Эти выборы выиграет Клинтон. Но будь они чуть позже — выиграл бы Трамп

Image for post
Image for post
Состояние на сегодня (источник: http://electionanalytics.cs.illinois.edu/)

Предвыборные опросы дают лишь самый грубый прогноз результатов выборов. Поэтому для более точного предсказания итогов выборов сегодня используются иные, более современные подходы.

И как это ни странно и удивительно, эти новые подходы далеко не так широко известны, как опросы. А их, по большому счету, три.

Три современных подхода наиболее точного прогнозирования выборов

Первый подход основан на мета-анализе многих предвыборных опросов. Чем больше разных и, подчас, противоречивых опросов интегрируется в единую оценку, тем точнее, по идее, эта оценка.

Но не все так гладко. В частности, из-за упомянутой противоречивости. Нужна какая-то специальная математика, чтобы сглаживать и согласовывать противоречивые оценки. Но серьезной математики в данном подходе не много. Тем не менее, результаты мета-анализа по определению лучше для прогнозирования, чем просто один опрос.

Самый известный пример такого подхода — проект статистика и писателя, колумниста The New York Times Нэта Силвера (Nate Silver) Fivethirtyeight. Этот проект в 2008 правильно предсказал итоги выборов в 49 из 50 штатов, а в 2012 рассчитал вероятность выигрыша Обамы в 86,3%.

Второй подход также основан на улучшении прогнозов при использовании данных, собранных в ходе опросов. Однако в этом подходе не просто интегрируются данные многих опросов. Здесь также используется крутая математика — например, Байесовские модели прогнозирования.

Самый известный пример такого подхода — проект профессора Шелдона Якобсона (Sheldon Jacobson) из Университета Иллинойса. Используемая в этом проекте математика описана здесь.

Результат таких прогнозов впечатляет.

Например, на выборах 2008 — Обама против Маккейна, прогноз давал 359.52 голосов выборщиков за Обаму против 178.48 голосов за Маккейна (реальные итоговые цифры были, соответственно: 365 и 173).

В 2012 прогноз давал 304 голоса Обаме и 234 Ромни (реальные итоговые цифры были, соответственно: 332 и 206).

Третий подход вообще отметает опросы как токовые и базируется на анализе исторических данных предыдущих выборов. Анализ ведется по специальной метрике, состоящей из т.н. ключевых факторов. По каждому из этих факторов в результате анализа дается бинарный ответ — да или нет.

Например, такой ключевой фактор — кандидат правящей партии — действующий президент. Ответ здесь однозначный. Либо да, либо нет.

Однако есть и не столь очевидные факторы. Например, такой — кандидат от правящей партии обладает харизмой или является национальным героем? Ответ здесь, со все очевидностью, субъективный.

Эта субъективность приводит к тому, что разные исследователи, при использовании этого подхода, дают диаметрально противоположные прогнозы.

Например, исследование самого автора данного подхода — профессора политической истории Аллана Лихтмана (Allan Lichtman) — прогнозирует победу Трампа. Тогда как другой исследователь — калифорнийский социолог Борис Докторов — на основе того же подхода, прогнозирует победу Клинтон.

Причина этого — субъективность оценок по ряду ключевых факторов (как в приведенном выше примере с харизматичностью кандидата).

Тем не менее, в пользу Лихтмана говорит то, что он имеет беспрецедентный показатель точности предсказаний. Все его предсказания итогов последних 8 выборов (с 1984 по 2012 гг.) оказывались точными.

Сегодняшний прогноз выборов 2016

Второй подход показывает прямо-таки захватывающий прогноз:

1) Шансы выиграть выборы у Клинтон составляют 99,81% против 0.12% у Трампа. При этом голоса выборщиков распределятся так — 304 на 234 в пользу Клинтон.

2) Однако, шансы Клинтон таят, а Трампа растут с каждым днем.
Прогноз 25 октября давал: 338 голов Клинтон и 199 Трампу.
Прогноз 1 ноября давал: 321 голов Клинтон и 217 Трампу.
Прогноз 4 ноября давал: 306 голов Клинтон и 234 Трампу.

3) Таким образом,

если бы выборы прошли на неделю позже, то оба кандидата получили бы равное число голосов. А через две недели выиграл бы Трамп.

Прогноз по третьему подходу был описан выше. Он получился противоречивый.

Хотя если и в девятый раз снова окажется прав Аллан Лихтман, и выиграет Трамп, —

это будет значить, что при прогнозировании выборов интуиция и субъективные оценки работают пока что точнее самой крутой математики (не говоря уж про совсем неточные опросы)

P.S. Только что появилась информация, подтверждающая сделанный в посте прогноз.

Профессор Австралийского Университета Квинсленда Сюэ Ли, признанный специалист по Big Data, названный Financial Review «Самым влиятельным специалистом Австралии по Big Data», объявил свой прогноз предстоящих выборов в США на основе собственного оригинального подхода анализа Big Data социальных сетей.

Прогноз профессора Сюэ Ли основан на анализе сообщений в Twitter по 17 темам, важным для избирателей (от внешней политики до охраны окружающей среды). Прогноз считается в реальном масштабе времени и публикуется онлайн.

Спасибо что прочитали! ~ * ~ Если это показалось вам интересным или полезным, буду признателен за вашу отметку❤.

Если нравятся подобные публикации, подпишитесь на телеграм-канал “Малоизвестное интересное” https://telegram.me/theworldisnoteasy

Written by

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store