Erklärt: Die US-Wahlprognosemodelle und was 2016 und 2020 schief gelaufen sein könnte
Obwohl immer noch Stimmen gezählt und die Daten gesichtet werden, haben amerikanische Analysten begonnen, über die gesamte Wahlprognosebranche nachzudenken, die dem designierten Präsidenten Joe Biden einen viel größeren Sieg voraussagte als wir letzte Woche gesehen haben.
In diesem 7. November 2020, Dateifoto Die gewählte Vizepräsidentin Kamala Harris hält Händchen mit dem gewählten Präsidenten Joe Biden, während sie in Wilmington, Delaware, feiern (AP Photo/Andrew Harnik, Datei) Fast am Tag nach der US-Wahl gaben Meinungsforscher und Wahlprognostiker bereitwillig zu, dass ihre Modelle und Umfragen erneut falsch lagen.
Obwohl immer noch Stimmen gezählt und die Daten gesichtet werden, haben amerikanische Analysten begonnen, über die gesamte Wahlprognosebranche nachzudenken, die dem designierten Präsidenten Joe Biden einen viel größeren Sieg voraussagte als wir letzte Woche gesehen haben.
Wie erstellen amerikanische Statistiker ihre Wahlvorhersagemodelle?
Modelle kombinieren zwei Arten von Zahlen. Die erste sind die Grundlagen – die Faktoren, die die Wahlentscheidungen beeinflussen. Zum Beispiel, wie sich der Status der Wirtschaft auf die Amtschancen auswirkt oder dass es in den letzten 70 Jahren nur einmal vorgekommen ist, dass eine Partei dreimal in Folge gewonnen hat.
Andrew Gelman und Merlin Heidemanns von der Columbia University, die ein Umfrageaggregationsmodell für den Economist entwickelt haben, schrieben: Wie die meisten Prognosen wendet unser Modell … vergangene Muster des Wählerverhaltens auf neue Umstände an … „Wie oft haben frühere Kandidaten ähnliche Positionen übernommen? zu gewinnen?“ Wenn diese historischen Beziehungen zusammenbrechen, wird unsere Prognose fehlschlagen.
Anschließend betrachten die Forscher die Umfragen (Antworten aus repräsentativen Stichproben). Das Modell mittelt die Umfragen, gewichtet jede nach ihrer Stichprobengröße und korrigiert dann alle Verzerrungen. Nate Silver, ein Aushängeschild in der Community für Wahlprognosen und Herausgeber des etablierten Datenportals FiveThirtyEight, unterscheidet sich speziell von einem Meinungsforscher, indem er erklärt, dass die Aufgabe seiner Organisation darin besteht, zu verstehen, wie falsch die Umfragen sein könnten, um probabilistische Vorhersagen zu erstellen.
Das endgültige Modell vermischt die Fundamentaldaten mit den Umfragedurchschnitten. Mit diesen beiden Arten von Informationen führen die Forscher viele Simulationen durch, um herauszufinden, wie oft ein Kandidat über 270 Wählerstimmen erhält. Wenn Biden in 1.000 Simulationen 500 Mal gewinnt, hat er eine 50-prozentige Gewinnchance. Wenn sich der Wahltag nähert, geben Forscher den Umfragen mehr Gewicht als die Fundamentaldaten.
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Was ist 2016 passiert?
Die mathematischen Orakel der amerikanischen Wahlen hatten Hillary Clinton selbstbewusst einen Sieg prophezeit. Angesehene Mainstream-Vermesser gaben Clinton einen Vorsprung von bis zu vier Punkten. Bei der Volksabstimmung führte sie am Ende mit 2,1 Prozentpunkten. FiveThirtyEight sah sich der Hitze ausgesetzt, weil sie vorhersagte, dass Hillary Clinton eine 70-prozentige Chance hatte, das Weiße Haus zu gewinnen. Silver sagte, die Leute würden die Ergebnisse von Wahlumfragen aus dem Kontext reißen.
The Economist schrieb: Der unwahrscheinliche Triumph von Herrn Trump im Jahr 2016 ließ viele quantitative Wahlprognostiker albern aussehen. Sam Wang, ein Professor in Princeton, schwor, einen Käfer zu essen, wenn Trump, von dem er sagte, dass er im November 2016 nur eine Siegchance von 1 % hatte, auch nur annähernd gewinnen würde. (Er wählte eine Grille.) Klicken Sie hier, um Express Explained on Telegram zu folgen
Obduktionen von Institutionen wie der Association of Public Opinion Research kamen zu dem Schluss, dass die Gewichte für Wähler ohne Hochschulabschluss in den Umfragen unterschätzt wurden. Das Fazit der New York Times ergab, dass das Fehlen von Gewichtungen nach Bildungsstatus die Trump-Unterstützung um vier Punkte falsch berechnet hat, was dem Fehler entspricht. In vielerlei Hinsicht war es eine einfache Unterschätzung, wie viele Wähler weiß waren und keinen Hochschulabschluss hatten. In einem weiteren Fehler stimmten Spätentscheider mehr als vorhergesagt für Trump, und die Gesamtwahlbeteiligung von Trump übertraf die Erwartungen.
Die Statistiker behaupteten, sie hätten die Fehler behoben und erklärten, sie hätten ihre Lehren aus 2016 gezogen.
Was ist im Jahr 2020 passiert?
Es steht außer Frage, dass die Umfragen (wieder) verpasst wurden. Aber wir wissen nicht, um wie viel, bis alle Stimmen gezählt sind (einschließlich Schätzungen der abgelehnten Stimmzettel). Dann werden wir neu bewerten. Aber ich denke, es ist fair zu sagen, dass Trump in vielerlei Hinsicht, einschließlich politischer Meinungsumfragen, sui generis ist, twitterte der Direktor von Monmouth Poll Patrick Murray am Tag nach den Wahlen.
Umfragen zeigten, dass Biden im letzten Abschnitt der Kampagnensaison mit mindestens acht Prozentpunkten führte. Am Ende wird er höchstwahrscheinlich mit vier bis fünf Prozentpunkten gewinnen. Sogar die privaten Umfragen beider Kampagnen unterschätzten die republikanischen Kandidaten.
Auf Landesebene lagen die Vorhersagen noch mehr daneben. RealClearPolitics und FiveThirtyEight waren für Biden in jedem Swing-State außer Arizona zu hoch prognostiziert. Vor allem Florida lag weit daneben; Mit fast vier Punkten übertraf Trump den Zustand, den Umfragen im Durchschnitt für Biden vorhergesagt hatten, um drei Punkte. Die New York Times und die Washington Post hatten Biden mit 17 und 11 Punkten Vorsprung in Wisconsin. Bisher liegt der Unterschied bei einem Prozentpunkt. Die Rennen im Kongress waren noch schlimmer, da die Demokraten von ihren Verlusten übersehen wurden.
Umfragen (insbesondere auf Distriktebene) haben uns selten mehr in die Irre geführt und das Auspacken wird lange dauern, twitterte Dave Wasserman, Redakteur des Cook Political Reports, am Tag nach den Wahlen.
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Was schief gelaufen ist?
Es ist zu früh, um das zu sagen, aber die Theorien haben begonnen, sich durchzusickern. Eine Theorie von Zeynep Tufekci besagt, dass es nicht genügend Daten aus der Vergangenheit gibt, um akkurate Fundamentaldaten zu erstellen, weil sich die Faktoren bei Wahlen jedes Mal so grundlegend ändern.
Andere mögliche Antworten könnten in den endgültigen Wahlbeteiligungsdaten liegen. Nate Cohn von der New York Times sagt, dass entweder 2020 neue Probleme aufgeworfen hat oder die Probleme von 2016 möglicherweise nie behoben wurden. Er tendiert zu ersterem, hauptsächlich weil die Bildungsgewichtung die Vorhersagen nicht geändert hat. Umfragen ergaben, dass weiße Wähler ohne College-Abschluss mit höheren Quoten für Biden stimmen sollten als Clinton, aber die Endergebnisse zeigten, dass sie sich nicht wie vorhergesagt veränderten. Ein weiterer Fehler lag in den Berechnungen hochrangiger Wähler, die voraussichtlich 23 Punkte mehr für Biden stimmen würden als Trump. Aber in Wirklichkeit haben die Senioren nicht mit höheren Raten für Biden gestimmt.
Cohn weist darauf hin, dass es sich nicht um Fehleinschätzungen der Gruppengröße, sondern vielmehr um ihre Einstellungen handelt. Dies hängt mit den Behauptungen des rechten Flügels einer stillen Mehrheit zusammen, die für Trump stimmt, aber ihre politischen Überzeugungen verbirgt. Nach dem Scheitern von 2016 verloren die Umfragen ihre Glaubwürdigkeit und vielleicht waren weniger Trump-Anhänger bereit, auf Umfragefragen zu antworten.
Ein offensichtlicher potenzieller Treiber für die Zahlen war die Pandemie. Umfragen aus der Zeit vor dem Ausbruch der Pandemie (zwischen Oktober 2019 und März 2020) waren genauer als zu Beginn der Wahlen. Eine Theorie besagt, dass Demokraten während dieser Zeit eher gesperrt waren und eher auf Umfragen reagierten als Republikaner. Die Reaktionen nahmen in dieser Zeit zu und Hotspots zeigten mehr Unterstützung für Biden. Mit anderen Worten, dies war keine erhöhte Unterstützung für Biden; Dies war eine Erhöhung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Biden-Anhänger reagiert.
Geht es um inhaltliche Probleme oder Präsentation?
Einige politische Experten sagen, das Problem sei eher die Präsentation der Zahlen vor einem Massenpublikum als ein Problem der Zahlen. Wenn Biden beispielsweise 65 Prozent des Wahlsiegs erhält, bedeutet dies, dass er fast eine Chance von eins zu drei hat, zu verlieren. Allerdings stellen sich die meisten Wähler, die eine 65-prozentige Chance hören, eine große Wahrscheinlichkeit vor.
Die Kandidaten argumentieren, dass politische Orakel so große Fehler- und Vorbehaltsgrenzen geschaffen haben, dass sie unabhängig vom Ergebnis sagen können, dass sie Recht hatten, was sie effektiv nutzlos macht. Silver hat die Erzählung, dass die Umfragen falsch waren, stark zurückgewiesen und geschrieben, dass seine Organisation zu Recht vorhergesagt hatte, dass Biden einen normalen oder sogar etwas größeren Umfragefehler überleben und trotzdem gewinnen könnte. Wähler und Medien müssen ihre Erwartungen in Bezug auf Umfragen neu kalibrieren – nicht unbedingt, weil sich etwas geändert hat, sondern weil diese Erwartungen ein unrealistisches Maß an Präzision erforderten – und gleichzeitig dem Drang widerstehen, „alle Umfragen wegzuwerfen“ … Ergebnisse, Umfragen werden Ihnen das nicht geben – zumindest nicht die meiste Zeit.
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Wie reagieren Institutionen und Personen?
Während die Analysten es vorziehen, ihre Argumente im Widerspruch zueinander zu präsentieren, scheint die allgemeine Überlegung auf der ganzen Linie relativ schlüssig zu sein: die Besessenheit von Umfragen abbauen.
Ein Großteil der amerikanischen Demokratie hängt davon ab, zu verstehen, was unsere Mitbürger denken. Das ist eine anspruchsvollere Aufgabe geworden, da die Amerikaner sich selbst in ideologische Blasen sortieren … Die öffentliche Meinungsumfrage war eine der letzten Möglichkeiten, um zu verstehen, was andere Amerikaner tatsächlich glauben. Wenn Umfragen nicht funktionieren, fliegen wir blind, schrieb David Graham von the Atlantic.
Einige haben das gesamte Zahlenspiel selbst problematisiert, nicht nur die Gewichte von 2016 im Vergleich zu den Gewichten von 2020. Silber wurde durch die Vorhersage von Baseballspielen berühmt, aber im Gegensatz zum Baseball ... hat dieses Spiel nicht immer ein vorhersehbares Regelwerk, an das sich alle Spieler halten. Das Signal enthält viel mehr Rauschen, das einen Algorithmus stören kann, sagte Joshua Keating, Redakteur für Politik von Slate.
Wir sollten das Geld, das wir für Meinungsforschungsinstitute ausgeben, nehmen und in die Organisation vor Ort investieren. Nach meinem Verständnis hatte Trump in Florida ein Jahr lang Leute vor Ort. Ich würde mir wünschen, dass wir uns weniger auf Umfragen verlassen, weil sie immer weniger perfekt sind, um uns zu erreichen, was wir wollen, sagte die Kongressabgeordnete Pramila Jayapal in einem Webinar am Tag nach den Wahlen.
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Nachrichtenorganisationen investieren ebenfalls mehr in Internet-Trendanalysen und lokale Berichterstattung, um die Umfragefehler auszugleichen.
Tufekci sagte: Anstatt die Seite zu aktualisieren, um Vorhersagen zu aktualisieren, hätten die Leute das Einzige tun sollen, was das Ergebnis tatsächlich beeinflusst: abstimmen, spenden und organisieren. Wie wir herausgefunden haben, liegt alles andere im Fehlerbereich.
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