Щоб зрозуміти політику, це допомагає мислити як учений.
Висвітлення передвиборчих кампаній на майбутніх президентських виборах є скрізь, а різні опитування показують того чи іншого кандидата на вершині. Існують національні рейтинги схвалення, місцеві рейтинги схвалення, опитування щодо первинних кандидатів, опитування з питань, опитування про вибір. Усі ці цифри складаються з какофонії інформації, яку складно зробити головами чи хвостами. Таким чином, кажуть вчені, вони дуже схожі на дані, які може зібрати дослідник: окремі опитування здебільшого не надто корисні самі по собі, без контексту. Але якщо взяти разом і продумано підійти, опитування можуть доповнити таку інформацію, яку вчене вважатиме корисною.
"Існує безліч методологічно обгрунтованих політичних опитувань, які дуже нагадують методи, що використовуються в наукових контекстах, але є також досить погано розроблені - та / або цілеспрямовано упереджені політичні дослідження", - сказала Сара Берк, науковий психолог та експерт у міжгрупах упередження в університеті Сіракуз. "Найкращі з кращих на політичному опитуванні роблять гарну роботу з наявними інструментами та підтримують - і намагаються спілкуватися - чітким розумінням обмежень, які все ще існують у їхніх методах".
Іншими словами, чи є опитування цінним чи цікавим, багато залежить від того, як воно було проведене та як воно було представлене.
Часто ці опитування подаються як "Ось деякі відсотки", за словами Джилліан Скіддер, астрофізик, що вивчає галактики в коледжі Оберліна в Огайо. "Таким чином, ви можете зробити політичне опитування, ви можете сказати:" Ми провели опитування в цій державі, і ми отримали ці цифри ", і ви можете це помітити в новинах. Коли я буду статистику, і я приходжу відсоток, цей відсоток припадає на безліч інших цифр ", - сказав Скаудер в Live Science.
Робота Скаудера включає статистичні тести, які дуже схожі на опитування, сказала вона. Вона може зібрати мільйони точок даних про поведінку галактик, щоб спробувати зрозуміти, як вони поводяться. Але було б марною витратою часу, щоб пройти кожен окремо. Тож вона візьме менші зразки своїх даних і вивчить їх, використовуючи статистичні методи, подібні до тих, що опитувальники використовують для висновків про всю сукупність галактик.
Але для того, щоб це дослідження працювало, і щоб воно мало якесь значення для інших вчених, цифри повинні мати дані, що дають їм контекст, сказала вона.
"Це був зразок 100? Це був зразок 1000? Це був зразок 1 мільйон? Наскільки зміни розміру вибірки змінюють результат? Якщо я перейду від 1000 до 10000, чи змінюються відсотки, чи вони Такі речі є такими міцними? Такі речі ", - сказав Скудер.
Опитування, аналогічно, набагато корисніше, коли ви знаєте, скільки людей взяли вибірку, наскільки результати були результати інших опитувань та як саме були проведені опитування, - сказав Кріс Шатшнайдер, педагогічний психолог та експерт у галузі статистики та дизайну досліджень у Флориді. Державний університет.
За його словами, у власному дослідженні Шатшнайдера він використовує статистику, щоб відокремити "сигнал" від "шуму" - щоб визначити, чи результат експерименту, ймовірно, говорить вам щось значиме про те, як працює світ, або може бути результатом випадкових випадковостей. Він також ретельно продумує, на які саме питання може відповісти певний набір даних, а на які - не.
Ці статистичні методи відрізняються від тих, які використовують опитувачі, сказав він. Але важливо задавати подібні запитання, чуючи дані опитування в новинах: Наскільки великий розмір вибірки? Хто саме був відібраний? Які саме запитання опитували опитувальники? Весь цей контекст може сказати вам, чи має значення опитування в тому, що кілька плаваючих цифр поруч із, скажімо, іменем кандидата не можуть.
Також важливо зрозуміти методи, якими користується опитувальник, сказав він.
Наприклад, багато опитувань передбачають "стратифіковану вибірку". Це означає, що якщо певна група - наприклад, студенти коледжу - недостатньо представлена у вибірці опитування порівняно із загальною сукупністю, опитувальники змінять цифри, щоб студенти коледжів, які опитувались, набули більшого значення. Це, в принципі, може бути законною технікою, зазначив Шатшнайдер. Але це може перекосити результати, коли крихітна група опитаних людей опиняється тисячами людей. Він наводив приклад: The New York Times у 2016 році повідомляв, що один 19-річний негр, який підтримував Дональда Трампа на виборах цього року, дико перекосив результати опитування завдяки такому типу масажу даних, що призводить до новин, що дозволяють припустити, що Трамп був набагато популярнішим серед чорних виборців, ніж це було.
Реальність, зазначає Шатшнайдер, полягає в тому, що, якщо це не ваша робота на повний робочий день, ви, мабуть, не встигаєте оцінювати опитування індивідуально таким чином, щоб визначити, які з них є науковими, а які - меншими. Більшість людей краще не приділяти занадто багато уваги новинам про окремі опитування, які можуть вводити в оману, і замість цього слід дивитися на середні показники останніх опитувань, як ті, які публікує RealClearPolitics, сказав він.
Вчені роблять щось подібне з даними досліджень, коли вони об'єднують дані з декількох робіт у більші статті, які називаються "метааналізами", - сказав Шатшнайдер. За будь-якого, за його словами, в середньому опитування є більш надійними, оскільки опитування, як правило, звільняються, цікаві вони чи ні. Але наукові праці мають тенденцію бути упередженими до більш цікавих результатів, оскільки їх все ще простіше опублікувати, повідомляє Schatschneider.
Прогнози виборів, що базуються на величезних групах опитувань, також можуть бути цікавими та корисними, сказав Скуддер, але на відміну від наукових досліджень, де публікуються методи та необмежена кількість, опитувальники не показують свою роботу - зберігаючи все це у власній чорній скриньці.
Взагалі, за словами Scudder, вона вважає групу опитувань надійними та цікавими, якщо всі вони вказують в одному напрямку, і менш значущими, якщо вони є в усьому місці - що пропонує проблеми зі збиранням даних.
Тільки тому, що результати відповідають тенденції, не роблять їх точними. З будь-яким наявним набором даних, за словами Скаудера, ви також повинні знати, як інтерпретувати результати.
"Ви повинні бути обережними, що статистичний тест, який ви використовуєте, відповідає на питання, на яке ви хочете відповісти", - сказала вона.
У науці це може означати з'ясування того, чи цілий набір даних виключає ідею повністю - скажімо, всі зірки зроблені з сиру - чи просто не доводить це - скажімо, всі зірки можуть все-таки виготовлятися з сиру, але у нас немає " т сиру ще не бачив.
Що стосується політичних опитувань, то питання різні. Але розуміння того, що вони означають, так само важливо. Рейтинг затвердження не є показником того, як люди планують голосувати. Запитуючи людей, які їм подобаються під час первинних, не обов'язково розповідати, як вони почуватимуться під час загальних виборів. Питання, за кого планують голосувати у лютому, не передбачає, як вони проголосують у листопаді, Шатшнайдер сказав.
Таким чином, сказав Шатшнайдер, опитування дуже схоже на температуру пацієнта. Це ідеально наукове підприємство, сказав він. Але людям, які проводять опитування, важливо зрозуміти, що саме вони означають.
