Почему политические опросы в США ошибаются

Одна из причин, выделенная экспертами ДК, – нехватка переменных при проведении исследований и опросов, что занижает качество прогнозов. Например, социологические службы не отвечают на главный вопрос – кто же все-таки проголосует. Во-первых, анализ многих опросов, например The New York Times, показывает отсутствие необходимого критерия – ясности, кто придет на избирательные участки. Во-вторых, модели, основанные на экономических показателях (ВВП, безработица, инфляция) и социальных факторах (преступность, рейтинг одобрения действующего президента), оказались наиболее надежными. Регрессионная модель всенародного голосования отразила победу Трампа как переплетение экономических, политических и социальных факторов в истории страны с 1980-х гг. Точность модели удивляла на протяжении всей гонки: в ночь выборов, когда весь мир узнал, кто станет президентом, погрешность между регрессией и реальными цифрами составляла меньше 0,5%. Интересно и то, что такие модели предугадали победу Трампа не только на общенациональном уровне, но и на уровне колеблющихся штатов. В-третьих, исследование выявило заметный рост поддержки Трампа среди испаноязычных избирателей и людей с высшим образованием, что стало неожиданным фактором успеха. Например, если в 2020 г. за Трампа проголосовало 32% латиноамериканцев, то в 2024 г., по предварительным данным, их было 45%. Латиноамериканцы особенно важны в таких колеблющихся штатах, как Аризона, Джорджия и Невада. Вместе эти колеблющиеся штаты давали 33 голоса выборщиков из 93 в целом по колеблющимся штатам и из 270, необходимых для победы в целом. Помимо вышеперечисленных пунктов команда ДК описала особенности рынка политического прогнозирования и уделила внимание некоторым авторским методикам предсказания результатов президентских выборов в США.