфирование опросов — это когда в прогнозной модели не используются неверные показатели общественного мнения. Например, в начале кампании опросы не являются плохим показателем будущего выбора избирателей. Результаты опроса ближе к выборам являются более точным прогнозом. Кэмпбелл ^[6] показывает силу подавления опросов в политическом прогнозировании.

Регрессионные модели

Политологи и экономисты часто используют регрессионные модели прошлых выборов. Это делается для того, чтобы помочь спрогнозировать голоса политических партий – например, демократов и республиканцев в США. Эта информация помогает следующему кандидату в президенты от их партии прогнозировать будущее. Большинство моделей включают по крайней мере одну переменную общественного мнения, пробный опрос или рейтинг одобрения президента.Байесовскую статистику также можно использовать для оценки апостериорного распределения истинной доли избирателей, которые проголосуют за каждого кандидата в каждом штате, с учетом как имеющихся данных опросов, так и результатов предыдущих выборов для каждого штата. Каждому опросу можно присвоить вес в зависимости от его возраста и размера, что обеспечивает высокодинамичный механизм прогнозирования по мере приближения дня выборов. http://electionanalytics.cs.illinois.edu/ — пример сайта, использующего такие методы. ^[7]

Номенклатура

Обсуждая вероятность того или иного исхода выборов, политические прогнозисты склонны использовать одну из немногих сокращенных фраз. ^[8]^[9]^[10] К ним относятся:

Solid (например, «Solid Republican»), а также Safe . Маловероятно, что партия, которая в настоящее время занимает место в парламенте, изменится на предстоящих выборах.
Вероятно (например, «Вероятно, демократ»), также «Одобрено ». На данный момент не предполагается, что это место будет особенно конкурентоспособным, и, следовательно, партия, скорее всего, останется неизменной, но есть вероятность, что ситуация может измениться.
Lean (например, «Leans Independent»). Один кандидат/партия имеет небольшое преимущество в опросах и прогнозировании, но возможны и другие исходы.
Наклон . Используется менее широко, чем остальные термины, но указывает на очень небольшое преимущество той или иной стороны. ^[8]
Жеребьевка . Это места, которые считаются наиболее конкурентоспособными, и более чем одна партия имеет хорошие шансы на победу.

Рынки прогнозирования выборов

Прогнозирование может включать в себя «скин в игре» краудсорсинг через рынки прогнозов, исходя из теории, что люди более честно оценивают и выражают свое истинное восприятие, когда на карту поставлены деньги. Тем не менее, люди с большими экономическими или эгоистическими вкладами в исход будущих выборов могут быть готовы пожертвовать экономической выгодой, чтобы изменить общественное восприятие вероятного результата выборов до дня выборов - положительное восприятие предпочтительного кандидата широко изображается как помогающий «активизировать» явку избирателей в поддержку этого кандидата в начале голосования. Когда прогноз, полученный на основе избирательного рынка, сам по себе становится инструментом определения явки избирателей или предпочтений избирателей в преддверии выборов, оценка, полученная на основе рынка, становится менее надежной как механизм политического прогнозирования.

Рынки прогнозов показывают очень точные прогнозы результатов выборов. Одним из примеров являются электронные рынки Айовы . В исследовании 964 избирательных опроса сравнивались с пятью президентскими выборами в США с 1988 по 2004 год. Berg et al. (2008) показали, что электронные рынки Айовы лидировали в опросах в 74% случаев. ^[11] Тем не менее, результаты опросов показали, что ведущие рынки прогнозов занимают лидирующие позиции. Сравнивая затухающие опросы с прогнозами электронных рынков Айовы, Эриксон и Влезиен (2008) показали, что затухающие опросы превосходят все рынки или модели.

Влияние прогнозирования выборов

Согласно исследованию 2020 года, прогнозирование выборов «повышает уверенность [избирателей] в исходе выборов, сбивает с толку многих и снижает явку. Кроме того, мы показываем, что прогнозирование выборов стало заметным в средствах массовой информации, особенно в средствах массовой информации с либеральной аудиторией, и показываем что такое освещение имеет тенденцию сильнее влиять на кандидата, который находится впереди». ^[12]

Другие типы моделей прогнозирования

Другие типы прогнозирования включают модели прогнозирования, предназначенные для прогнозирования результатов международных отношений или переговоров. Одним из ярких примеров является модель ожидаемой полезности, разработанная американским политологом Брюсом Буэно де Мескита, которая определяет результат одномерных политических событий в виде байесовского идеального равновесия с многочисленными приложениями, включая международные конфликты и дипломатию. ^[13] Различные реализации инструментов политологического прогнозирования становятся все более распространенными в политической науке, и существует множество других байесовских моделей, их компоненты все более подробно описаны в научной литературе. ^[14] Рейтинговое голосование требует опроса ранжированных предпочтений для прогнозирования победителей.

См. также

Псефология

Ссылки

^ Фредерик Дж. Баумгартнер. За запертыми дверями: история папских выборов . Нью-Йорк, Пэлгрейв, 2003 г. (стр. 88 и 250).
^ Джордж Отто Тревельян. Ранняя история Чарльза Джеймса Фокса . Нью-Йорк, Harper & Brothers, 1880 г. (стр. 416).
^ Роберт С. Эриксон и Кристофер Влезиен. Рынки и опросы как предсказатели выборов: историческая оценка . Электоральные исследования 31 (2012) 532–539. Эльзевир, 2012.
^ Jump up to: ^а ^б Стегмайер, Мэри; Норпот, Хельмут (30 сентября 2013 г.). «Прогнозирование выборов» . дои : 10.1093/обо/9780199756223-0023 . Проверено 26 сентября 2016 г.
^ Альфред Г. Кузан, Дж. Скотт Армстронг и Рэндалл Джонс, «Объединение методов прогнозирования президентских выборов 2004 года: PollyVote». Архивировано 23 января 2013 г., archive.today .
^ Кэмпбелл, Джеймс Э. (октябрь 1996 г.). «Опросы и голосования». Ежеквартальный журнал американской политики . 24 (4): 408–433. дои : 10.1177/1532673X9602400402 . S2CID 154063668 .
^ 1. Ригдон, С., Джейкобсон, С.Х., Чо, В.Т., Сьюэлл, ЕС, Ригдон, С.Дж., 2009, «Байесовская модель прогнозирования президентских выборов в США», American Politics Research, 37 (4), 700- 724.
^ Jump up to: ^а ^б «Путеводитель по выборам 2018» . Политика переклички . Проверено 17 сентября 2018 г.
^ «Рейтинги сенатских гонок за 2018 год» . Политический отчет Кука . 24 августа 2018 года . Проверено 17 сентября 2018 г.
^ Бамп, Филип (17 августа 2018 г.). «Вот места в Палате представителей, которые, согласно избирательным рейтинговым системам, вероятнее всего изменятся» . Вашингтон Пост . Проверено 17 сентября 2018 г.
^ http://www.biz.uiowa.edu/faculty/trietz/papers/long%20run%20accuracy.pdf ^{[ только URL-адрес PDF ]}
^ Вествуд, Шон Джереми; Мессинг, Соломон; Лелкес, Ифтах (25 февраля 2020 г.). «Проецирование уверенности: как вероятностные скачки сбивают с толку и демобилизуют общественность» . Журнал политики . 82 (4): 1530–1544. дои : 10.1086/708682 . ISSN 0022-3816 . S2CID 216251082 .
^ Мескита, Брюс Буэно де (4 марта 2011 г.). «Новая модель прогнозирования политического выбора: предварительные испытания» . Управление конфликтами и наука о мире . 28 (1): 65–87. дои : 10.1177/0738894210388127 . S2CID 220784946 .
^ Батлер, Кеннет (январь 2009 г.). «Групповое взаимодействие» .

Браун, П.Дж., Ферт, Д., и К.Д. Пейн, К.Д. (1999). Прогнозирование в ночь выборов в Великобритании 1997 г. , Журнал Королевского статистического общества : Серия A, 162 (2), 211–226.

[1] Фредерик Дж. Баумгартнер. За запертыми дверями: история папских выборов . Нью-Йорк, Пэлгрейв, 2003 г. (стр. 88 и 250).

[2] Джордж Отто Тревельян. Ранняя история Чарльза Джеймса Фокса . Нью-Йорк, Harper & Brothers, 1880 г. (стр. 416).

[3] Роберт С. Эриксон и Кристофер Влезиен. Рынки и опросы как предсказатели выборов: историческая оценка . Электоральные исследования 31 (2012) 532–539. Эльзевир, 2012.

[ef-4] Jump up to: ^а ^б Стегмайер, Мэри; Норпот, Хельмут (30 сентября 2013 г.). «Прогнозирование выборов» . дои : 10.1093/обо/9780199756223-0023 . Проверено 26 сентября 2016 г.

[5] Альфред Г. Кузан, Дж. Скотт Армстронг и Рэндалл Джонс, «Объединение методов прогнозирования президентских выборов 2004 года: PollyVote». Архивировано 23 января 2013 г., archive.today .

[6] Кэмпбелл, Джеймс Э. (октябрь 1996 г.). «Опросы и голосования». Ежеквартальный журнал американской политики . 24 (4): 408–433. дои : 10.1177/1532673X9602400402 . S2CID 154063668 .

[7] 1. Ригдон, С., Джейкобсон, С.Х., Чо, В.Т., Сьюэлл, ЕС, Ригдон, С.Дж., 2009, «Байесовская модель прогнозирования президентских выборов в США», American Politics Research, 37 (4), 700- 724.

[rollcall-8] Jump up to: ^а ^б «Путеводитель по выборам 2018» . Политика переклички . Проверено 17 сентября 2018 г.

[cook-9] «Рейтинги сенатских гонок за 2018 год» . Политический отчет Кука . 24 августа 2018 года . Проверено 17 сентября 2018 г.

[twp-10] Бамп, Филип (17 августа 2018 г.). «Вот места в Палате представителей, которые, согласно избирательным рейтинговым системам, вероятнее всего изменятся» . Вашингтон Пост . Проверено 17 сентября 2018 г.

[11] ttp://www.biz.uiowa.edu/faculty/trietz/papers/long%20run%20accuracy.pdf ^{[ только URL-адрес PDF ]}

[12] Вествуд, Шон Джереми; Мессинг, Соломон; Лелкес, Ифтах (25 февраля 2020 г.). «Проецирование уверенности: как вероятностные скачки сбивают с толку и демобилизуют общественность» . Журнал политики . 82 (4): 1530–1544. дои : 10.1086/708682 . ISSN 0022-3816 . S2CID 216251082 .

[13] Мескита, Брюс Буэно де (4 марта 2011 г.). «Новая модель прогнозирования политического выбора: предварительные испытания» . Управление конфликтами и наука о мире . 28 (1): 65–87. дои : 10.1177/0738894210388127 . S2CID 220784946 .

[14] Батлер, Кеннет (январь 2009 г.). «Групповое взаимодействие» .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]