के प्रदेश अनुसार सिट र पहिलो दलको एक्स्ट्रापोलेसन भरपर्दो छ?

सिटहरूको विस्तार र यहाँसम्म कि "प्रदेश प्रति पहिलो पार्टी" प्रायः कुनै विशेष सर्वेक्षण वा औसत द्वारा प्रदान गरिएको मत प्रतिशत डेटाबाट बनाइन्छ। अक्सर, पनि, यी extrapolations शुद्ध आविष्कार रूपमा आलोचना गरिन्छ।

यो एक विवादास्पद मुद्दा भएको हुनाले, हामी दुबैलाई समर्थन गर्ने कारणहरूको एक धेरै सरलीकृत सारांश बनाउने प्रयास गर्नेछौं। सायद यस तरिकाले हामीले सिटहरूको एक्स्ट्रपोलेसनबाट के आशा गर्न सक्छौं र के गर्न सक्दैनौं भनेर थाहा पाउनेछौं।

एक्स्ट्रापोलेसन एक आविष्कार हो?

तिनीहरु होइनन्। एक्स्ट्रपोलेसनहरू (कम्तिमा तिनीहरू राम्ररी सम्पन्न भएमा) पछिल्ला चुनावहरू (उदाहरणका लागि, कांग्रेसको मामलामा, तिनीहरू 26-J-2016 को चुनावको डेटामा आधारित छन्) मा आधारित छन्। र तिनीहरूले एक वास्तविक तथ्यलाई ध्यानमा राख्छन्: कि सबै प्रान्तहरूले समान मतदान गर्दैनन् र यी मतदान भिन्नताहरू, अनिवार्य रूपमा, समयको साथ कायम राख्छन्।

तसर्थ, सर्वेक्षण डाटा दिए, यो एक्स्ट्रापोलेट गर्न सम्भव छ रेखीय प्रदेश अनुसार सबैभन्दा सम्भावित नतिजा निकाल्ने प्रयास गर्ने, र त्यहाँबाट सिटको विशिष्ट बाँडफाँट निकाल्ने ।

के यो एक्स्ट्रापोलेसन उपयोगी छ?

हो, धेरै उपयोगी। यदि हामीले प्रान्तहरू बीचको विगतका भिन्नताहरूलाई ध्यानमा राखेनौं भने यसले प्रदान गर्ने तथ्याङ्कहरू बढी भरपर्दो र वास्तविकताको नजिक हुनेछ।

के यो सही छ?

होइन। बाडाजोज वा ह्युस्कामा यो वा त्यो पार्टीले जित्छ कि भनेर छलफल गर्न राष्ट्रिय सर्वेक्षणको एक्स्ट्रपोलेसन प्रयोग गर्नु लापरवाह हो। एक्स्ट्रापोलेसनले प्रस्ताव गरेको स्पेनको नक्साले यथोचित रूपमा भरपर्दो समग्र छवि दिन्छ, तर अर्कोतर्फ, तिनीहरू असफल हुने सम्भावना छ र त्यसो गर्न सक्ने प्रान्त सानो छ जसको लागि तिनीहरू एक्स्ट्रापोलेसन छन्।

यसको मतलब यो होइन कि एक्स्ट्रापोलेसनले प्रस्ताव गरेको सिटको बाँडफाँड बेकार छ, किनभने केही प्रान्तहरूमा हुने विचलनहरू धेरै हदसम्म अन्यहरूमा विपरीत दिशामा विचलनहरूद्वारा अफसेट हुन्छन्।। यसैले विभिन्न एक्स्ट्रापोलेसन विधिहरूले प्रस्ताव गर्ने प्रवृत्ति छ, आश्चर्यजनक रूपमा, समान सीट भविष्यवाणी, यद्यपि तिनीहरूले प्रस्ताव गर्ने प्रान्त अनुसार पहिलो पार्टीको नक्सा। देखिन्छ एकदम फरक।

तपाईं एक्स्ट्रापोलेसन कसरी सुधार गर्न सक्नुहुन्छ?

सामान्य एक्स्ट्रापोलेसन प्रविधि, प्रत्येक निर्वाचन क्षेत्रमा मात्र लागू गर्ने विश्वव्यापी विचलनको समान प्रतिशत जुन राष्ट्रिय स्तरमा प्रत्येक पार्टीको लागि अवलोकन गरिन्छ, त्रुटिहरू निम्त्याउँछ, असम्भव परिणामहरू (उदाहरणका लागि, केही निर्वाचन क्षेत्रहरूमा 100% भन्दा बढी वैध मतहरू)। , र विचलनको अंश गुणात्मक होइन मात्रात्मक, समानुपातिक होइन तर सबै निर्वाचन क्षेत्रहरूमा समानान्तर छ भन्ने कुरालाई ध्यानमा राख्दैन। यस प्रविधिबाट, उदाहरणका लागि, राष्ट्रिय स्तरमा गत निर्वाचनदेखि पछिल्लो सर्वेक्षणसम्म २०% देखि ४०% सम्म मत ल्याउने ठूलो दलले प्रदेशमा ४०% बाट ८०% मत ल्याउनेछ। उदाहरणका लागि, सबैभन्दा बढी मत प्राप्त गर्ने र सबैभन्दा कम मत प्राप्त गर्नेमा ३% देखि ६%। त्यस्ता परिणामहरू वास्तविकतासँग मेल खाँदैनन्। पहिलो प्रान्तमा वास्तविक प्रतिशत ८०% भन्दा कम र दोस्रोमा ६% भन्दा बढी हुनेछ भन्ने कुरामा हामी सबै सहमत हुनेछौं।

यसैले Electomania मा हामीले गत वर्षमा हाम्रो एक्स्ट्रापोलेसन विधिमा सुधार गरेका छौं, समानुपातिक भिन्नताहरूलाई टेम्पर्स गर्ने मिश्रित कारक प्रस्तुत गर्दै।

प्राविधिक रूपमा धेरै जटिल र जोखिमपूर्ण भएता पनि प्रस्तुत गर्न सकिने दोस्रो सुधार भनेको अन्य निर्वाचनहरू (नगरपालिका, क्षेत्रीय) वा अझ राम्रो, त्यसपछिका नतिजाहरूका लागि हालैका सर्वेक्षणहरू अनुसार प्रत्येक निर्वाचन क्षेत्रको विकासलाई ध्यानमा राख्नु हो। ती अन्य चुनाव।

निस्सन्देह, यदि यो सुधार राम्रोसँग लागू गरिएको थियो भने, यसले डेटालाई अझ परिष्कृत गर्नेछ। गाह्रो कुरा, शैतानी कुरा, त्यो डाटालाई पोस्टरियोरी कम्प्याक्ट गर्नु हो स्थानीय राष्ट्रिय समूहको साथमा, साथै समग्र रूपमा एक्स्ट्रापोलेसनको लागि यस सुधारलाई दिइएको वजनमा बढी वा कम नहोस्।

अघिल्लो दुई अनुच्छेदहरूले जटिल वास्तविकताहरू वर्णन गर्दछ जुन थप विवरणको लायक छैन, र पूर्ण रूपमा बुझ्न आवश्यक पनि छैन। तपाईंले आधारभूत विचार राख्नु पर्छ: राम्रोसँग एक्स्ट्रापोलेट गर्न गाह्रो छ, र यो धेरै राम्रोसँग गर्न अझ गाह्रो छ किनभने यसलाई धेरै राम्रो समायोजन चाहिन्छ।

के अन्य कारकहरूले एक्स्ट्रपोलेसनको विश्वसनीयतालाई असर गर्छ?

आधारभूत कारक हो समय

पेरुमा पुतलीको पखेटाको फड्कोले अन्ततः साइबेरियाको मौसमलाई प्रभाव पार्छ, केवल शर्तको साथ कि हामीले त्यो प्रभावलाई साकार पार्न पर्याप्त समय दिन्छौं। त्यसैगरी, चुनावको नतिजा पनि समय बित्दै जाँदा कम र भरपर्दो हुँदै जान्छ, किनभने त्यहाँ धेरै "पुतलीहरू" पखेटा फड्काइरहेका हुन्छन् र प्रत्येक प्रदेशलाई आ-आफ्नो तरिकाले विकास गर्ने गर्दछन्। यसरी, भविष्यको चुनावी "वातावरण" महिनौं बित्दै जाँदा स्थानीय स्तरमा अप्रत्याशित रूपमा बढ्दै जानेछ, यद्यपि हामीसँग धेरै भरपर्दो विश्वव्यापी डाटा छ।

आम निर्वाचनको एक महिनापछि गरिएको जनमत सर्वेक्षण एक्स्ट्रपोलेट गर्न धेरै सजिलो हुनेछ र एक्स्ट्रपोलेसनको नतिजा चार वर्षपछिको भन्दा धेरै निश्चित हुनेछ।

यसको एउटा उदाहरण, चरममा लिइएको, अमेरिकी राष्ट्रपति चुनाव थियो, जहाँ युनियनका 51 राज्यहरूको नतिजा पोलस्टरहरूले अनुमान गरेका थिए, आंशिक रूपमा, विश्वव्यापी राष्ट्रिय डेटाबाट। जिज्ञासु (र अनुचित) अमेरिकी चुनाव प्रणालीले यी एक्स्ट्रापोलेसनका त्रुटिहरूलाई बढायो, र ट्रम्पलाई प्रतिनिधिहरूमा विजय दियो जुन उनीहरूले मतको नजिक पनि पुग्न सकेनन्। ती चुनावहरूमा सर्वेक्षणहरू विश्वव्यापी रूपमा असफल भएनन्: यसको विपरीत, तिनीहरूको सफलताको स्तर धेरै ठूलो थियो।

नेट सिल्भर, उदाहरणका लागि, हिलारी क्लिन्टन र डोनाल्ड ट्रम्पको समग्र नतिजा लगभग "किला"। तर उनले प्रमुख राज्यहरू तोक्न गल्ती गरे र यसरी प्रत्येकको लागि विजयको सम्भावनाहरू:

भविष्यवाणी…

... र वास्तविकता

जहाँ डेमोक्र्याटहरूले जितेका थिए, उनीहरूले सोचेभन्दा धेरै मतान्तरले त्यसो गरे, तर यसले उनीहरूलाई धेरै प्रतिनिधिहरू दिएन, जबकि जहाँ टाई अपेक्षित थियो, त्यो रिपब्लिकनहरूको पक्षमा मात्र टुट्यो, जसले यसरी धेरै प्रतिनिधिहरू कटनी गरे। अपेक्षित।। यसरी, विश्वव्यापी रूपमा यसलाई सही गर्दै गर्दा, पोलस्टरहरूले स्थानीय रूपमा ठूलो गल्तीहरू गरे।

अराजकताको पुतलीको पखेटा फडफडले ट्रम्पलाई समर्थन गर्‍यो र हामीलाई केही आधारभूत कुरा सिकाएको छ: विवरणमा धेरै ध्यान नदिऔं, किनभने उहाँ गलत हुनुहुन्छ। सामान्य तस्विरसँग टाँसौं, किनभने यो सम्भवतः सही हुनेछ।

र अर्को कुरा। पुतली प्रभाव", बहुमतीय निर्वाचन प्रणालीमा नतिजा विकृत गर्न अराजकताको शक्ति ठूलो हुन्छ वा संयुक्त राज्य अमेरिका जस्तै प्रतिनिधिहरु द्वारा, तर समानुपातिक प्रणालीहरूमा धेरै नियन्त्रण योग्य। सौभाग्यवश, स्पेनमा हामीसँग संयुक्त राज्यको तुलनामा कम असमान प्रणाली छ। त्यसैले हाम्रो एक्स्ट्रपोलेसनहरू, तिनीहरूका सबै त्रुटिहरू सहित, धेरै विश्वसनीय छन्।

यसका लागि एउटै शर्त यो हो कि... यो हो कि... सर्वेक्षणहरू राम्ररी सम्पन्न भएका छन्। आशा गरौं कि तिनीहरू संयुक्त राज्यको लागि नेट सिल्भरको अनुमान जत्तिकै राम्रो छन्।

अहिलेको लागि, हामी यहाँ सेलेस्टे-टेल द्वारा स्पेनमा प्रकाशित सिटहरूको बाँडफाँड र प्रान्तहरूद्वारा हाम्रो आफ्नै एक्स्ट्रापोलेसनको साथ अन्तिम प्रकाशित छोड्छौं।

हामी यसलाई धेरै विश्वास गर्छौं, तर यो तार्किक छ। तिम्रो के बिचार छ?

जोस साल्भर