Comment les outils de sciences sociales peuvent mieux prédire les résultats des élections

Pourquoi nous utilisons «la sagesse de la foule» et le «sérum de vérité» pour prévoir l’élection.

En tant que scientifique, je ne prétends jamais avoir une boule de cristal pour voir l’avenir. Cependant, lorsqu’il s’agit de prédire les élections, certains outils non traditionnels issus des sciences sociales peuvent donner des prévisions plus claires que les sondages traditionnels.

Moins d’une semaine avant le jour du scrutin, mes collègues, Wändi Bruine de Bruin, Henrik Olsson, Dražen Prelec et moi-même, analysons avec fureur les données des sondages. En collaboration avec l’étude Understanding America du Centre de recherches économiques et sociales de l’USC, nous étudions plusieurs méthodes novatrices permettant de prédire les élections à la Chambre des États-Unis le 6 novembre.

Toutes nos méthodes de prédiction s’accordent pour dire que les démocrates remporteront le vote populaire, mais les nouvelles méthodes leur prédisent un avantage moins important que les questions traditionnelles.

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Avantage de la part de vote démocrate par rapport aux républicains au niveau national, prédit par différentes méthodes au fil du temps [1]

Source: Mirta Galesic

Traditionnellement, les sondages demandent aux gens pour qui ils vont voter. Les prédictions basées sur ces questions «d’intention personnelle» peuvent être biaisées si certaines personnes sont systématiquement exclues des urnes, si les personnes ne veulent pas admettre pour qui elles vont voter ou si elles changent d’avis au dernier moment. .

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Récemment, nous avons testé une autre façon de prévoir, en demandant aux gens pour qui ils pensent que leurs amis vont voter. Cette connaissance, tirée de la compréhension qu’ont les gens de leurs cercles sociaux, n’est pas contaminée par les rapports des médias et les opinions des experts. Comparées à un échantillon national, ces réponses du «cercle social» donnent de bonnes prévisions sur les résultats réels des élections présidentielles françaises de 2016 et 2017 2017 [2].

Une autre méthode qui nous passionne est basée sur le soi-disant «sérum de vérité bayésien». [3] Le sérum de vérité bayésien, ou BTS, est une méthode mathématique qui permet d’évaluer la véracité et l’exactitude des réponses aux questions sans réponse vérifiable. le temps de répondre. Les intentions et les prévisions électorales en sont le cas. Les réponses des gens à propos de leurs propres intentions et de leurs cercles sociaux peuvent être plus ou moins honnêtes et précises, mais nous ne pouvons pas savoir de combien avant les élections. BTS utilise les estimations des participants sur la manière dont les autres personnes répondraient aux mêmes questions pour calculer le nombre de sondeurs sur lesquels les réponses de ces participants devraient être fondées.

Nous sommes également curieux de savoir si les gens peuvent produire de bonnes estimations de la manière dont les autres voteront dans leur propre État. Les sondages ont demandé aux personnes qui, selon eux, vont gagner [4], sans toutefois prédire quel pourcentage de personnes voteraient pour différents candidats.

Jusqu’à présent, nous avons recueilli des données sur trois vagues d’enquête de 2018, conduites du 22 août au 11 septembre, du 14 septembre au 4 octobre et du 15 octobre au 29 octobre. À chaque vague, nous avons interrogé plus de 4 000 personnes à travers le pays et leur avons demandé sur leurs intentions et leurs prévisions pour les élections de 2018 à la Chambre des représentants des États-Unis.

Nos résultats? Les rapports des gens sur la manière dont leurs amis voteront suggèrent une différence beaucoup moins grande entre les candidats démocrates et républicains que les questions «d’intention personnelle» du même sondage. Lorsque nous appliquons le sérum de vérité bayésien aux estimations de notre propre intention et de notre cercle social, la marge de victoire des démocrates se rétrécit davantage. Et les prédictions basées sur les estimations des personnes pour les résultats des élections dans leur état montrent une marge encore plus étroite.

Nos méthodes nous permettent également de dire quelque chose sur les résultats des élections dans différents États, bien que notre étude n’ait pas été conçue pour donner des estimations au niveau des États. Par exemple, nous n’avons que 30 participants chacun dans l’Oklahoma, la Louisiane et l’Arkansas, et ils votent majoritairement en démocrate. Cependant, ils signalent toujours que la plupart de leurs amis voteront républicain, ce qui est conforme aux prévisions d’enquêtes beaucoup plus vastes menées dans ces États [5].

Pour situer notre nouvelle enquête dans son contexte, les prédictions BTS basées sur les cercles sociaux sont très proches des prédictions actuelles du site FiveThirtyEight.com, qui regroupe les prédictions de centaines de sondages différents [5]. En d’autres termes, nos méthodes pourraient révéler la même information, mais avec moins d’effort.

Un élément positif pour les démocrates est l’augmentation, avec le temps, du pourcentage de membres du cercle social de participants susceptibles de voter pour un candidat démocrate. Sur la base de notre expérience des élections de 2016 [2], cela pourrait indiquer un soutien croissant aux démocrates. Reste à savoir si cela suffira pour une «vague bleue» ou simplement un «éclat bleu».

Références

[1] Ces prévisions nationales sont obtenues en faisant la moyenne des prévisions pour chaque État, pondérées par la taille de la population de cet État. Les résultats de l’enquête proviennent de l’étude “Comprendre l’Amérique” du Centre de recherches économiques et sociales du USC, avec au moins 4 200 participants par vague. Les prédictions de 538.com sont basées sur leurs prédictions «classiques» d’actions de vote dans chaque district.

[2] Galesic, M., Bruine de Bruin, W., Dumas, M., Kapteyn, A., Darling, JE, et Meijer, E. (2018). Poser des questions sur les cercles sociaux améliore les prévisions électorales. Nature Human Behavior, 2, 187-193.

[3] Prelec, D. (2004). Un sérum de vérité bayésien pour les données subjectives. Science, 306, 462 à 466.

[4] Graefe, A. (2014). Exactitude des enquêtes sur les attentes de vote dans la prévision des élections. Public Opinion Quarterly, 78, 204-232.

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