Модель биоиндекса

Модель биоиндекса — это модель прогнозирования результатов президентских выборов в США на основе биографических данных кандидатов. Модель, разработанная Дж. Скоттом Армстронгом и Андреасом Грефе и впервые опубликованная в Журнале бизнес-исследований , ^{[ 1 ]} использует 59 биографических данных, которые, как ожидается, повлияют на шансы кандидата на избрание.

Фон

Существует большое количество исследований в области психологии, в которых анализируются такие вопросы, как «что заставляет людей становиться лидерами?» ^{[ 2 ]} Например, метаанализ показал, что интеллект и рост благоприятствуют как эффективности лидера, так и его появлению. Такие результаты предыдущих исследований были использованы для идентификации и кодирования большинства переменных биоиндекса. Кроме того, для некоторых переменных авторы руководствовались здравым смыслом. Например, предполагалось, что кандидаты более привлекательны для избирателей, если они состоят в браке, но не разведены.

В целом в модели различаются два типа переменных:

Переменные Да/Нет (n=48). Для этого типа переменных кандидатам присваивается балл 1, если они обладают определенным атрибутом, и 0 в противном случае. Например, кандидат получает положительные баллы, если он происходит из политической семьи, является первенцем, одиноким ребенком, потерял родителя в детстве, женат, но не разведен, имеет детей, окончил престижный колледж, занимал политические посты, имел написал книгу или имеет военный опыт.
Сравнительные переменные (n=11): для этого типа переменных кандидаты двух основных партий сравниваются по базовому атрибуту. Кандидату, который набрал больше баллов, чем его оппонент, присваивается балл 1 и 0 в противном случае. Например, кандидаты, которые выше, тяжелее, красивее, умнее или имеют более распространенное имя, чем их оппонент, получают положительную оценку, в то время как их оппонент получил 0 баллов по этим переменным.

После того, как все переменные были закодированы, рассчитываются общие индексные баллы для каждого кандидата. Затем кандидат, набравший более высокий общий балл, считается победителем выборов. ^{[ 1 ]}

Последствия для принятия решений

При использовании биографической информации о кандидатах для составления прогноза модель может быть полезна лицам, принимающим политические решения. Модель биоиндекса советует партии, бросающей вызов (т. е. Республиканской партии ), выдвинуть кандидата с наивысшим индексным баллом относительно индексного балла действующего президента (т. е. Барака Обамы ). В частности, модель может помочь в принятии решений, например, следует ли кандидату баллотироваться на должность или какого кандидата должна выдвинуть партия.

Прошлые результаты

Армстронг и Грефе протестировали свою модель на 29 президентских выборах в США с 1896 по 2008 год. Модель потерпела неудачу только два раза. На оставшихся 27 выборах модель правильно предсказала победителя. Модель ошибочно предсказала, что Форд победит Картера в 1976 году, а также Буш победит Клинтона в 1992 году. Этот рекорд в 93% правильных прогнозов выгодно отличается от других статистических моделей, а также от результатов опросов и рынков прогнозов. ^{[ 1 ]}

прогнозы на 2012 год

С помощью биоиндекса можно делать прогнозы результатов выборов, как только станут известны кандидаты; их можно выдать и раньше, при условии, что ожидается участие в гонке. Таким образом, модель была использована, чтобы помочь Республиканской партии решить, кого им следует выдвинуть, чтобы баллотироваться против президента Обамы в 2012 году.

Прогнозы шансов основных кандидатов-республиканцев победить Обаму в 2012 году были опубликованы в исследовательском документе, который был представлен на Международном симпозиуме по прогнозированию 2011 года и 2011 года Ежегодном собрании Американской ассоциации политических наук . ^{[ 3 ]}

Согласно модели биоиндекса, из всех кандидатов-республиканцев Рик Перри имел наибольшие шансы победить Обаму в 2012 году. ^{[ нужна ссылка ]}

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б ^с Армстронг Дж. С., Грефе А. (2011), Прогнозирование выборов на основе биографических данных о кандидатах: проверка индексного метода , Журнал бизнес-исследований , 66 (7), 699-706.
^ Антонакис Джон (2011), Предсказатели лидерства: обычные подозреваемые и подозрительные черты. В: А. Брайман, Д. Коллинсон, К. Гринт, Б. Джексон, М. Уль-Бьен (ред.), «Справочник лидерства Sage» , Thousand Oaks: Sage Publications, 2011, стр. 269–285.
^ Грефе, А.; Армстронг, Дж. С. (2011). «Кто должен быть выдвинут для участия в президентских выборах 2012 года? Долгосрочные прогнозы, основанные на биографиях кандидатов, документ ежегодного собрания APSA 2011 » .

Внешние ссылки

«PollyBio: прогнозирование выборов по биографиям кандидатов» . pollyvote.forecastingprinciples.com . Архивировано из оригинала 8 сентября 2011 года.

[ArmstrongGraefe2011-1] Jump up to: ^а ^б ^с Армстронг Дж. С., Грефе А. (2011), Прогнозирование выборов на основе биографических данных о кандидатах: проверка индексного метода , Журнал бизнес-исследований , 66 (7), 699-706.

[2] Антонакис Джон (2011), Предсказатели лидерства: обычные подозреваемые и подозрительные черты. В: А. Брайман, Д. Коллинсон, К. Гринт, Б. Джексон, М. Уль-Бьен (ред.), «Справочник лидерства Sage» , Thousand Oaks: Sage Publications, 2011, стр. 269–285.

[GraefeArmstrong2011-3] Грефе, А.; Армстронг, Дж. С. (2011). «Кто должен быть выдвинут для участия в президентских выборах 2012 года? Долгосрочные прогнозы, основанные на биографиях кандидатов, документ ежегодного собрания APSA 2011 » .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]