La maggior parte dei sondaggi di opinione pubblica ha previsto correttamente il candidato vincente alle elezioni presidenziali statunitensi del 2020, ma in media, hanno sopravvalutato il margine con cui il democratico Joe Biden avrebbe battuto il repubblicano in carica Donald Trump.

La nostra ricerca sui metodi di sondaggio ha scoperto che le previsioni dei sondaggisti possono essere più accurate se guardano oltre le domande tradizionali. I sondaggi tradizionali chiedono alle persone per chi voterebbero se le elezioni fossero oggi, o per la percentuale di possibilità che possano votare per determinati candidati.

Ma la nostra ricerca sulle aspettative e sui giudizi sociali delle persone ha portato noi e i nostri collaboratori, Henrik Olsson al Santa Fe Institute e Drazen Prelec al MIT, chiedersi se domande diverse potrebbero produrre risultati più accurati.

Nello specifico, volevamo sapere se chiedere alle persone le preferenze politiche degli altri nei loro circoli sociali e nei loro stati potrebbe aiutare a dipingere un quadro più completo dell'elettorato americano. La maggior parte delle persone conosce abbastanza bene le esperienze di vita dei propri amici e familiari, compreso quanto sono felici e in salute e all'incirca quanti soldi guadagnano. Quindi abbiamo progettato le domande del sondaggio per vedere se questa conoscenza degli altri si estendeva alla politica, e abbiamo scoperto che lo fa.

sondaggisti, abbiamo determinato, potrebbero imparare di più se approfittassero di questo tipo di conoscenza. Chiedere alle persone come voteranno gli altri intorno a loro e aggregare le loro risposte su un ampio campione nazionale consente ai sondaggisti di attingere a quella che viene spesso definita "la saggezza delle folle".

Quali sono le nuove domande sulla "saggezza delle folle"?

Dalla stagione delle elezioni presidenziali statunitensi del 2016, abbiamo chiesto ai partecipanti a una serie di sondaggi elettorali:"Quale percentuale dei tuoi contatti sociali voterà per ogni candidato?"

Nelle elezioni americane del 2016, questa domanda prevedeva che Trump avrebbe vinto, e lo ha fatto in modo più accurato rispetto alle domande sulle intenzioni di voto degli intervistati.

La domanda sui contatti sociali dei partecipanti era similmente più accurata della tradizionale domanda sulla previsione dei risultati delle elezioni presidenziali francesi del 2017, le elezioni parlamentari olandesi del 2017, le elezioni parlamentari svedesi del 2018 e le elezioni americane del 2018 per la Camera dei rappresentanti.

In alcuni di questi sondaggi, abbiamo anche chiesto, "Quale percentuale di persone nel tuo stato voterà per ogni candidato?" Questa domanda attinge anche alla conoscenza dei partecipanti di coloro che li circondano, ma in un cerchio più ampio. Le variazioni di questa domanda hanno funzionato bene nelle elezioni precedenti.

Come sono andate le nuove domande dei sondaggi?

Nelle elezioni presidenziali americane del 2020, le nostre domande sulla "saggezza delle folle" erano ancora una volta migliori nel predire l'esito del voto popolare nazionale rispetto alle domande tradizionali. Nel sondaggio USC Dornsife Daybreak abbiamo chiesto più di 4, 000 partecipanti come si aspettavano che votassero i loro contatti sociali e quale candidato pensavano avrebbe vinto nel loro stato. È stato anche chiesto loro come stessero progettando di votare.

Gli attuali risultati elettorali mostrano un vantaggio di Biden di 3,7 punti percentuali nel voto popolare. Una media dei sondaggi nazionali prevedeva un vantaggio di 8,4 punti percentuali. In confronto, la domanda sui contatti social prevedeva un vantaggio di Biden di 3,4 punti. La domanda del vincitore dello stato prevedeva che Biden fosse in vantaggio di 1,5 punti. Al contrario, la tradizionale domanda sulle intenzioni degli elettori nello stesso sondaggio prevedeva un vantaggio di 9,3 punti.

Perché funzionano i nuovi sondaggi?

Pensiamo che ci siano tre ragioni per cui chiedere ai partecipanti al sondaggio di altri nelle loro cerchie sociali e il loro stato finisce per essere più accurato rispetto a chiedere dei partecipanti stessi.

Primo, chiedere alle persone degli altri aumenta effettivamente la dimensione del campione del sondaggio. Fornisce ai sondaggisti almeno alcune informazioni sulle intenzioni di voto di persone i cui dati potrebbero altrimenti essere stati completamente omessi. Ad esempio, molti non sono stati contattati dai sondaggisti, o potrebbe aver rifiutato di partecipare. Anche se gli intervistati non hanno informazioni perfette su tutti quelli che li circondano, si scopre che ne sanno abbastanza per dare risposte utili.

Secondo, sospettiamo che le persone possano trovare più facile riferire su come pensano che gli altri potrebbero votare piuttosto che ammettere come voteranno loro stessi. Alcune persone potrebbero sentirsi in imbarazzo ad ammettere chi è il loro candidato preferito. Altri possono temere molestie. E alcuni potrebbero mentire perché vogliono ostacolare i sondaggisti. I nostri stessi risultati suggeriscono che gli elettori di Trump avrebbero potuto avere più probabilità degli elettori di Biden di nascondere le loro intenzioni di voto, per tutti questi motivi.

Terzo, la maggior parte delle persone è influenzata dagli altri intorno a loro. Le persone spesso ricevono informazioni su questioni politiche da amici e familiari e tali conversazioni possono influenzare le loro scelte di voto. Le domande del sondaggio che chiedono ai partecipanti come voteranno non catturano tale influenza sociale. Ma chiedendo ai partecipanti come pensano che voteranno gli altri intorno a loro, i sondaggisti possono avere un'idea di quali partecipanti potrebbero ancora cambiare idea.

Altri metodi che stiamo studiando

Basandosi su questi risultati, stiamo cercando modi per integrare le informazioni provenienti da queste e altre domande in algoritmi che potrebbero fare previsioni ancora migliori dei risultati elettorali.

Un algoritmo, chiamato "Siero Bayesiano della Verità, " dà più peso alle risposte dei partecipanti che dicono le loro intenzioni di voto, e quelli dei loro circoli sociali, sono relativamente più diffusi di quanto le persone in quello stato pensino. Un altro algoritmo, chiamato "previsione completa delle informazioni, " combina le risposte dei partecipanti a diverse domande del sondaggio per incorporare le informazioni provenienti da ciascuna di esse. Entrambi i metodi hanno ampiamente superato la tradizionale domanda del sondaggio e le previsioni di una media di sondaggi.

Il nostro sondaggio non ha avuto abbastanza partecipanti in ogni stato per fare buone previsioni a livello statale che potrebbero aiutare a prevedere i voti nel collegio elettorale. Com'era, le nostre domande sui circoli sociali e sui vincitori statali previsti prevedevano che Trump avrebbe potuto vincere per poco il Collegio Elettorale. era sbagliato, ma finora sembra che queste domande abbiano avuto in media un errore inferiore rispetto alle domande tradizionali nel prevedere la differenza tra i voti di Biden e Trump tra gli stati.

Anche se ancora non sappiamo che il voto finale conta per le elezioni del 2020, sappiamo abbastanza per vedere che i sondaggisti potrebbero migliorare le loro previsioni chiedendo ai partecipanti come pensano che voteranno gli altri.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.