Introducere
Scopul acestui proiect de modelare a fost de a prezice rezultatul alegerilor din 2024 folosind date de sănătate publică, demografice și istorice. Abordarea unică se bazează pe predictori care sunt un proxy pentru sprijinul public pentru Partidul Democrat în cadrul unei populații. În SUA, ne confruntăm cu o alegere binară, democrată sau republicană, iar alegerea noastră se decide prin voturile electorale din fiecare stat. Prin urmare, metrica răspunsului prezis a fost pur și simplu marja de victorie într-un stat.
Din cauza Colegiului Electoral, prezicerea alegerilor este, în esență, o chestiune de a prezice o mână de state. Majoritatea statelor au o istorie sigură de o marjă largă de victorie pentru o parte sau alta, în timp ce câteva nu au. Datele și modelul vor fi exacte în măsura în care prevăd cu exactitate aceste stări. Din cauza dimensiunii mai mici a eșantionului de alegeri naționale recente și a importanței punctelor de date recente în model, acesta nu va fi capabil să producă predicții foarte precise pentru statele cu marje mici de victorie. Prin urmare, succesul acestui model va depinde de capacitatea sa de a detecta care state swing ar putea avea mai mult sprijin pentru democrați (sau republicani) decât ceea ce este detectat în prezent în sondaje.
Context și ipoteze
În ultimele două cicluri ale alegerilor prezidențiale, am văzut că sondajele publice au eșuat în moduri majore. În 2016, aproape toate instituțiile de sondaje și mass-media majore nu au reușit să detecteze gradul de sprijin public în rândul democraților și independenților care a dus la victoria lui Trump în statele-cheie swing și Rust Belt. În 2020, birourile de votare au subestimat din nou sprijinul lui Trump în statele cheie. De atunci, încrederea în capacitatea presei de a investiga și de a ajunge la adevăr s-a erodat și mai mult.
Această analiză urmărește să găsească predictori care reflectă o stare mai precisă a preferințelor politice ale publicului, care nu sunt supuse punctelor slabe ale prejudecăților din industria sondajelor. Datorită naturii hiperpolarizate a pandemiei de Covid-19 și a liniilor clare în mod explicit în care sprijinul pentru vaccinul Covid-19 a scăzut, acceptarea publicului pentru „noua” versiune a vaccinului Covid-19 din fiecare an este strâns corelată cu sprijinul pentru Partidul Democrat. Deoarece există o nouă injectare de Covid-19 în fiecare an, se presupune că adoptarea continuă indică loialitatea la votul democraților. Alți indicatori, cum ar fi rata migrației interne și cererile de vot prin poștă, sunt strâns corelați cu sprijinul democrat în ultimii patru ani.
În plus, datele populației din surse de sănătate publică au fost utilizate ca variabile de control sau predictive, inclusiv rata mortalității, rata natalității și sănătatea mintală. Unele dinamici demografice și populației sunt asociate cu state mai mult de înclinație republicană, iar altele cu state de înclinație democratică, iar aceste relații s-au menținut de-a lungul timpului în istoria recentă. Alte măsuri, cum ar fi rata netă de migrație, au asocieri puternice, dar acestea sunt mai recente și au fost afectate de pandemia Covid-19, în timpul căreia multe state albastre blocate au înregistrat o pierdere netă, iar statele deschise roșii au înregistrat un câștig net. Popularitatea vaccinării anuale de Covid-19 scade de la an la an, iar datele au fost ajustate pentru a măsura popularitatea relativă, statele cu o absorbție generală mai mare decât media reflectând un sprijin mai ridicat al Partidului Democrat.
În general, această analiză urmărește să combine atât tendințele pe termen lung, cât și tendințele mai recente, pentru a estima nivelul actual de sprijin pentru Partidul Democrat. Deoarece modelul trebuie să fie instruit cu privire la datele puse la dispoziție numai în lunile (Covid-Vax) și săptămânile (cereri de vot pentru absent) premergătoare alegerilor, nu va putea detecta nicio tură de oră a 11-a.
După cum spunea George Box, „Toate modelele sunt greșite, dar unele sunt utile”. Speranța mea cu această analiză este că ar putea fi util să detectăm semnale care ar putea să nu fie prezente în sondajele electorale tradiționale. Pe lângă predicție (care este în mare parte pentru distracție), am inclus câteva analize ale stării de swing care cred că ar putea arunca o lumină asupra schimbărilor cheie care au avut loc în ultimii patru ani.
Aplicate
Deoarece explicabilitatea și interpretarea sunt esențiale în contextul electoral, am rămas cu modele simple. Modelarea liniară generalizată, regresia logistică și modelele de pădure aleatoare au fost toate instruite pe date din 2020-2022. Rezultatul sau răspunsul a fost marja victoriei Partidului Democrat. Pentru modelul logistic, răspunsul prezis a fost o victorie sau o pierdere binară pentru acel stat. Deoarece fiecare model are propriile puncte forte și puncte slabe, împreună cu propriile rate de eroare, clasificarea finală a unei victorii sau pierderi va fi determinată de votul majorității. Mi-am încărcat codul și datele pe githubși oricine este binevenit să critice, să corecteze sau să ofere feedback.
Limitări
Din cauza deciziei mele de a folosi absorbția vaccinului Covid-19 în rândul statelor ca predictor, acest lucru limitează cronologia și datele care pot fi colectate. Din această cauză, mă aștept ca modelul să aibă o părtinire față de democrați. Din 50 de state, cinci se încadrau în intervalul de erori. Toate cele cinci state sunt considerate state swing. În scopul clasificării, numai afirmațiile care nu se încadrează în mod clar în erorile modelelor mele vor fi clasificate drept câștig pentru acel partid. Cele din intervalele de eroare vor fi clasificate ca aruncări.
Discuție
Deoarece în SUA, alegerile sunt o alegere binară, analiza analizează doar democrat vs. republican și nu poate detecta schimbări în sprijinul unui candidat în rândul alegătorilor partidului opus. Acest lucru dezvăluie o ipoteză de bază a modelului, că aceste alegeri sunt încă în primul rând despre loialitatea de partid față de candidatul individual.
Pentru candidata democrată Kamala Harris, cred că această presupunere este adevărată, deoarece ea nu a fost aleasă prin vot popular în timpul primarului și o mare parte din campanie a vizat crearea unei persoane concepute strategic dintr-o femeie care până de curând fusese în mare parte ignorată. , respins și chiar batjocorit. Putem vedea că în ultimele luni, dezbaterile, tentativele de asasinat și alte momente majore pur și simplu nu au avut niciun efect major asupra tendințelor sondajelor.
Pentru Donald Trump, nu cred că această presupunere este valabilă. Personajul binecunoscut al lui Trump este dominant și omniprezent. De la președinția sa din 2017-2021 și de luptele sale continue cu procese, tentative de asasinat și obsesia mass-media, câștigul lui Trump spune mult mai multe despre el decât Partidul Republican. Partidul Democrat este o mașinărie, iar Partidul Republican și-a consolidat doar fără tragere de inimă sprijinul pentru Trump, după ani de lupte interioare și diviziuni între liderii săi.
Deoarece modelul utilizează date atât de la alegerile prezidențiale din 2020, cât și de la alegerile pentru Senat din 2022, este antrenat să modeleze sprijinul partidului, deci slăbiciunea sa inerentă. Sondajele recente s-au schimbat în favoarea lui Trump, dar au state majore în swing. Fiind fidel metodelor mele și intenției acestui exercițiu, niciuna dintre aceste date nu este inclusă.
Analiza stării de balansare
Rezultatul alegerilor va fi determinat de câteva state. În prezent, cursele strânse din Arizona, Nevada, Wisconsin, Michigan, Carolina de Nord, Georgia și Pennsylvania sunt suficiente pentru a schimba alegerile în favoarea fiecăreia. Dintre aceste state, modelul a catalogat Michigan și Pennsylvania ca fiind democrate în siguranță. Stările rămase au fost toate în intervalul de eroare al modelului și, prin urmare, au fost clasificate ca aruncări.
Pentru a oferi un context vizual pentru modul în care funcționează această analiză, iată câteva defalcări ale unora dintre predictorii pentru stările care sunt în general considerate stări de fluctuație.
Rate de migrație internă: 2019-2023*
În general, există o relație negativă între rata migrației nete și marja de victorie a democrației. În ultimii 4 ani, multe state albastre au pierdut oameni, în timp ce roșii statele au câştigat. Pentru aceste state swing, unele sunt „roșii” în ceea ce privește guvernatorii și guvernul de stat, iar altele sunt „albastre”. În general, Pennsylvania și Michigan sunt singurele 2 care au avut rate negative de migrație în ultimii 4 ani.
Cereri de vot prin poștă
Unele state, cum ar fi California, Colorado și Nevada, sunt state „All Mail”. Aceasta înseamnă că fiecărui alegător înscris i se trimite implicit un buletin de vot pe hârtie. Cu excepția Utah (și posibil Nevada), aproape toate aceste state sunt state albastre și sunt puternic albastre. Nevada este singurul stat swing care este un stat de corespondență, așa cum puteți vedea că cererile sale rămân neschimbate. Tendința generală cu majoritatea celorlalți, cu excepția Arizona, este o scădere a cererilor prin corespondență în buletin.
Preluarea anuală a vaccinurilor Covid-19**
Deoarece modelul utilizează absorbția anuală a vaccinului Covid-ul ca predictor puternic de sprijin al Partidului Democrat, dar popularitatea generală este în scădere, modelul folosește scorul relativ pentru a compara fiecare stat între ele în cursul anului. În afară de Wisconsin, statele rămase au avut o absorbție ușor sub media Covid-19 în 2021**, 2022 și 2024.
*Ratele de migrație internă sunt comparate cu anul precedent.
**Deoarece fotografiile Covid-19 nu au fost disponibile până în 2021, datele din 2021 au fost asociate cu datele despre rezultatul alegerilor din 2020. Pentru 2022 și 2024, datele reflectă utilizarea pentru noua versiune din acel an.
Pentru a înțelege cât de importanți sunt predictorii pentru model, graficul de mai jos clasifică fiecare măsură în funcție de cât de mult afectează una dintre predicțiile modelului. După cum puteți vedea, adoptarea vaccinului Covid-19 este clasată chiar sub „victoria democratică anterioară”.
REZULTATE
Modelul îl face pe Harris să câștige în siguranță 260 de voturi electorale din statele pe care le prezice că vor fi în siguranță democrate. Dacă Pennsylvania și Michigan sunt de fapt în disputa, atunci doar 226 dintre aceștia sunt democrați în siguranță.
Modelul îl face pe Trump să câștige în siguranță 219 de voturi electorale din statele pe care le prezice că vor fi în siguranță republicane.
Statele swing Wisconsin, Georgia, Carolina de Nord, Nevada și Arizona sunt toate la bătaie și reprezintă 59 de voturi electorale. Dacă Pennsylvania și Michigan sunt în amestec, înseamnă 93 de voturi electorale de jucat.
Calea lui Harris spre câștig
Calea lui Harris către victorie pare cea mai simplă. Cu un vot electoral de pornire mai mare „în sac”, ea poate colecta o mână de state swing. Pennsylvania și Michigan se arată ca victorii pentru ea în model și, dacă le câștigă, pur și simplu are nevoie de oricare din Arizona, Carolina de Nord, Wisconsin sau Georgia pentru a-l bloca. Dacă câștigă una sau alta din Pennsylvania sau Michigan, atunci trebuie să înlocuiască pierderea cu 1-2 state swing suplimentare.
Calea lui Trump către victorie
Este important să privim calea lui Trump cu o mentalitate „orice se poate întâmpla”. El a depășit așteptările la ambele alegeri anterioare. Majoritatea paznicilor de informare, a expertilor mainstream și a sondatorilor electorali au greșit în trecut.
Cu 219 în geantă, Trump trebuie să ia fiecare stat din Arizona, Georgia, Carolina de Nord, Wisconsin și Nevada. Dacă Trump câștigă Pennsylvania și/sau Michigan, atunci calea lui devine mai ușoară, ceea ce înseamnă că ar mai avea nevoie de 2-3 din aruncările rămase.
Aruncă o privire la tabloul de bord de mai jos. Interacționați pentru a vedea cum este calea fiecăreia dintre candidați către victorie prin câștigarea stărilor de aruncare în sus și vedeți diagramele de dispersie pentru predicții măsurate în funcție de stat.
Predicțiile mele personale pe baza modelului
Am mai multă intuiție despre Carolina de Nord și Georgia, deoarece petrec timp acolo și le numesc pentru Trump. Nu am această intuiție pentru Arizona, Nevada sau Wisconsin. Așa că ia asta cu un grăunte de sare. Dar fiind fidel metodei, modelul meu cheamă Pennsylvania și Michigan pentru Harris și cred că va lua cel puțin 2-3 state swing suplimentare. Sper că greșesc.
Referinte:
Laboratorul electoral MIT https://electionlab.mit.edu/data#data
Fapte SUA https://usafacts.org/economy/
UF Election Lab https://election.lab.ufl.edu/voter-turnout/
Votarea și înregistrarea la alegerile din noiembrie 2022 https://www.census.gov/data/tables/time-series/demo/voting-and-registration/p20-586.html
CDC https://data.cdc.gov/NCHS/Indicators-of-Anxiety-or-Depression-Based-on-Repor/8pt5-q6wp/about_data
CMS https://data.cms.gov/provider-data/dataset/avax-cv19
CDC https://www.cdc.gov/covidvaxview/weekly-dashboard/vaccine-administration-coverage-jurisdiction.html
Cinci treizeci și opt https://github.com/fivethirtyeight/election-results/blob/main/election_results_senate.csv
Monitorul vaccinului KFF https://www.kff.org/coronavirus-covid-19/dashboard/kff-covid-19-vaccine-monitor-dashboard/
UF Election Lab https://election.lab.ufl.edu/2024-presidential-nomination-contests-turnout-rates/
Centrul Național de Statistică a Sănătății https://www.cdc.gov/nchs/data_access/VitalStatsOnline.htm CDC https://www.cdc.gov/nchs/data/vsrr/vsrr035.pdf Recensământ.Guv https://www.census.gov/data/tables/time-series/demo/popest/2020s-state-total.htmlCDC https://www.cdc.gov/covidvaxview/interactive/adults.html
Centrul Național de Statistică a Sănătății https://www.cdc.gov/nchs/fastats/state-and-territorial-data.htm
Recensământ- Sărăcia https://www.census.gov/data/tables/time-series/demo/income-poverty/historical-poverty-people.html
Recensământ- Modificarea populației în funcție de stat https://www.census.gov/newsroom/press-kits/2023/national-state-population-estimates.html
Proiect electoral din SUA https://electproject.github.io/
Republicat de la autor Substive
Publicat sub a Licență internațională Creative Commons Attribution 4.0
Pentru retipăriri, vă rugăm să setați linkul canonic înapoi la original Institutul Brownstone Articol și autor.
