Şu yazıyı okuyorsunuz: 2019 genel seçim sonuçlarını nasıl tahmin ettik?
Brandwatch Qiously ekibi için oldukça çılgın birkaç hafta oldu.
12 Aralık’ta Birleşik Krallık halkı Genel Seçimlerde oy kullandı. O gece geç saatlere kadar, biraz gergin bir halde, dünyayla paylaştığımız tahminlerin doğru olup olmadığını görmek için bekledik. 2017 Genel Seçimi ve Brexit’e ilişkin başarılı tahminlerimizin ardından üzerimizde büyük bir baskı oluştu.
O geceye giden yolda, veri bilimcilerden oluşan küçük bir uzman ekibinin verileri incelemesi ve mobil anketimizin sonuçlarını doğru bir tahmine dönüştürecek katı bir metodoloji geliştirmesiyle çok fazla çalışma ve geç geceler olmuştu. İngiltere. seçenek.
Teknolojimizle benzersiz bir metodoloji geliştirmek
Brandwatch Qiously, İngiliz Anket Konseyi’nin tek üyesidir ve bu bizim için çok önemli. Doğru tahmin için veri toplamak amacıyla halihazırda kurulmuş bir mobil reklam altyapısını kullanan tek üyeyiz.
Yanıt verenlerimize ulaşmak için reklam destekli mobil uygulamalardaki reklam alanı için teklif veriyoruz ve reklam yerine tarafsız bir anket sorusu gösteriyoruz. Birisi bu soruyu yanıtladığında kendisine genişletilmiş anket gösterilecektir.
Temsili bir örnek, nüfusun küçük bir kısmını inceleyerek doğru tahminler yapabileceğimiz anlamına gelir.
Veri bilimcilerimizden biri olan Billiejoe Charlton, mobil cihazların Brandwatch Qrously’nin çeşitli demografilere erişmesine nasıl olanak tanıdığını anlatıyor:
“İnsanları Qrously’nin nasıl çalıştığını duyduklarında endişelendiren şey önyargılı bir örnek almalarıdır: “sadece gençler yanıt verecek”, “yaşlıların akıllı telefonu yok” vb.
“Öncelikle bu büyük ölçüde yanlış çünkü toplumun her kesiminden yanıt alıyoruz. İkincisi, insanlara sadece siyasi görüşlerini sormuyoruz. Ayrıca kendilerine de soruyoruz: Kaç yaşındalar, kadın mı erkek mi, hangi niteliklere sahipler vs.
“Yani eğer örneklemde bir önyargı varsa, bunu biliyoruz ve bunu nasıl açıklayacağımızı biliyoruz, böylece yine de tüm nüfusun görüşlerini adil bir şekilde temsil edebiliriz.”
Yukarıdakilerin hepsinden sonra tahmin hesaplamaları, bilimsel araştırmalar için köklü teknikler kullanılarak gerçekleştirilir.
Veri bilimcilerimizden biri olan Peter Fairfax, ekibin demografik karmaşıklığı bazılarının küçük bir örnek olarak adlandırabileceği bir örnekle nasıl açıkladığını şöyle açıklıyor:
“İnsanlar sıklıkla birkaç bin kişinin katıldığı bir anketin on milyonlarca seçmenin davranışını nasıl doğru bir şekilde tahmin edebildiğini soruyor.
“Anket yapan bilim insanları çorbayla ilgili bir benzetmeyle yanıt verme eğilimindeler; esasen “çorbayı doğru şekilde karıştırırsanız (yani temsili bir numune sağlarsanız), çok tuzlu olup olmadığını anlamak için yalnızca bir çay kaşığının tadına bakmanız yeterlidir.” Bunun aksine, bir tencerenin karıştırılmamış çorbasını kepçe üstüne kepçeyle silip süpürebilir ve çorbanın genel olarak nasıl olduğu konusunda tamamen yanlış bir fikre sahip olabilirsiniz.
“Kısacası, davranışlarını tahmin etmeye çalıştığınız kişileri temsil etmek için verilerinize kesinlikle ihtiyacınız var. Bu nedenle çok sayıda insanı kapsayan devasa anketler kötü tahminler üretebiliyor: Bu bilimsel olmayan anketlerin uç kısımlarına çoğu zaman haber ve sosyal medya sitelerinde rastlamak, “ama bunların örneklem büyüklüğü sadece iki bin kişi, ben bir gördüm” gibi yorumlara yol açıyor. 100 kat daha fazla kişiyle yapılan ankette tamamen farklı bir sonuç ortaya çıkıyor!”
“Daha somut bir örnek verelim. Yetişkin nüfusun %50,6’sı kadınsa mükemmel örneklemin %50,6’sı kadın olacaktır. Nüfusun %34,2’si üniversite eğitimi almışsa, mükemmel örneklemin %34,2’si üniversite eğitimi almış olacaktır.
“Bu kesin rakamları elde etmek zor olduğundan, en iyi temsili elde etmek için verilerimizde küçük ayarlamalar yapıyoruz. Örneğin, örneklemimizin aslında %50 erkek ve %50 kadın olduğunu tespit edersek, nihai tahminde kadınların erkeklerden biraz daha fazla katkıda bulunmasına ihtiyacımız var.
“2019 genel seçimlerini tahmin etmek için verilerimizin yaş, cinsiyet, bölge, seçim bölgesi türü (ilçeler ve ilçeler) ve eğitim düzeyi açısından Birleşik Krallık yetişkin nüfusunu temsil etmesini sağladık.”
İnsanlara oy vermek için kayıtlı olup olmadıkları ve 0’dan 10’a kadar bir ölçekte oy verme olasılıklarının ne olduğu soruldu. Yalnızca 9 veya 10 belirten katılımcılar tahmine dahil edildi.
Sonuçlar
Bütün çalışmalarımızın ardından olaylar şöyle gelişti:
Mükemmel olmasak da oldukça yaklaştık.
- Muhafazakarlar için gerçek sonuç olan 43,6’ya (sadece 0,4 puanlık hata) kıyasla 43,2 tahmininde bulunduk.
- İşçi Partisi için gerçek sonuç olan 32,2’ye (1,8 puanlık hata) kıyasla 30,4 tahmininde bulunduk.
- Liberal Demokratlar için gerçek sonuç olan 11,5’e kıyasla 11,6 tahmininde bulunduk (yalnızca 0,1 puanlık hata)
Tahminlerimizi, veri indirmelerimizi ve daha fazla seçim analizimizi içeren yazının tamamını buradan okuyabilirsiniz.
Gelecekte düşünmek
Takım için sırada ne var?
2020 ABD seçimleri tahmin çabalarımıza odaklanmak için iyi bir yer gibi görünüyor.
