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Quando finalmente chegamos ao último fim de semana antes do dia das eleições, muitos dos nossos amigos tornaram-se subitamente especialistas em sondagens. Quer seja um círculo político, um clube do livro para jovens ou até mesmo a fila do supermercado, os tagarelas têm apenas um assunto em mente. Você viu isso disparidade de género na pesquisa final do The New York Times na semana passada? E a pesquisa Gallup de quinta-feira mostrando intensidade eleitoral entre os democratas maior do que qualquer outro momento nos últimos 24 anos? Mas eu ouvi NPR que Trump está obtendo melhores resultados nas pesquisas do que qualquer republicano nas últimas duas décadas, inclusive quando Trump venceu em 2016? Pode ser muito.
Para aqueles que querem fazer isso, cair na toca do coelho das pesquisas pode ser uma história de autoconfiança, autotortura e profunda confusão, do tipo escolha sua própria aventura. E, para ser franco, cada caminho é inteiramente válido.
Claro, existem muitas métricas pelas quais podemos avaliar a saúde e o potencial das duas campanhas presidenciais. Dados de financiamento de campanha, estratégia publicitária, onde os candidatos estão se plantando nos últimos dias. Ah, e nem me fale sobre o impreciso modelagem atrás da votação antecipada números.
Mas, na verdade, as pesquisas são a maneira mais fácil de ter uma ideia da disputa. Em agosto, publicamos uma cartilha sobre como ler as pesquisas como um profissional. Mas nos últimos dias de um ciclo eleitoral como nenhum outro, muitos questionam-se se os investigadores estão a interpretar a corrida presidencial de forma completamente errada… de novo. Aqui está um resumo de por que as pesquisas em 2024 são diferentes de qualquer outro ano e por que isso está criando mais confusão sobre quem está acertando.
Todas as pesquisas não mostram que isso é basicamente um sorteio?
Sim, mas não.
Peço desculpas aos leitores que procuram uma resposta fácil, mas isso não está próximo. Como a pesquisadora republicana Kristen Soltis Anderson notasos números são notavelmente consistentes em diferentes inquéritos, mesmo que os investigadores sigam um conjunto diferente de pressupostos para chegar lá. O Tempos a pesquisa mostrando um empate em 48% e a pesquisa da CNN mostrando um empate em 47% podem ser precisas em cada caso, mas há grandes diferenças na forma como chegam a conclusões semelhantes.
Colocado em termos legais, os jurados A e B podem ambos considerar alguém culpado de um crime, mas obter esse veredicto priorizando um conjunto diferente de fatos. Isso não significa que o réu não seja culpado, mas a justificativa de cada jurado pode ser tão verdadeira quanto divergente.
Parte deste caminho multifacetado em direcção ao mesmo fim resume-se a diferentes centros de votação que processam diferentes teorias do caso eleitoral. Estará Harris a mudar o eleitorado de formas nunca antes vistas, com um sucesso dramático – e ainda não realizado – entre as mulheres e os eleitores com formação universitária? Ela está montando a antiga coalizão Obama de 2008? Estará Trump a reviver a base à la 2016 ou estará a apostar numa coligação diferente que se tornou mais tolerante com o seu desrespeito pelas normas? E deveriam os padrões de votação de 2020 ser ignorados, visto que estávamos no meio de uma pandemia? Todos esses cenários podem ser verdadeiros, mas até que ponto? Diferentes pesquisadores consideram algumas dessas questões mais relevantes do que outras para decidir quem comparecerá.
Então, sim, as pesquisas estão próximas. Ninguém em nenhum dos campos está dormindo confortavelmente atualmente, se é que está dormindo. Os candidatos estão ocupados por uma razão: esta questão pode ser decidida por menos de 100 mil pessoas em três estados (ainda desconhecidos). E ninguém sabe quem eles são.
Então essas pesquisas não usam uma linha de base comum?
Não. Nem perto, se eles estão sendo honestos. Cada operação de votação tem que usar o seu melhor entendimento sobre quem realmente irá comparecer. Normalmente, à medida que o dia das eleições se aproxima, os investigadores passam de um universo mais vasto de eleitores registados para eleitores prováveis – e aí surge uma mistura de modelos estatísticos, tendências históricas e mais do que um pouco de intuição.
O codiretor da sólida operação de pesquisas da Universidade Vanderbilt, Josh Clinton, publicado uma ilustração incrivelmente útil deste desafio. Usando um conjunto de dados brutos de uma pesquisa nacional realizada no início de outubro, o especialista descobriu que Harris está à frente por cerca de 6 pontos percentuais. Esta conclusão reflecte quem os investigadores conseguiram contactar, o que pode não reflectir com precisão quem acaba por votar. É aí que cada pesquisador toma decisões diferentes sobre como ajustar os dados brutos. Quando Clinton ajusta os dados para se adequarem ao universo de participação em 2022, Harris subiu 8,8 pontos percentuais. A participação do Plug-in 2020 é uma corrida de 9 pontos na vantagem de Harris. E se usarmos os números de 2016, Harris ainda ganha por 7,3 pontos percentuais.
Mas é aqui que as coisas podem ficar interessantes. Se você sobrepor o modelo de quantos eleitores se identificam como democratas, republicanos ou nenhum dos dois, poderá obter visões muito diferentes da disputa. Se você acreditar nos dados do Pew Research Center sobre o eleitorado do país, a vantagem de Harris encolhe para uma vantagem inicial de 3,9 pontos percentuais se a participação se assemelhar a 2020. Gire para o instantâneo do eleitorado da Gallup e essa vantagem cai para 0,9 pontos percentuais. Então, você pode ver como a modelagem sozinha, usando os mesmos números brutos, pode balançar essa corrida em 8 pontos. E esse é apenas o exemplo mais básico de como um ajuste aqui – em apenas uma pergunta de entrada – e um impacto em dezenas de outros fatores podem prejudicar todo o sistema.
Isso está acontecendo em todos os centros de votação do universo político, e cada conjunto de nerds de dados está olhando para os conjuntos de dados através de lentes diferentes. É por isso que o mesmo conjunto de eleitores pode dizer a mesma coisa aos investigadores e ver-se reflectido numa raça completamente diferente. Há uma razão pela qual tivemos que mostrar nosso trabalho na aula de matemática; o processo é tão importante quanto a resposta.
Portanto, não deveríamos comparar, digamos, as pesquisas da CNN com as de Nova York. Tempos Pesquisas?
Absolutamente não. A melhor prática é comparar iguais com iguais.
Este ano inclui a reviravolta adicional dos democratas trocando Joe Biden por Kamala Harris como sua indicada em julho. Basicamente, a maioria das comparações entre pré e pós-saída de Biden tem uma utilidade limitada. O mesmo se aplica às comparações entre pesquisadores, uma vez que todos fazem suposições diferentes sobre o eleitorado.
Também há pouco valor em comparar as pesquisas de eleitores registrados e as de prováveis eleitores. São universos completamente diferentes.
Espere. Ninguém corrigiu as pesquisas políticas depois de 2016?
As pesquisas de 2016 viraram piada e soco no estômago depois de desalinhamento com a realidade tornou-se aparente rapidamente no dia das eleições. Afinal, pensava-se que Hillary Clinton estava a caminhar rumo a uma derrota clara de Trump. Mas com o benefício de retrospectivaficou bastante claro que os pesquisadores presumiram que muitos graduados universitários apareceriam, o que foi apenas um dos erros mais óbvios. Os institutos de pesquisa fizeram o possível para corrigir o problema quatro anos depois, mas novamente as pesquisas pensamento Biden faria melhorar do que ele fez.
Parte disso é o efeito Trump, que mais uma vez faz com que os investigadores se questionem e, em particular, quais os factores que mais importam na análise do comportamento dos eleitores. Uma equipe de pesquisa da Tufts University fez uma pesquisa, bem, das pesquisas e encontrado que algumas das maiores mudanças na modelagem back-end desde 2016 ocorreram no sentido de dar muito mais peso à educação, ao histórico eleitoral e ao local onde os eleitores realmente vivem. Eles também documentam uma mudança no sentido de não dar muita influência à renda e ao estado civil dos entrevistados. A maioria dos pesquisadores também ajustou o peso que atribuem à idade, raça e sexo.
Portanto, sim, os investigadores tomaram medidas para eliminar as rugas que eram tão evidentes em 2016. Mas esta é uma ciência da opinião pública que tem de incorporar algumas suposições. E essas são simplesmente essas: suposições mais bem fundamentadas sobre o universo em jogo.
(Só para ser contrário: um contador confiável argumento é que as pesquisas em 2016 não foram que desligado, apenas que as pesquisas nacionais não correspondiam aos resultados estado por estado que mais importavam. Os aliados de Clinton prefeririam culpar os investigadores por inflarem a confiança dos seus eleitores até ao ponto da complacência, mas a realidade é muito mais matizada.)
Então você está dizendo que devemos acalmar as pesquisas?
Absolutamente. As pesquisas são informativas, não preditivas. No momento em que você os lê, eles já estão desatualizados. Cada um deles está fazendo algumas suposições informadas sobre quem se preocupará em votar. Quase todas as tabelas cruzadas do último lançamento de um pesquisador incluem um julgamento, e ninguém acerta todas elas.
Mas sejamos honestos: não vamos esfriar. Simplesmente não é o que os especialistas em poltronas sabem fazer. Depois de dois – se não quatro – anos inteiros de espera por esse empurrão final, o impacto desses números é demais. Pode ser uma perda de tempo, mas, em última análise, pode realmente ter virtude das formas mais improváveis.
A proximidade das urnas pode ser uma vantagem para conseguir que mais pessoas votem se acharem que podem realmente determinar o resultado. Então, nisso, estas sondagens apertadas podem ser boas para o exercício da democracia e simultaneamente um lixo para a sua discussão. No entanto, é só sobre isso que falaremos nos próximos dias – e talvez além, se as expectativas que eles criam estiverem muito distantes do resultado. Tenho tanta probabilidade de ser tão culpado disso quanto qualquer um. E, não, provavelmente não vou me arrepender.
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