โพลความคิดเห็นของสาธารณชนส่วนใหญ่ทำนายไฮโลออนไลน์ได้อย่างถูกต้องว่าผู้สมัครที่ชนะในการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐปี 2020 นี้ แต่โดยเฉลี่ยแล้ว พวกเขาประเมินค่ามาร์จิ้นสูงเกินไปที่โจ ไบเดน พรรคประชาธิปัตย์จะเอาชนะโดนัลด์ ทรัมป์ ในตำแหน่งพรรครีพับลิกัน
การวิจัยของเราเกี่ยวกับวิธีการลงคะแนนเสียงพบว่าการคาดคะเนของผู้โพลจะแม่นยำยิ่งขึ้นหากพวกเขามองข้ามคำถามแบบเดิมๆ โพลแบบดั้งเดิมจะถามผู้คนว่าพวกเขาจะลงคะแนนให้ใครในการเลือกตั้งวันนี้ หรือเปอร์เซ็นต์ที่พวกเขาจะลงคะแนนให้ผู้สมัครคนใดคนหนึ่งโดยเฉพาะ
แต่การวิจัยของเราเกี่ยวกับความคาดหวังของผู้คนและการตัดสินทางสังคมทำให้เราและผู้ทำงานร่วมกันHenrik Olssonที่สถาบัน Santa Fe และDrazen Prelecที่ MIT สงสัยว่าคำถามต่างๆ จะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นหรือไม่
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราต้องการทราบว่าการถามผู้คนเกี่ยวกับความชอบทางการเมืองของผู้อื่นในแวดวงสังคมและในรัฐของพวกเขาสามารถช่วยวาดภาพเขตเลือกตั้งของชาวอเมริกันให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้นได้หรือไม่ คนส่วนใหญ่รู้ค่อนข้างน้อยเกี่ยวกับประสบการณ์ชีวิตของเพื่อนและครอบครัวรวมทั้งความสุขและสุขภาพที่ดีของพวกเขา และรายได้คร่าวๆ ที่พวกเขาทำ ดังนั้นเราจึงออกแบบคำถามสำรวจความคิดเห็นเพื่อดูว่าความรู้ของผู้อื่นนี้ขยายไปสู่การเมืองหรือไม่ และเราพบว่าเป็นเช่นนั้น
เราพิจารณาแล้วว่าผู้สำรวจความคิดเห็นสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้หากพวกเขาใช้ประโยชน์จากความรู้ประเภทนี้ การถามผู้คนว่าคนอื่นๆ รอบตัวพวกเขาจะลงคะแนนเสียงอย่างไร และรวบรวมคำตอบของพวกเขาจากกลุ่มตัวอย่างระดับประเทศจำนวนมาก ช่วยให้ผู้สำรวจสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งที่มักเรียกว่า ” ภูมิปัญญาของฝูงชน “
คำถาม ‘ภูมิปัญญาของฝูงชน’ ใหม่คืออะไร?
นับตั้งแต่ฤดูกาลเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐฯ ปี 2016 เราได้ถามผู้เข้าร่วมในการสำรวจความคิดเห็นต่างๆ ว่า “ ผู้ติดต่อทางสังคมของคุณจะลงคะแนนให้ผู้สมัครแต่ละคนกี่เปอร์เซ็นต์ ”
ในการเลือกตั้งสหรัฐปี 2559 คำถามนี้คาดการณ์ว่าทรัมป์จะชนะ และทำได้แม่นยำกว่าคำถามที่ถามถึงความตั้งใจในการลงคะแนนของผู้ตอบแบบสำรวจเอง
คำถามเกี่ยวกับการติดต่อทางสังคมของผู้เข้าร่วมนั้นแม่นยำกว่าคำถามทั่วไปในการทำนายผลการเลือกตั้งประธานาธิบดีฝรั่งเศสปี 2017, การเลือกตั้งรัฐสภาเนเธอร์แลนด์ปี 2017, การเลือกตั้งรัฐสภาสวีเดนปี 2018 และการเลือกตั้งสภาผู้แทนราษฎรของสหรัฐอเมริกาในปี 2018
ในการสำรวจเหล่านี้ เรายังถามอีกว่า “คนในรัฐของคุณจะลงคะแนนให้ผู้สมัครแต่ละคนกี่เปอร์เซ็นต์” คำถามนี้ยังเจาะลึกถึงความรู้ของผู้เข้าร่วมเกี่ยวกับคนรอบข้าง แต่ในวงกว้าง รูปแบบของคำถามนี้ใช้ได้ผลดีในการเลือกตั้งครั้งก่อน
คำถามการเลือกตั้งใหม่ทำได้ดีเพียงใด?
ในการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐปี 2020 คำถาม “ภูมิปัญญาของฝูงชน” ของเราทำนายผลลัพธ์ของการลงคะแนนเสียงของประชาชนได้ดีกว่าคำถามทั่วไปอีกครั้ง ในโพล USC Dornsife Daybreak Pollเราถามผู้เข้าร่วมมากกว่า 4,000 คนว่าพวกเขาคาดหวังให้ผู้ติดต่อทางสังคมของพวกเขาลงคะแนนเสียงอย่างไร และผู้สมัครคนใดที่พวกเขาคิดว่าจะชนะในรัฐของตน พวกเขายังถูกถามว่าพวกเขาวางแผนจะลงคะแนนอย่างไร
ผลการเลือกตั้งในปัจจุบันแสดงให้เห็นว่ามีคะแนนนำของไบเดน 3.7 คะแนนในการโหวตที่เป็นที่นิยม การสำรวจความคิดเห็นระดับชาติโดยเฉลี่ยคาดการณ์ว่าจะมีคะแนนนำ 8.4 เปอร์เซ็นต์ ในการเปรียบเทียบ คำถามเกี่ยวกับผู้ติดต่อทางสังคม คาดการณ์โอกาสในการขาย ของไบเดน 3.4 คะแนน คำถามผู้ชนะของรัฐทำนายว่า Biden นำโดย 1.5 คะแนน ในทางตรงกันข้าม คำถามเดิมๆ ที่ถามถึงความตั้งใจของผู้มีสิทธิเลือกตั้งในโพลเดียวกันนั้นคาดการณ์ว่าจะมีคะแนนนำ 9.3 คะแนน
เหตุใดคำถามโพลแบบใหม่จึงใช้ได้ผล
เราคิดว่ามีเหตุผลสามประการที่ถามผู้เข้าร่วมการสำรวจเกี่ยวกับคนอื่นๆ ในแวดวงสังคมของพวกเขา และสถานะของพวกเขาจะแม่นยำกว่าการถามเกี่ยวกับตัวผู้เข้าร่วมเอง
ขั้นแรก การถามคนอื่นเกี่ยวกับคนอื่น ๆ จะเพิ่มขนาดตัวอย่างของแบบสำรวจได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันให้ข้อมูลอย่างน้อยแก่ผู้สำรวจความคิดเห็นเกี่ยวกับความตั้งใจในการออกเสียงลงคะแนนของผู้ที่ข้อมูลอาจถูกละทิ้งโดยสิ้นเชิง ตัวอย่างเช่น หลายคนไม่ได้รับการติดต่อจากผู้สำรวจความคิดเห็น หรืออาจปฏิเสธที่จะเข้าร่วม แม้ว่าผู้ตอบแบบสำรวจจะไม่มีข้อมูลที่สมบูรณ์เกี่ยวกับทุกคนที่อยู่รอบตัว แต่กลับกลายเป็นว่าพวกเขารู้มากพอที่จะให้คำตอบที่เป็นประโยชน์
ประการที่สอง เราสงสัยว่าผู้คนอาจพบว่าการรายงานเกี่ยวกับวิธีที่พวกเขาคิดว่าผู้อื่นอาจลงคะแนนอาจง่ายกว่าการยอมรับว่าพวกเขาจะลงคะแนน ด้วยตนเอง อย่างไร บางคนอาจรู้สึกอายที่จะยอมรับว่าใครคือผู้สมัครคนโปรด คนอื่นอาจกลัวการล่วงละเมิด และบางคนอาจโกหกเพราะต้องการขัดขวางผู้ลงคะแนน การค้นพบของเราชี้ให้เห็นว่าผู้มีสิทธิเลือกตั้งของทรัมป์อาจมีแนวโน้มมากกว่าผู้มีสิทธิเลือกตั้งไบเดนที่จะซ่อนความตั้งใจในการลงคะแนนด้วยเหตุผลทั้งหมดเหล่านี้
ประการที่สาม คนส่วนใหญ่ได้รับอิทธิพลจากผู้อื่นที่อยู่รอบตัวพวกเขา ผู้คนมักได้รับข้อมูลเกี่ยวกับประเด็นทางการเมืองจากเพื่อนและครอบครัว และการสนทนาเหล่านั้นอาจส่งผลต่อการเลือกลงคะแนนของพวกเขา คำถามแบบสำรวจความคิดเห็นที่ถามผู้เข้าร่วมว่าพวกเขาจะลงคะแนนอย่างไรไม่ครอบคลุมถึงอิทธิพลทางสังคมนั้น แต่การถามผู้เข้าร่วมว่าพวกเขาคิดอย่างไรกับคนอื่นๆ รอบตัวพวกเขาจะลงคะแนน ผู้ตอบแบบสำรวจอาจได้รับแนวคิดว่าผู้เข้าร่วมคนใดที่อาจเปลี่ยนใจได้
วิธีอื่นๆ ที่เรากำลังตรวจสอบอยู่
จากการค้นพบนี้ เรากำลังหาวิธีที่จะรวมข้อมูลจากคำถามเหล่านี้และคำถามอื่นๆเข้ากับอัลกอริทึมที่อาจคาดการณ์ผลการเลือกตั้งได้ดียิ่งขึ้น
อัลกอริธึมหนึ่งที่เรียกว่า ” Bayesian Truth Serum ” ให้น้ำหนักมากขึ้นกับคำตอบของผู้เข้าร่วมที่กล่าวว่าเจตนาในการลงคะแนนของตนและของแวดวงสังคมของพวกเขาค่อนข้างแพร่หลายมากกว่าที่คนในรัฐนั้นคิด อัลกอริธึมอื่นที่เรียกว่า ” การคาดการณ์ข้อมูลทั้งหมด ” รวมคำตอบของผู้เข้าร่วมจากคำถามแบบสำรวจหลายข้อเพื่อรวมข้อมูลจากแต่ละคำถาม ทั้งสองวิธีมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคำถามแบบสำรวจทั่วไปและการคาดคะเนจากแบบสำรวจโดยเฉลี่ย
แบบสำรวจของเราไม่มีผู้เข้าร่วมในแต่ละรัฐเพียงพอที่จะทำการคาดการณ์ระดับรัฐที่ดี ซึ่งสามารถช่วยทำนายคะแนนโหวตในวิทยาลัยการเลือกตั้งได้ เหมือนเดิม คำถามของเราเกี่ยวกับวงสังคมและผู้ชนะของรัฐคาดการณ์ว่าทรัมป์อาจชนะการเลือกตั้งอย่างหวุดหวิด นั่นผิด แต่จนถึงตอนนี้ดูเหมือนว่าคำถามเหล่านี้มีข้อผิดพลาดโดยเฉลี่ยต่ำกว่าคำถามทั่วไปในการทำนายความแตกต่างระหว่างการโหวตของ Biden และ Trump ในทุกรัฐ
แม้ว่าเราจะยังไม่ทราบจำนวนการลงคะแนนครั้งสุดท้ายสำหรับการเลือกตั้งในปี 2020 แต่เราทราบดีพอที่จะเห็นว่าผู้สำรวจความคิดเห็นสามารถปรับปรุงการคาดคะเนของพวกเขาได้โดยถามผู้เข้าร่วมว่าพวกเขาคิดว่าคนอื่นจะลงคะแนนอย่างไรไฮโลออนไลน์
