519 olvasmányok
519 olvasmányok

Megpróbáltam megjósolni a 2024-es választásokat – Íme, mit csináltam jól (és teljesen rosszul)

által Maximilian Speicher3m2025/03/13
Read on Terminal Reader

Túl hosszú; Olvasni

Három választási előrejelzési modellt teszteltem: az egyiket nyers, jó minőségű közvélemény-kutatások felhasználásával, a másikat a múltbeli szavazási hibákkal korrigálva (2016/20), a másikat pedig félkorrekcióval. A félig korrigált modell (③) teljesített a legjobban több pontossági mérőszámon. Ez megerősíti, hogy a Trump-korszakból származó közvélemény-kutatási torzítások továbbra is számítanak, de vannak fejlesztések. Eközben az alternatív megközelítések – például a régebbi választások beépítése – megbízhatatlannak bizonyultak. Találkozunk 2028-ban! 🚀
featured image - Megpróbáltam megjósolni a 2024-es választásokat – Íme, mit csináltam jól (és teljesen rosszul)
Maximilian Speicher HackerNoon profile picture

Sok máshoz hasonlóan nekem is eltartott egy ideig, míg megemésztem a 2024-es amerikai elnökválasztás eredményét. De van még egy fontos tennivaló: elemezni, hogy az általam megfogalmazott jóslatok hogyan váltak be. És végre eljutottam hozzá.


Általában három különböző előrejelzést készítettem ~1,5 hónap alatt: ① csak súlyozott, jó minőségű szavazások alapján (az 538-ról töltöttem le ezeket); ② a 2016-os és 2020-as választások teljes átlagos közvélemény-kutatási elfogultságával kiigazítva; és ③ a 2016/20-as közvélemény-kutatási torzításnak csak a felével korrigálva.



Mivel indokoltam a 2016-os és 2020-as közvélemény-kutatási torzítás integrálását? "Előtte nem fontolgatom a választásokat, mert amióta Trump színpadra lépett, a választási dinamika jelentősen megváltozott. A régi szabályok már nem érvényesek. 2024 sokkal jobban fog hasonlítani 2020-hoz és 2016-hoz, mint bármely azt megelőző választáshoz." (Lásd a legelsőt frissítés 2024. szeptember 22-től .)


És miért vettem bele azt, amelyik a fél szavazás elfogultsága van? Az én frissítés 2024. október 9-től , ezt írtam: "Valószínűleg éppoly irreális azt feltételezni, hogy idén elhanyagolható szisztematikus szavazási hiba lesz az ingadozó állapotokban (①), mint azt feltételezni, hogy ez akkora lesz, mint 2016/20-ban (②). Az igazság valószínűleg valahol a közepén lesz."


November elején -- nagyon ésszerű érvek alapján -- azt is elkezdtem vizsgálni, hogy a 2012-es és 2022-es közvélemény-kutatási hibákat érdemes-e figyelembe venni. Sajnos ezek az érvek teljesen, teljesen tévesnek bizonyultak, ezért a ④ és ⑤ előrejelzéseket kizárjuk ebből a poszt mortem elemzésből.


A ①-től ③-ig terjedő jóslatok az voltak, hogy megjósolták a győztes különbséget a hét ingadozó államban, ami aztán minden államban a jelöltek győzelmének valószínűségét, a várható elektori szavazatokat (EV-k) és kombinálva (és egy Monte Carlo-szimuláció alapján) a teljes nyerési esélyt adta meg. Itt arra fogok összpontosítani, hogy megvizsgáljam, milyen messze voltak a margin-előrejelzéseim a kilengési állapotok tényleges árrésétől, mivel ezeken alapult az előrejelzésem összes többi összetevője.


Ezt három általános megközelítéssel választottam: iránypontosság, átlagos abszolút hiba (MAE) és négyzetes hiba (RMSE). Míg a MAE egyszerűen kiszámítja az előrejelzett és a tényleges árrés közötti abszolút különbséget, majd átlagolja ezeket az értékeket, az RMSE súlyosabban bünteti a nagy hibákat. A MAE-t és az RMSE-t is elvégzem a hét lengésállapot egyenlő súlyozására, valamint egy-egy elektromos jármű-alapú súlyozásra. Az egyenlő súlyozás minden állapot-előrejelzést egyenlő fontossággal kezel, és kizárólag a prediktív pontosságra összpontosít, függetlenül a stratégiai fontosságtól. Az elektromos járműveken alapuló súlyozás azonban jobban tükrözi az egyes előrejelzések választási jelentőségét. Mind a MAE, mind az RMSE esetében az alacsonyabb jobb.


Mindezt elmondva, térjünk rá. Lássuk, hogyan váltak be a jóslataim.

Metrikus

Előrejelzés ①

Előrejelzés ②

Előrejelzés ③

Iránypontosság

42,9%

100% ✓

100% ✓

MAE (egyenlő súlyok)

2.37

2.11

1,01 ✓

RMSE (egyenlő súlyok)

2.46

2.32

1,32 ✓

MAE (EV-súlyozott)

2.26

2.11

0,81 ✓

RMSE (EV-súlyozott)

2.35

2.32

1,06 ✓


Amint látjuk, függetlenül attól, hogy melyik módszert használjuk és hogyan mérlegeljük az egyes lengési állapotokat, a ③ prediciton könnyedén felülmúlja a másik kettőt (kivéve az iránypontosság, a legalapvetőbb mérőszám, amely azt nézi meg, hogy hány állapotot jósoltak meg helyesen a margótól függetlenül).


Mivel mindhárom előrejelzés ugyanazon a közvélemény-kutatáson alapul, azonos súllyal, és csak abban különböznek, hogy mennyit korrigáltak az egyes közvélemény-kutatási torzításokhoz, ez azt mutatja, hogy az eredeti feltételezéseim ésszerűek voltak: a Trump jelölttel történő választások eltérnek a többi választástól; a közvélemény-kutatók még mindig rosszak Trump támogatására (a "félénk Trump szavazó" stb. miatt); A közvélemény-kutatás azonban még mindig javult egy kicsit; az egyszerű modellek (vegyük az átlagos lekérdezési hibát 2016/20-ból, és csak a felére vágjuk) többnyire megcsinálják a trükköt.


Az egész téma lezárásaként (amíg nem kezdünk el 4 év múlva újra), még egy olvasmány: A hírek szerint egy francia fogadó a Polymarketben úgynevezett szomszéd-szavazást (nagyon durván szólva, azt kérdezte, hogy „szerinted kire fog szavazni a szomszédod?”) ahelyett, hogy „te kire fog szavazni?”, így mindent helyesen megjósolt. Prof. Andrew Gelman írt a nagyon érdekes darab erről .


Rendben, akkor találkozunk 3,5 év múlva. 👋🏻

Trending Topics

blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks