Cinco coisas que você deve saber sobre a análise da pesquisa eleitoral do 2024 Battleground Tracker da CBS News

O CBS News Battleground Tracker retorna, explicando o que os eleitores estão pensando e fornecendo regularmente instantâneos detalhados da situação. eleições presidenciais dos estados unidos em cada estado durante a campanha de 2024 Além das pesquisas específicas que realizamos nos principais estados em uma determinada semana, o mapa Battleground Tracker inclui nossas melhores estimativas e classificações da corrida presidencial em cada estado. Isso inclui estados onde pesquisamos extensivamente e estados onde entrevistamos menos eleitores, mas temos muitos outros dados. Role para baixo para ver as estimativas mais recentes do status do campo de batalha da CBS News (você também pode passar o mouse sobre o mapa para ver as estimativas).

O que exatamente é o Battleground Tracker e de onde vêm os números? Aqui estão cinco coisas que você deve saber.

1. Indo estado por estado para entender esta eleição

Adotamos uma abordagem estado a estado para descrever a raça e avaliar a opinião pública, uma vez que a presidência é conquistada no Colégio Eleitoral e não pelo voto popular nacional. Na verdade, confiar demasiado nas sondagens nacionais pode ser enganador, uma vez que 2016 nos lembrou.

O Battleground Tracker analisa cada estado individual, concentrando-se nos mais competitivos. E traduzimos o apoio atual de cada candidato ao marcador de votos eleitorais. A nossa abordagem estado a estado também dá uma ideia do que os eleitores em diferentes partes do país pensam e sentem sobre os candidatos deste ano, bem como sobre questões nacionais e locais.

2. Mais do que uma simples pesquisa

Embora a pesquisa com eleitores em todo o país seja parte integrante do Battleground Tracker, esta é mais do que uma pesquisa típica. É realmente um projeto de big data. Combinamos pesquisas, arquivos de eleitores (de Dados L2 (L2 é a empresa usada pela CBS News para arquivos de eleitores), dados do Censo dos EUA e tendências históricas para obter uma imagem clara do que está acontecendo em cada estado.

Isto é o que os dados nos dizem:

• Sabemos quais candidatos apoiam diferentes tipos de eleitores graças às nossas pesquisas, que incluem amostras muito maiores (dezenas de milhares) do que uma pesquisa típica;
• Sabemos quantas pessoas como eles existem em cada estado e condado, bem como o seu histórico de participação, a partir de ficheiros eleitorais e dados do Censo dos EUA;
• E conhecemos os resultados das eleições anteriores de cada estado, o que nos permite ancorar as nossas estimativas para 2024 na história recente.

Nosso modelo combina todos esses dados usando regressão multinível com pós-estratificação (role para baixo para obter mais detalhes sobre isso). Uma característica desta técnica é que usamos tendências nacionais para informar a nossa imagem de um estado específico. Se descobrirmos que os eleitores hispânicos em todo o Sudoeste estão a mudar de apoio, por exemplo, utilizamos a informação para estimar com mais precisão os estados específicos em que vivem os eleitores hispânicos. O mesmo se aplica a muitos outros tipos de eleitores. A pesquisa permite que eles nos digam o que pensam e relacionamos isso com quantos deles vivem em cada estado.

Colaboramos na coleta e modelagem de dados com uma empresa global de pesquisa de opinião. VocêGovAproveitando nossos esforços bem-sucedidos em 2018, 2020e 2022.

3. Pense em instantâneos, não em previsões

Contamos qual é a situação atual das corridas, explicando por que e o que pode mudar. Antecipamos totalmente a mudança antes da primeira votação, por isso atualizaremos tudo periodicamente nos próximos meses.

Ao contrário de uma previsão eleitoral, estimamos o apoio atual a cada candidato, incorporando todos os dados que recolhemos até agora. Por exemplo, se estimarmos que o presidente Biden tem 49% num estado com uma margem de erro de 3 pontos, estamos confiantes de que o seu apoio ali se situa entre 46% e 52%. hoje – não que o resultado final esteja nessa faixa.

Não há nada aqui que explique a incerteza futura: nada sobre mudanças na economia ou debates dramáticos, por exemplo. Esperamos que as mudanças aconteçam antes da primeira votação, por isso atualizaremos tudo periodicamente durante o outono. Uma corrida que hoje se inclina para um jogo poderia ser reclassificada como um sorteio se se tornar mais competitiva.

4. Cenários eleitorais

Isso nos leva aos cenários. No futuro, o Battleground Tracker oferecerá cenários plausíveis de como a eleição poderia acontecer. Faremos isso usando uma combinação de simulação estatística e ajustando algumas das premissas subjacentes ao nosso modelo, o que resultará em um faixa de resultados possíveis.

Aqui está um exemplo. Uma das coisas mais difíceis de determinar será a participação: quem realmente se preocupará em votar? Modelar quem provavelmente votará é um desafio perene que é sensível a suposições.

No nosso modelo de base, estimamos quais eleitores estão a votar com base tanto no que nos dizem que planeiam fazer como nos padrões históricos nos seus estados. Em nossos cenários, alteraremos ligeiramente os parâmetros do modelo para explorar o que poderia Isto poderá acontecer se, por exemplo, um grande número de eleitores ficar em casa (talvez por medo de adoecer) ou se houver um aumento na votação por correspondência (também possível dado o intenso interesse nestas eleições). Implementaremos nossos cenários mais tarde na campanha, então volte!

5. Os modelos têm um histórico sólido

Embora adotemos uma abordagem diferente das pesquisas tradicionais, o Battleground Tracker baseia-se em métodos rigorosos das áreas de ciência política, pesquisa de opinião e estatística. Além disso, temos um forte histórico de emprego de modelos semelhantes na CBS News nos últimos anos.

Nosso modelo 2018 teve um desempenho particularmente bom, acompanhando de forma constante a melhoria dos Democratas nas principais disputas e a eventual onda azul na Câmara dos Representantes dos EUA. De fato, nosso cenário de alta participação estimou com precisão a repartição final dos assentos, quando se descobriu que a participação histórica impulsionou os ganhos democratas.

Nossas qualificações profissionais precisas em 2020 Eles foram baseados em um modelo semelhante. Estimámos que os Democratas tinham conquistado uma vantagem no dia das eleições, mas que os Republicanos poderiam conseguir um aumento tardio na participação. Todos os estados que classificamos como inclinados aos democratas acabaram indo para Biden, e todos os estados que classificamos como inclinados aos republicanos foram para Trump. Dos nossos seis brindes, Trump ganhou quatro e Biden ganhou dois.

E mais recentemente, esta metodologia permitiu-nos estimar com precisão o Eleições intercalares de 2022. O nosso modelo apontou consistentemente para ganhos republicanos estreitos na Câmara, em vez da onda vermelha que muitos outros analistas esperavam.

Mais sobre o modelo estatístico que usamos

Se você quiser saber mais sobre os dados e o modelo estatístico que usamos, e não se importa com um pouco de jargão, continue lendo…

Primeiro, entrevistamos milhares de eleitores registrados em todo o país e garantimos a obtenção de amostras maiores em estados decisivos, que esperamos serem mais competitivos. As perguntas mais importantes da pesquisa que fazemos para fins de estimativa são a probabilidade de eles votarem e em qual candidato votariam hoje.

Determinamos então como as intenções de voto das pessoas estão relacionadas às suas características, como idade, sexo, raça, educação, votos anteriores, local onde moram, etc. Cada eleitor possui uma determinada combinação, que chamaremos abreviadamente de “perfil”. Por exemplo, um perfil possível é o de uma mulher asiática de 45 anos, com diploma universitário, que votou em Biden há quatro anos e mora no condado de Allegheny, na Pensilvânia. Altere qualquer uma dessas características e você obterá um perfil diferente. Executamos uma regressão multinível (uma forma de modelar a relação entre diferentes variáveis) nos dados da pesquisa para estimar quantos eleitores de cada perfil específico pretendem votar em cada candidato principal. A regressão inclui características anteriores dos eleitores, bem como efeitos estaduais e distritais (níveis “multiníveis”).

O próximo passo é estimar quantas pessoas de cada perfil de eleitor moram em cada estado. Para fazer isso, usamos uma combinação de dados do Censo dos EUA e registros eleitorais, incluindo contagens de eleitores em níveis muito granulares, como distritos eleitorais. Em cada estado, multiplicamos o número total de eleitores de um determinado perfil pela proporção de eleitores com esse perfil que escolhem um candidato (etapa de “pós-estratificação”). Ao agregar todos os perfis de eleitores de um estado, finalmente obtemos a estimativa da parcela de votos desse candidato em todo o estado. No Maine e no Nebraska (os dois estados que atribuem votos eleitorais por distrito eleitoral) também estimamos o apoio aos candidatos em cada distrito.