Daria Demekhina
декабрь 2016.
4572

Что такое эффект Брэдли?

Ответить
Ответить
Комментировать
1
Подписаться
7
3 ответа
Поделиться
Ответ партнёра TheQuestion

Вообще говоря, прогнозы выборов, основанные на опросах, могут быть неверными (в среднем) по четырем причинам:

1. Смещение из-за отказа отвечать (non-response bias): часть людей систематически отказывается общаться с поллстером. Это не особенно большая проблема в том случае, если такой отказ не связан с политическими предпочтениями напрямую. Скажем, если люди с низким доходом редко отвечают на телефонные звонки с незнакомого номера, то их в выборке будет меньше, чем в популяции. Однако при оценке общественного мнения по какому-то вопросу (например, сколько процентов одобряет работу президента), их можно будет учитывать с увеличенным “весом”, и таким образом получить несмещенную оценку.

Серьезные проблемы возникают, если отказ отвечать связан с тем аспектом общественного мнения, который измеряется. Например, в 2012-м году после первых дебатов Барака Обамы и Митта Ромни (кандидата на пост президента США от Республиканцев), в СМИ стали говорить о том, что общественное мнение сильно сместилось в пользу Ромни. По общему мнению Обама выступил на этих дебатах хуже, чем Ромни. Однако, как показывают Gelman, Goel, Rivers, и Rothschild в статье "Mythical Swing Voter", настоящее изменение в общественном мнении могло быть гораздо меньше, а эффект, который обнаружили поллстеры мог быть связан с тем, что сторонники Обамы чаще отказывались принимать участие в опросах после неудачных для Обамы первых дебатов.

2. Смещение из-за социальных ожиданий (social desirability bias): часть опрошенных предпочитает скрывать свои настоящие предпочтения и отвечает "социально-ожидаемым" образом (именно такое поведение иногда называют в прессе "эффектом Брэдли"). Это действительно может быть проблемой в опросах. Самый очевидный пример: по опросу American National Election Survey, явка на президентских выборах 2012-го года была 78 процентов. Однако согласно официальным результатам выборов -- только 55 процентов. Самое очевидные объяснение такого разрыва: поскольку голосовать на выборах -- это социально-одобряемое поведение, то люди стесняются признаваться в том, что они не пришли на выборы. Отсюда возникает такой разрыв.

Насколько большую роль такой фактор сыграл на последних выборах -- неизвестно. Сейчас консенсус состоит в том, что скорее не очень большую. Действительно, есть свидетельства того, что люди обманывали поллстеров. Например, Katherine Cramer, политолог из Университета Висконсина, пишет о том, что многие жители сельских районов Висконсина признавались ей в частных беседах, что говорили поллстерам, что собираются голосовать за Хиллари Клинтон, хотя уже знали, что проголосуют за Трампа.

Тем не менее, есть причины сомневаться в том, что этот эффект был серьезным. Во-первых, почти не было различий между онлайн-опросами и личными интервью. Обычно мы ожидаем, что в онлайн опросах, где нет давления личности интервьюера этот эффект будет слабее. Во-вторых, в недавней работе Alexander Coppock, показал, что использование техник, которые позволяют ослабить влияние social desirability bias на ответы, не влияет на долю людей, которые говорят, что поддерживают Трампа. Это аргумент в пользу того, что влияние social desirability bias на ошибку прогнозов могло не быть значительным. Действенные способы поправить финансовое положение Как заставить деньги работать?Как научиться экономить?Блогинг — способ заработать или хобби?

3. Ошибки в оценке явки (mistakes in likely voter screening): такое случается, когда опросили одну категорию людей, а на выборы совсем другая категория людей пришла. Простой пример, на промежуточный выборах 1998-го года в США только три процента избирателей -- молодые люди (18-29 лет). Однако на выборах 2000-го года эта категория составила уже девять процентов от всех кто пришел на участки. Прогноз того, кто придет на выборы -- очень сложная задача, и ошибка в таком прогнозе может привести к неверному прогнозу исходов выборов. Насколько это было серьезной проблемой на выборах 2016-го года в США, пока не очень понятно, но скорее всего -- достаточно серьезной. 

Например, Нейт Сильвер показывает, что опросы “ошибались” сильнее в тех Штатах, где больше доля белого населения без высшего образования (у них традиционно была низкая явка). Конечно, эта корреляция может объясняться разными причинами, но она согласуется с теорий про ошибки в прогнозах явки. Хорошая новость состоит в том, что в США информация о том, проголосовал ли человек, публично доступна, и как только эти данные выложат, можно будет проверить, насколько проекции явки в разных демографических категориях отличались от реальной явки.

Кстати, есть мнение, что именно это и случилось на выборах губернатора Калифорнии 1982-го года, откуда пошло выражение “эффект Брэдли”: соперникам Тома Брэдли удалось привлечь на избирательные участки людей, которые раньше не голосовали -- тех, чья доля была недооценена опросами. Именно из-за этого прогнозы тех выборов могли оказаться ошибочными, а вовсе не из-за “эффекта Брэдли”.

4. Стремительное изменение общественного мнения (rapid opinion change): опрос не проводится мгновенно. Между опросом и выборами мнение людей может измениться. Даже в отсутствие всех перечисленных выше недостатков, прогноз на основе опроса может быть неточным, если люди успеют поменять свое мнение. 

Насколько это случилось в США в 2016-м году -- непонятно. Люди ответственные за кампанию Хиллари Клинтон говорят, что произошло именно это: якобы молодые люди в самых важных штатах, будучи уверенными в том, что Хиллари победит, решили проголосовать за кандидатов от мелких партий. Насколько это реалистичная версия -- пока неясно.

Ответ получился длинный. Короткая версия: “эффект Брэдли”, более известный как social desirability bias, это далеко не единственная проблема в опросах и во-многих случаях не самая важная.

P.S. Видео на тему (применительно к выборам 2016-го года в США):

Это ситуация - когда избиратели, отвечая на вопросы социологов - дают ответ, который им кажется более социально приемлемым. Изначально - это было по расовому критерию, когда избиратели говорили, что будут голосовать за популярного чернокожего кандидата, а результат совсем не совпадал с прогнозами. Сейчас расширенная трактовка этого используется для объяснения фиаско социологов на последних выборах США. Избиратели Трампа стыдились признаться в своем выборе, и поэтому отвечали не правдиво. Я не согласен с этим объяснением - мое объяснение, основаное на мета-анализе данных опросов общественного мнения, говорит что не было универсального прокола социологов. Были две группы соц опросов, отлично определяемых методами кластеризации. Те, кто постоянно показывал преимущество Хиллари Клинтон. И те, что большую часть времени показывали конкуренцию в пределах погрешности, с статистически незначительным преимуществом кандидата демократов (что и реализовалось -так как я изучал опросы национального уровня, и Клинтон выиграла на национальном уровне). Мое объяснение - оптимистичные для Хиллари опросы использовали данные с прошлых выборов, чтобы оценить, кто придет на выборы. Социологи, предсказавшие результат правильно - использовали динамические оценки turnout среди различных социальных групп. Этому есть подтверждения в данных. Брэдли эффект - да, он имел место, но скорее всего его использование - это попытки социологов сохранить лицо. И по моей информации - в private polling этот эффект не просматривался, чем объясняется активность демократов в Пенсильвании непосредственно перед выборами. Если бы они были уверены в победе в этом штате, не было бы визитов Обамы и других популярных демократов.

В общем смысле, это когда люди говорят одно, а делают другое.

В политике же, это когда в предвыборном опросе лидирует один кандидат (по причинам его популярности, необычности, или страха быть обвиненным в выборе или быть не как все), но в итоге избирается другой. 

Название эффекта пошло от одних выборов в США где с почти 90% отрывом при предвыборном опросе лидировал темнокожий кандидат Том Брэдли (возможно по причине нежелания быть обвиненным в расизме), но в итоге в выборах победил светлокожий. 

Ярослав Исайкинотвечает на ваши вопросы в своейПрямой линии
Ответить