Alegerile pentru Congresul american urmează tipare statistice previzibile
Deși în spațiul public fiecare ciclu electoral pare unic și tot mai imprevizibil, o cercetare recentă arată că alegerile pentru Congresul american urmează tipare statistice solide, chiar dacă unele curse individuale produc surprize. Jonathan N. Katz, profesor de științe sociale și statistică la Caltech, subliniază că în alegeri au loc multe lucruri sistematice, iar ansamblul este foarte previzibil, chiar dacă publicul larg nu percepe astfel lucrurile. Tiparele ajută la estimarea șanselor, însă cursele strânse și controlul asupra Congresului pot rămâne incerte.
Pentru a arăta cum diferite date influențează predicțiile și pentru a oferi publicului un instrument practic de construire a propriilor scenarii pentru ziua alegerilor, Katz a colaborat cu Danny Ebanks, cercetător asociat la Institutul de Științe Sociale Cantitative al Universității Harvard, și cu politologul Gary King, profesor la Harvard și director al aceluiași institut. Împreună au creat platforma de prognoză ElectIt, bazată pe decenii de date electorale adunate cu ajutorul inteligenței artificiale: toate alegerile pentru Camera Reprezentanților din 1946 încoace, cele pentru Senat din 1954 și cursele actuale.
Katz modelează dinamica electorală de peste trei decenii. Platforma face parte dintr-un proiect mai amplu al echipei: primul model statistic generativ capabil să simuleze alegeri întregi și să descrie corect alegerile pentru Congres. King, colaborator de lungă durată al lui Katz, dezvoltase în anii 1990, împreună cu statisticianul Andrew Gelman, modelul considerat canonic pentru alegerile legislative. Acum șapte ani, cei trei au încercat să adapteze acel model la un limbaj de programare modern și au observat o problemă majoră.
Modelul nu se potrivea bine cu datele: rezultate pe care le trata ca evenimente cu o șansă mai mică de unu la 10.000 apăreau în aproape fiecare ciclu electoral congressional. De exemplu, subestima grav cât de des își pierd locul parlamentarii populari. Echipa a încercat mai multe modele și a ajuns la un cadru care se potrivește datelor, iar platforma de prognoză este una dintre aplicațiile acestuia.
Spre deosebire de multe modele de predicție electorală din mass-media, modelul central al ElectIt nu folosește deloc sondaje. Se bazează pe decenii de date statistice: rezultate anterioare, candidații înscriși și statutul de parlamentar în exercițiu, precum și penalizarea la mijloc de mandat, tendința partidului președintelui de a pierde sprijin la alegerile intermediare. Pe baza acestor informații sunt construite trei tipuri de prognoze: una de referință, fără sondaje, una care adaugă sondaje naționale privind intenția de vot pe partid și una care include sondajele disponibile la nivel de stat și de district.
Instrumentul permite ajustarea scenariilor și actualizarea întregii hărți electorale, iar Katz speră că publicul îl va folosi în noaptea alegerilor: pe măsură ce cursele sunt anunțate, rezultatele pot fi introduse în aplicație pentru a vedea cum se actualizează probabilitățile. Adaptarea modelului a necesitat rescrierea lui pentru unități de procesare grafică, cu ajutorul instrumentelor de programare AI și al unui volum considerabil de timp de calcul. Instrumentele AI au ajutat și la construirea site-ului și la completarea datelor istorice, de exemplu rezultatele electorale la nivel de stat defalcate pe districte congressional.
Cercetătorii și-au testat modelul aplicându-l pe alegeri anterioare și comparând prognozele cu rezultatele ulterioare. Katz spune că scrutinul viitor va oferi un nou test: rezultatele vor fi comparate cu predicțiile pentru a vedea unde modelul funcționează și unde trebuie îmbunătățit. Un rezultat neașteptat poate declanșa investigații suplimentare, dar nu este prin el însuși dovada că ceva a mers greșit în alegeri, întrucât surprizele pot avea explicații obișnuite, precum un scandal sau un contracandidat deosebit de puternic.
Echipa pune accent pe transparență: datele electorale, prognozele și evaluările acurateței istorice sunt disponibile pe site-ul ElectIt. Un studiu care descrie metodele lor, intitulat „If a Statistical Model Predicts That Common Events Should Occur Only Once in 10,000 Elections, Maybe it’s the Wrong Model”, este în curs de evaluare la revista Political Analysis. Katz spune că nu face prognoză electorală de dragul prognozei: interesul său, al lui King și al lui Ebanks este să înțeleagă politica și alegerile americane, iar pentru afirmații plauzibile este nevoie de un model general corect, iar al lor prognozează foarte bine. Potrivit lui Katz, la 21 octombrie site-ul ElectIt înregistra în medie 500.000 de impresii Google pe zi.
