정치 예측

Political forecasting

정치적 예측은 정치적 사건의 결과를 예측하는 것을 목표로 한다. 정치 행사는 외교적인 결정, 정치 지도자들의 행동, 그리고 정치인과 정치 기관과 관련된 다른 분야와 같은 많은 사건이 될 수 있다. 선거에 관한 정치적 예측의 영역은 특히 대중 시장 청중들 사이에서 매우 인기가 있다. 정치 예측 방법론은 수학, 통계, 데이터 과학을 자주 이용한다. 선거와 관련된 정치적 예측은 psephology와 관련이 있다.

선거 예측의 역사

사람들은 오랫동안 선거 결과를 예측하는 데 관심을 가져왔다. 교황 승계에 대한 베팅 확률의 인용은 1503년경에 나타나는데, 이 때 이미 그러한 허풍은 "오래된 관행"으로 여겨졌다.[1] 정치적 베팅은 영국에서도 오랜 역사를 가지고 있다. 대표적인 예로 18세기 말 휘그 정치가인 찰스 제임스 폭스는 상습적인 도박꾼으로 알려져 있었다. 그의 전기 작가인 George Otto Trevelyan은"1771년부터 10년 동안 Charles Fox는 그 시대의 사회적, 정치적 사건에 대해 대체로 그리고 현명하게 자주 베팅했다"[2]고 언급했다.

1936년 과학적인 투표가 등장하기 전, 미국의 베팅 확률은 투표 결과와 밀접한 관련이 있었다.[3] 1936년부터 여론조사는 정치 예측의 기본이 되어왔다. 최근에는 1988년 아이오와 전자시장을 시작으로 예측시장이 형성되고 있다.

통계 기법이 등장하면서 선거 자료는 점점 다루기 쉬워졌다. 그렇다면 투표 회사, 뉴스 기관, 베팅 시장뿐만 아니라 정치 학도들에게도 선거 예측이 큰 사업이 된 것은 놀랄 일이 아니다.[4]

학자들은 선거 결과를 예측하기 위해 투표 행동의 모델을 만들어 왔다. 이러한 예측은 유권자들이 선거 선택을 할 때 무엇이 중요한지에 대한 이론과 경험적 증거에서 도출된다. 예측 모델은 일반적으로 특정 선거의 결과를 예측하기 위한 최대한의 지렛대를 제공하기 위해 경제의 상태와 같이 단기적으로 변화하는 현상을 강조하면서 고도로 통합된 형태의 몇 개의 예측 변수에 의존한다.[4]

아직 사용되고 있는 초기 성공 모델은 앨런 리히트만의 The Keys to the White House이다. 미국의 선거 예측은 2008년 네이트 실버와 그의 파이브서티 에이트 웹사이트에 의해 더 넓은 대중들의 주목을 받게 되었다. 현재 미국, 영국 등에서는 선거 결과를 예측하려는 경쟁 모델들이 많다.

국가나 주 선거에서는 고용, 신규 일자리 창출, 금리, 물가상승률 등 거시경제 여건도 고려된다.

선거 예측 방법

평균 여론조사

여론 조사 데이터를 결합하면 여론 조사의 실수 예측이 낮아진다.[5] 정치 예측 모델에는 리얼클리어폴리틱스 여론조사 평균과 같은 평균 여론조사 결과가 포함된다.

폴 댐핑

폴 댐핑은 예측 모델에 잘못된 여론 지표가 사용되지 않을 때를 말한다. 예를 들어, 선거운동 초반에 여론조사는 유권자들의 향후 선택에 대한 좋지 않은 척도다. 선거에 가까운 여론조사 결과는 더 정확한 예측이다. 캠벨은[6] 정치 예측에서 여론 조사의 힘을 보여준다.

회귀 모형

정치학자들과 경제학자들은 종종 과거 선거의 회귀 모델을 사용한다. 이것은 예를 들어 미국의 민주당과 공화당과 같은 정당들의 표를 예측하는데 도움을 주기 위해 행해진다. 이 정보는 그들 당의 차기 대통령 후보가 미래를 예측하는 데 도움이 된다. 대부분의 모델에는 최소한 하나의 여론 변수, 재판 열선 여론 조사, 대통령 지지율 등이 포함된다. 베이지안 통계는 또한 이용 가능한 투표 데이터와 각 주에 대한 이전 선거 결과를 모두 고려할 때 각 주에서 각 후보에 대해 투표할 유권자의 실제 비율의 후방 분포를 추정하는 데 사용될 수 있다. 각 여론조사는 연령과 규모에 따라 가중치를 부여할 수 있으며, 선거일이 다가올수록 역동적인 예측 메커니즘을 제공한다. http://electionanalytics.cs.illinois.edu/은 그러한 방법을 사용하는 사이트의 예다.[7]

명명법

특정 선거 결과의 가능성을 논의할 때 정치 예측자들은 작은 범위의 속기 문구 중 하나를 사용하는 경향이 있다.[8][9][10] 여기에는 다음이 포함된다.

  • 솔리드(예: "솔리드 공화당"), 또한 세이프(Safe). 이번 선거에서 현재 의석을 차지하고 있는 정당이 바뀔 가능성은 거의 없다.
  • 가능성(예: "Likely Democracy"), 또한 선호된다. 현재로서는 의석이 특별히 경쟁적일 것으로 생각되지 않고, 따라서 당에 변동이 없을 것 같지만, 이것이 바뀔 가능성도 있다.
  • 기울어짐(예: "Leans Independent"). 한 후보/당원은 여론조사와 예측에 다소 유리하지만 다른 결과가 가능하다.
  • 기울기. 다른 용어에 비해 널리 사용되지 않지만, 한 쪽 또는 다른 쪽에게 매우 작은 이점을 나타낸다.[8]
  • 토스 업. 이들 의석은 한 명 이상의 정당이 승산이 있어 가장 경쟁력이 있다고 평가되는 의석들이다.

선거전망시장

예측은 사람들이 돈을 걸고 자신의 진정한 인식을 더 정직하게 평가하고 표현한다는 이론에 대해 예측 시장을 통한 스킨인 크라우드소싱을 수반할 수 있다. 그러나, 향후 선거 결과에 대한 경제적 또는 자아 투자가 큰 개인은 선거일 이전에 발생할 수 있는 선거 결과에 대한 대중의 인식을 바꾸기 위해 경제적 이득을 희생할 용의가 있을 수 있다. 즉, 선호되는 후보에 대한 긍정적인 인식은 지지 투표율을 "활성화"하는 데 도움이 되는 것으로 널리 묘사되고 있다. 투표 시작 시 그 후보의. 선거 시장에서 도출된 예후 자체가 투표율이나 투표 선호도를 결정하는 데 중요한 역할을 하게 되면 시장에서 도출된 가치평가는 정치적 예측의 메커니즘으로서 신뢰성이 떨어지게 된다.

예측 시장은 선거 결과에 대한 매우 정확한 예측을 보여준다. 한 예는 아이오와 전자 시장이다. 한 연구에서, 964개의 선거 여론조사는 1988년부터 2004년까지 5번의 미국 대통령 선거와 비교되었다. 버그 외 (2008)는 아이오와 전자 시장이 74%의 투표에서 1위를 차지했음을 보여주었다.[11] 그러나 침체된 여론조사는 최고 예측 시장으로 나타났다. Ericson과 Wlezien(2008)은 축축한 여론조사를 아이오와 전자시장의 예측과 비교한 결과 축축한 여론조사가 모든 시장이나 모델을 능가하는 것으로 나타났다.

선거 예측의 영향

2020년 한 연구에 따르면, 선거 예측은 "선거 결과에 대한 확실성을 높이고, 많은 사람들을 혼란스럽게 하며, 투표율을 감소시킨다. 나아가 언론, 특히 진보적 청중이 있는 언론에서 선거 예측이 두드러졌다는 것을 보여주며 그러한 보도는 앞서가는 후보에게 더 강하게 영향을 미치는 경향이 있다는 것을 보여준다고 말했다.[12]

기타 예측 모델 유형

다른 유형의 예측에는 국제 관계나 협상 이벤트의 결과를 예측하도록 설계된 예측 모델이 포함된다. 한 가지 주목할 만한 예가 미국의 정치학자 브루스 부에노 데 메스키타가 개발한 기대 효용 모델인데, 베이지안 퍼펙트 에빌리비아(Bayesian Perfect Equilibria)의 단차원적 정책 사건 결과를 국제 분쟁과 외교 등 수많은 응용을 통해 해결한다.[13] 정치학 예측 도구의 다양한 구현이 정치학에서 점점 더 보편화되었고, 그 구성요소를 과학 문헌에 점점 더 상세히 기술한 수많은 다른 베이시안 모델들이 존재한다.[14]

참고 항목

PSEphology

참조

  1. ^ 프레데릭 J. 바움가르트너 잠긴 문 뒤: 교황 선거의 역사. 뉴욕, 팔그레이브, 2003년(88쪽, 250쪽)
  2. ^ 조지 오토 트레블리안 Charles James First History of Charles James Fox. 뉴욕, 하퍼 & 브라더스, 1880년 (416쪽)
  3. ^ 로버트 S. 에릭슨과 크리스토퍼 월지엔. 시장 대 선거 예측 변수로서의 여론 조사: 역사적 평가. 선거 연구 31(2012) 532–539. 엘스비에, 2012년
  4. ^ a b Stegmaier, Mary; Norpoth, Helmut (2013-09-30). "Election forecasting". doi:10.1093/obo/9780199756223-0023. Retrieved 2016-09-26.
  5. ^ 알프레드 G. 쿠잔, J. 스콧 암스트롱, 랜달 존스 "2004년 대통령 선거를 예측하는 결합 방법: The PollyBote" Archive 2013-01-23 Archive at Archive.오늘
  6. ^ Campbell, James E. (October 1996). "Polls and Votes". American Politics Quarterly. 24 (4): 408–433. doi:10.1177/1532673X9602400402. S2CID 154063668.
  7. ^ 1. 리그돈, S, 제이콥슨, S.H. 조, W.T., Sewell, E.C., 리그돈, C.J., 2009, "미국 대선을 위한 베이시안 예측 모델", 미국 정치 연구, 37(4), 700-724.
  8. ^ a b "Election Guide 2018". Roll Call Politics. Retrieved 17 September 2018.
  9. ^ "2018 Senate Race Ratings". Cook Political Report. 24 August 2018. Retrieved 17 September 2018.
  10. ^ Bump, Philip (17 August 2018). "Here are the House seats most likely to flip, according to election rating systems". The Washington Post. Retrieved 17 September 2018.
  11. ^ http://www.biz.uiowa.edu/faculty/trietz/papers/long%20run%20accuracy.pdf
  12. ^ Westwood, Sean Jeremy; Messing, Solomon; Lelkes, Yphtach (2020-02-25). "Projecting Confidence: How the Probabilistic Horse Race Confuses and Demobilizes the Public". The Journal of Politics. 82 (4): 1530–1544. doi:10.1086/708682. ISSN 0022-3816. S2CID 216251082.
  13. ^ Mesquita, Bruce Bueno de (2011-03-04). "A New Model for Predicting Policy Choices: Preliminary Tests". Conflict Management and Peace Science. doi:10.1177/0738894210388127.
  14. ^ Butler, Kenneth (January 2009). "Group Interactions".{{cite web}}: CS1 maint : url-status (링크)
  • 브라운, P.J. 퍼스.D. & C.D. 페인(1999년) 1997년 영국 선거의 밤 예측, 영국 왕립통계학회지: 시리즈 A, 162(2), 211–226.