Ընտրություններ 2024. Վերլուծություն և կանխատեսումներ

ներածություն

Այս մոդելավորման նախագծի նպատակն էր կանխատեսել 2024 թվականի ընտրությունների արդյունքը՝ օգտագործելով հանրային առողջապահական, ժողովրդագրական և պատմական տվյալները: Եզակի մոտեցումը հիմնված է կանխատեսումների վրա, որոնք հանդիսանում են բնակչության շրջանում Դեմոկրատական ​​կուսակցության հանրային աջակցության վստահված անձը: ԱՄՆ-ում մենք կանգնած ենք երկուական ընտրության առաջ՝ դեմոկրատ, թե հանրապետական, և մեր ընտրությունը որոշվում է յուրաքանչյուր նահանգի ընտրողների ձայներով: Հետևաբար, կանխատեսված պատասխանի չափանիշը պարզապես պետության ներսում հաղթանակի սահմանն էր:

Ընտրողների կոլեգիայի պատճառով ընտրությունները կանխատեսելը, ըստ էության, մի քանի նահանգների կանխատեսման խնդիր է: Պետությունների մեծամասնությունը վստահելի պատմություն ունի այս կամ այն ​​կողմի հաղթանակի մեծ շեմի վերաբերյալ, մինչդեռ մի քանիսը չունեն: Տվյալները և մոդելը ճշգրիտ կլինեն այնքանով, որքանով նրանք ճշգրիտ կանխատեսում են այդ վիճակները: Վերջին համապետական ​​ընտրությունների ընտրանքի փոքր չափի և մոդելի վերջին տվյալների կետերի կարևորության պատճառով այն ի վիճակի չի լինի շատ ճշգրիտ կանխատեսումներ անել հաղթանակի փոքր շեմ ունեցող պետությունների համար: Հետևաբար, այս մոդելի հաջողությունը կախված կլինի նրա կարողությունից՝ պարզելու, թե որ ճոճվող նահանգները կարող են ավելի մեծ աջակցություն ունենալ դեմոկրատներին (կամ հանրապետականներին), քան այն, ինչ ներկայումս հայտնաբերվում է հարցումներում:

Նախապատմություն և ենթադրություններ

Նախագահական ընտրությունների վերջին երկու փուլերի ընթացքում մենք տեսել ենք, որ հանրային հարցումները հիմնականում ձախողվել են: 2016-ին գրեթե բոլոր խոշոր հարցումներն ու լրատվամիջոցները չկարողացան բացահայտել դեմոկրատների և անկախների շրջանում հանրային աջակցության աստիճանը, որը հանգեցրեց Թրամփի հաղթանակին առանցքային նահանգներում և Ժանգի գոտում: 2020 թվականին սոցհարցման կետերը կրկին թերագնահատեցին Թրամփի աջակցությունը առանցքային նահանգներում։ Այդ ժամանակից ի վեր վստահությունը ԶԼՄ-ների՝ ճշմարտությունը հետաքննելու և հասնելու ունակության նկատմամբ ավելի է թուլացել:

Այս վերլուծությունը ձգտում է գտնել կանխատեսումներ, որոնք արտացոլում են հասարակության քաղաքական նախապատվության ավելի ճշգրիտ վիճակը, որոնք չեն ենթարկվում հարցումների ոլորտի կողմնակալության թույլ կողմերին: Covid-19 համաճարակի հիպերբևեռացված բնույթի և բացահայտորեն հստակ գծերի պատճառով, որտեղ ընկավ Covid-19-ի պատվաստման աջակցությունը, Covid-19 պատվաստման յուրաքանչյուր տարվա «նոր» տարբերակի հանրային ընդունումը մեծապես փոխկապակցված է աջակցության հետ: դեմոկրատական ​​կուսակցությունը։ Քանի որ ամեն տարի կա նոր Covid-19 կրակոց, ենթադրվում է, որ շարունակական ընդունումը ցույց է տալիս դեմոկրատական ​​քվեարկության հավատարմությունը: Այլ ցուցանիշներ, ինչպիսիք են ներքին միգրացիայի մակարդակը և փոստով քվեաթերթիկների հարցումները, խիստ փոխկապակցված են վերջին չորս տարիների ընթացքում դեմոկրատական ​​աջակցության հետ:

Բացի այդ, հանրային առողջության աղբյուրներից բնակչության տվյալները օգտագործվել են որպես վերահսկիչ կամ կանխատեսող փոփոխականներ, ներառյալ մահացության մակարդակը, ծնելիությունը և հոգեկան առողջությունը: Ժողովրդագրական և բնակչության որոշ դինամիկա կապված է ավելի շատ հանրապետական ​​հակում ունեցող նահանգների հետ, իսկ մյուսները՝ դեմոկրատական ​​կողմնորոշված ​​նահանգների հետ, և այդ հարաբերությունները ժամանակի ընթացքում պահպանվել են նորագույն պատմության մեջ: Մյուս միջոցները, ինչպիսիք են զուտ միգրացիայի մակարդակը, ունեն ուժեղ ասոցիացիաներ, բայց դրանք ավելի վերջերս են և տուժել են Covid-19 համաճարակից, որի ընթացքում շատ արգելափակված կապույտ պետություններ տեսան զուտ կորուստ, իսկ կարմիր բաց պետությունները՝ զուտ շահույթ: Այժմ ամենամյա Covid-19 կրակոցի ժողովրդականությունը տարեցտարի նվազում է, և տվյալները ճշգրտվել են՝ չափելու հարաբերական ժողովրդականությունը, ընդ որում՝ միջինից ավելի ընդհանուր կլանված նահանգներն արտացոլում են դեմոկրատական ​​կուսակցության ավելի բարձր աջակցությունը:

Ընդհանուր առմամբ, այս վերլուծությունը ձգտում է համատեղել ինչպես երկարաժամկետ միտումները, այնպես էլ ավելի վերջին միտումները՝ գնահատելու համար Դեմոկրատական ​​կուսակցության աջակցության ներկա մակարդակը: Քանի որ մոդելը պետք է ուսուցանվի միայն ընտրություններին նախորդող ամիսների (Covid-Vax) և շաբաթների (բացակայող քվեաթերթիկների հարցումներ) հասանելի տվյալների վրա, այն չի կարողանա հայտնաբերել 11-րդ ժամի որևէ տեղաշարժ:

Ինչպես ասաց Ջորջ Բոքսը, «Բոլոր մոդելները սխալ են, բայց որոշները օգտակար են»: Այս վերլուծության հետ կապված իմ հույսն այն է, որ օգտակար կլինի հայտնաբերել ազդակներ, որոնք կարող են ներկա չլինել ավանդական ընտրությունների հարցում: Ի հավելումն կանխատեսումների (որը հիմնականում զվարճանքի համար է), ես ներառել եմ որոշ ճոճվող վիճակի վերլուծություն, որը, կարծում եմ, կարող է որոշակի լույս սփռել վերջին չորս տարիների ընթացքում տեղի ունեցած հիմնական տեղաշարժերի վրա:

Մեթոդներ

Քանի որ բացատրելիությունն ու մեկնաբանությունը կարևոր են ընտրությունների համատեքստում, ես հավատարիմ մնացի պարզ մոդելներին: Ընդհանրացված գծային մոդելավորում, լոգիստիկ ռեգրեսիա և պատահական անտառային մոդելները վերապատրաստվել են 2020-2022 թվականների տվյալների վրա: Արդյունքը կամ պատասխանը Դեմոկրատական ​​կուսակցության հաղթանակի սահմանն էր: Լոգիստիկ մոդելի համար կանխատեսված պատասխանը այդ պետության համար երկուական հաղթանակ կամ կորուստ էր: Քանի որ յուրաքանչյուր մոդել ունի իր ուժեղ և թույլ կողմերը, ինչպես նաև սեփական սխալի մակարդակը, հաղթանակի կամ կորստի վերջնական դասակարգումը կորոշվի ձայների մեծամասնությամբ: Ես վերբեռնել եմ իմ կոդը և տվյալները GitHub, և ցանկացած ոք կարող է քննադատել, ուղղել կամ հետադարձ կապ տրամադրել:

Սահմանափակումները

Նահանգների մեջ Covid-19-ի կլանումը որպես կանխատեսող օգտագործելու իմ որոշման պատճառով սա սահմանափակում է ժամանակացույցը և տվյալները, որոնք կարող են հավաքվել: Դրա շնորհիվ ես ակնկալում եմ, որ մոդելը կողմնակալություն կունենա դեմոկրատների նկատմամբ: 50 նահանգներից հինգը ընկել են սխալների շրջանակում։ Այդ հինգ նահանգներն էլ համարվում են ճոճվող նահանգներ։ Դասակարգման նպատակներով, միայն այն պետությունները, որոնք ակնհայտորեն դուրս են իմ մոդելների սխալներից, կդասակարգվեն որպես այդ կողմի հաղթանակ: Սխալների միջակայքում գտնվողները կդասակարգվեն որպես նետումներ:

Քննարկում

Քանի որ ԱՄՆ-ում ընտրությունները երկուական ընտրություն են, վերլուծությունը վերաբերում է միայն դեմոկրատներին ընդդեմ հանրապետականի և չի կարող հայտնաբերել հակառակ կողմի ընտրողների շրջանում թեկնածուի աջակցության տեղաշարժեր: Սա բացահայտում է մոդելի հիմնական ենթադրությունը, որ այս ընտրությունները դեռևս հիմնականում վերաբերում են կուսակցական հավատարմությանը առանձին թեկնածուի նկատմամբ:

Դեմոկրատ թեկնածու Կամալա Հարիսի համար, ես կարծում եմ, որ այս ենթադրությունը համապատասխանում է իրականությանը, քանի որ նա չի ընտրվել համաժողովրդական քվեարկության միջոցով նախնական ընտրությունների ժամանակ, և քարոզարշավի մեծ մասը ուղղված է եղել ռազմավարական ձևով մշակված անձնավորության ստեղծմանը մի կնոջից, որը մինչև վերջերս հիմնականում անտեսված էր: , պաշտոնանկ արեց, նույնիսկ ծաղրեց։ Մենք կարող ենք տեսնել, որ վերջին մի քանի ամիսների ընթացքում բանավեճերը, մահափորձերը և այլ կարևոր պահերը պարզապես որևէ էական ազդեցություն չեն ունեցել ընտրությունների միտումների վրա:

Դոնալդ Թրամփի համար ես չեմ հավատում այս ենթադրությանը: Թրամփի հայտնի կերպարը գերիշխող է և ամենուր: 2017-2021 թվականներին նրա նախագահությունից և դատական ​​գործընթացների, մահափորձերի և լրատվամիջոցների մոլուցքի հետ շարունակվող պայքարից՝ Թրամփի հաղթանակը շատ ավելին է ասում նրա մասին, քան Հանրապետական ​​կուսակցությունը: Դեմոկրատական ​​կուսակցությունը մեքենա է, և Հանրապետական ​​կուսակցությունը միայն դժկամությամբ ամրապնդեց Թրամփի աջակցությունը նրա առաջնորդների միջև տարիներ շարունակ ներխուժելուց և բաժանումից հետո:

Քանի որ մոդելն օգտագործում է ինչպես 2020-ի նախագահական ընտրությունների, այնպես էլ 2022-ի Սենատի ընտրությունների տվյալները, այն պատրաստված է մոդելավորելու կուսակցական աջակցությունը, հետևաբար դրա բնորոշ թուլությունը: Վերջին հարցումները փոխվել են Թրամփի օգտին, բայց նահանգները հանգեցրել են մեռյալ շոգին: Հավատարիմ մնալով իմ մեթոդներին և այս վարժության նպատակին, այդ տվյալներից ոչ մեկը ներառված չէ:

Swing State վերլուծություն

Ընտրությունների արդյունքը որոշելու են մի քանի պետություններ: Ներկայում Արիզոնայում, Նևադայում, Վիսկոնսինում, Միչիգանում, Հյուսիսային Կարոլինայում, Ջորջիայում և Փենսիլվանիայում տեղի ունեցող սերտ մրցավազքերը բավական են ընտրությունները երկուսի օգտին տանելու համար: Այդ նահանգներից մոդելը Միչիգանն ու Փենսիլվանիան դասակարգել է որպես անվտանգ ճոճվող դեմոկրատական: Մնացած վիճակները բոլորը գտնվում էին մոդելի սխալների տիրույթում և, հետևաբար, դասակարգվեցին որպես նետումներ:

Այս վերլուծության աշխատանքի տեսողական ենթատեքստ տրամադրելու համար ստորև բերված են որոշ կանխատեսումների մի քանի վերլուծություններ այն վիճակների համար, որոնք սովորաբար համարվում են ճոճվող վիճակներ: 

Ներքին միգրացիայի տեմպերը՝ 2019-2023 թթ.

Ընդհանուր առմամբ, կա բացասական կապ զուտ միգրացիայի մակարդակի և դեմոկրատական ​​հաղթանակի սահմանի միջև: Վերջին 4 տարիների ընթացքում շատ կապույտ նահանգներ կորցնում են մարդկանց, մինչդեռ կարմիրը պետությունները շահել են. Այս ճոճվող նահանգների համար որոշները «կարմիր» են՝ կապված նահանգապետերի և նահանգային կառավարության հետ, իսկ մյուսները՝ «կապույտ»: Ընդհանուր առմամբ, Փենսիլվանիան և Միչիգանը միակ 2-ն են, որոնք ունեցել են միգրացիայի բացասական ցուցանիշներ վերջին 4 տարիների ընթացքում:

Փոստով քվեաթերթիկների հարցումներ

Որոշ նահանգներ, ինչպիսիք են Կալիֆոռնիան, Կոլորադոն և Նևադան, «Ամբողջ փոստի» նահանգներ են: Սա նշանակում է, որ գրանցված յուրաքանչյուր ընտրողին լռելյայն ուղարկվում է թղթային քվեաթերթիկ։ Բացառությամբ Յուտայի ​​(և, հնարավոր է, Նևադայի), այս նահանգները գրեթե բոլորը կապույտ նահանգներ են և ամուր կապույտ են: Նևադան միակ ճոճանակային նահանգն է, որն ամբողջությամբ փոստային նահանգ է, քանի որ տեսնում եք, որ նրա հարցումները մնում են անփոփոխ: Մյուսների մեծ մասի ընդհանուր միտումը, բացառությամբ Արիզոնայի, Mail-In-Ballot հարցումների նվազումն է:

Covid-19-ի տարեկան կադրերի ընդունում**

Քանի որ մոդելն օգտագործում է Covid-shot-ի տարեկան ընդունումը որպես ա ուժեղ կանխատեսող Դեմոկրատական ​​կուսակցության աջակցությամբ, սակայն ընդհանուր ժողովրդականությունը նվազում է, մոդելը օգտագործում է հարաբերական միավորներ՝ տարվա ընթացքում յուրաքանչյուր նահանգ միմյանց հետ համեմատելու համար: Բացի Վիսկոնսինից, մնացած նահանգները 19**, 2021 և 2022 թվականներին ունեցել են Covid-2024-ի միջինից փոքր-ինչ ցածր կլանումը: 

*Ներքին միգրացիայի ցուցանիշները համընկնում են նախորդ տարվա հետ:

**Քանի որ Covid-19-ի կրակոցները հասանելի չէին մինչև 2021 թվականը, 2021 թվականի տվյալները զուգակցվեցին 2020 թվականի ընտրությունների արդյունքների տվյալների հետ: 2022 և 2024 թվականների համար տվյալները արտացոլում են այդ տարվա նոր տարբերակի ընդունումը:

Որպեսզի հասկանաք, թե որքան կարևոր են գուշակողները մոդելի համար, ստորև բերված գծապատկերը դասակարգում է յուրաքանչյուր չափանիշ, թե որքանով է այն ազդում մոդելի կանխատեսումներից մեկի վրա: Ինչպես տեսնում եք, Covid-19 կրակոցների ընդունումը դասվում է հենց «նախորդ դեմոկրատական ​​հաղթանակի» տակ։

Արդյունքներ

Մոդելի շնորհիվ Հարիսը ապահով կերպով շահում է 260 ընտրական ձայն այն նահանգներից, որոնք նա կանխատեսում է, որ անվտանգ դեմոկրատական ​​կլինեն: Եթե ​​Փենսիլվանիան և Միչիգանն իրականում պայքարում են, ապա դրանցից միայն 226-ն են ապահով դեմոկրատական:

Մոդելը թույլ է տալիս Թրամփին ապահով կերպով շահել 219 ընտրական ձայն այն նահանգներից, որոնք նա կանխատեսում է, որ անվտանգ կլինեն հանրապետականները:

Վիսկոնսին, Ջորջիա, Հյուսիսային Կարոլինա, Նևադա և Արիզոնա նահանգները հաղթահարված են և ներկայացնում են ընտրողների 59 ձայն: Եթե ​​Փենսիլվանիան և Միչիգանը միախառնված են, ապա դա 93 ընտրական ձայն է:

Հարիսի հաղթանակի ուղին

Հարիսի հաղթանակի ճանապարհն ամենահեշտն է թվում: Ավելի բարձր մեկնարկային Ընտրական Քվեով «տոպրակի մեջ» նա կարող է հավաքել մի քանի ճոճվող վիճակներ: Փենսիլվանիան և Միչիգանը նրա համար հաղթանակներ են ցույց տալիս մոդելում, և եթե նա հաղթի դրանք, նա պարզապես կարիք ունի Արիզոնայի, Հյուսիսային Կարոլինայի, Վիսկոնսինի կամ Ջորջիայի որևէ մեկի՝ այն փակելու համար: Եթե ​​նա հաղթի Փենսիլվանիայի կամ Միչիգանի մարզերից մեկը կամ մյուսը, ապա նա պետք է փոխարինի կորուստը 1-2 լրացուցիչ ճոճվող նահանգներով:

Թրամփի հաղթանակի ուղին

Կարևոր է Թրամփի ուղուն նայել «ամեն ինչ կարող է պատահել» մտածելակերպով: Նախորդ երկու ընտրություններում էլ նա գերազանցել է սպասելիքները։ Տեղեկատվական դռնապանների, հիմնական փորձագետների և ընտրությունների հարցում անցկացնողների մեծամասնությունը նախկինում դա սխալ են հասկացել:

Ունենալով 219 պայուսակ՝ Թրամփը պետք է վերցնի Արիզոնա, Ջորջիա, Հյուսիսային Կարոլինա, Վիսկոնսին և Նևադա յուրաքանչյուր նետված նահանգ: Եթե ​​Թրամփը հաղթի Փենսիլվանիան և/կամ Միչիգանը, ապա նրա ուղին ավելի հեշտ է դառնում, ինչը նշանակում է, որ նրան դեռևս պետք է 2-3-ը մնացած նետումներից:

Նայեք ստորև բերված վահանակին: Շփվեք՝ տեսնելու համար, թե ինչպես է թեկնածուներից որևէ մեկի հաղթանակի ճանապարհը՝ հաղթելով տապալված նահանգները, և տեսեք ցրված պատկերներ կանխատեսումների համար, որոնք չափվում են ըստ նահանգների:

Իմ անձնական կանխատեսումները՝ հիմնված մոդելի վրա

Ես ավելի շատ ինտուիցիա ունեմ Հյուսիսային Կարոլինայի և Ջորջիայի մասին, քանի որ ժամանակ եմ անցկացնում այնտեղ, և ես դրանք կոչ եմ անում Թրամփին: Ես այդ ինտուիցիան չունեմ Արիզոնայի, Նևադայի կամ Վիսկոնսինի համար: Այսպիսով, վերցրեք սա մի հատիկ աղի հետ: Բայց հավատարիմ լինելով մեթոդին, իմ մոդելը Հարրիսի համար զանգահարում է Փենսիլվանիա և Միչիգան, և ես հավատում եմ, որ նա կվերցնի առնվազն 2-3 լրացուցիչ ճոճվող վիճակ: Հուսով եմ, որ սխալվում եմ:

Հիշատակում: 

MIT ընտրական լաբորատորիա https://electionlab.mit.edu/data#data

ԱՄՆ Փաստեր https://usafacts.org/economy/

UF ընտրական լաբորատորիա https://election.lab.ufl.edu/voter-turnout/

CDC https://data.cdc.gov/Vaccinations/Cumulative-Percentage-of-Adults-18-Years-and-Older/hm35-qkiu/about_data

Քվեարկություն և գրանցում 2022 թվականի նոյեմբերի ընտրություններում 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

CDC https://data.cdc.gov/Vaccinations/COVID-19-Vaccinations-in-the-United-States-Jurisdi/unsk-b7fc/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

Հինգ երեսուն ութ https://github.com/fivethirtyeight/election-results/blob/main/election_results_senate.csv

KFF պատվաստանյութի մոնիտոր https://www.kff.org/coronavirus-covid-19/dashboard/kff-covid-19-vaccine-monitor-dashboard/

UF ընտրական լաբորատորիա https://election.lab.ufl.edu/2024-presidential-nomination-contests-turnout-rates/

Առողջապահության վիճակագրության ազգային կենտրոն https://www.cdc.gov/nchs/data_access/VitalStatsOnline.htm CDC https://www.cdc.gov/nchs/data/vsrr/vsrr035.pdf մարդահամար. Gov https://www.census.gov/data/tables/time-series/demo/popest/2020s-state-total.htmlCDC https://www.cdc.gov/covidvaxview/interactive/adults.html

Առողջապահության վիճակագրության ազգային կենտրոն https://www.cdc.gov/nchs/fastats/state-and-territorial-data.htm

Մարդահամար- Աղքատություն https://www.census.gov/data/tables/time-series/demo/income-poverty/historical-poverty-people.html

Մարդահամար- Բնակչության փոփոխություն ըստ նահանգների https://www.census.gov/newsroom/press-kits/2023/national-state-population-estimates.html

ԱՄՆ նախընտրական նախագիծ https://electproject.github.io/

Վերահրատարակվել է հեղինակայինից Ենթարկ