A partire da oggi, per la prima volta, il nostro modello sulle elezioni di metà mandato del 3 novembre stima anche le probabilità che ciascun partito conquisti il controllo dei due rami del Congresso. Al momento assegna ai democratici 82 possibilità su 100 di ottenere la maggioranza alla Camera dei Rappresentanti e 55 su 100 di conquistarla al Senato, dove la sfida resta sostanzialmente alla pari.
È la novità più evidente dell’aggiornamento che abbiamo appena introdotto. Nelle ultime settimane abbiamo testato sulle elezioni passate il modello presentato a giugno, ne abbiamo ricalibrato il grado di incertezza e aggiunto una nuova fonte di informazioni per i collegi nei quali non sono disponibili sondaggi. Nel complesso, però, l’aggiornamento ha inciso solo in misura limitata sulle proiezioni: un risultato rassicurante, perché conferma la solidità della versione precedente.
Alla Camera, la proiezione è passata da 227 a 225 seggi democratici, mentre il numero dei collegi classificati come incerti è salito da 19 a 25. Il nuovo modello, in altre parole, riflette meglio l’incertezza nei casi in cui la versione precedente tendeva a mostrarsi troppo sicura, soprattutto nelle previsioni favorevoli ai repubblicani. Al Senato, invece, la sfida rimane un testa a testa: 6 seggi sono in bilico e i democratici restano lievemente in vantaggio. In questo articolo spieghiamo nel dettaglio che cosa è cambiato e perché queste modifiche rendono il modello ancora più affidabile.
Lorenzo Ruffino
Dalle proiezioni alle probabilità
La versione precedente pubblicata a giugno indicava quale candidato fosse in vantaggio in ciascuna gara, ma misurava l’incertezza soltanto al Senato, attraverso 10.000 simulazioni che, però, non erano mostrate ai lettori. Esse servivano a valutare se la competizione per il controllo dell’aula fosse sostanzialmente alla pari, non a calcolare e pubblicare probabilità precise. La nuova versione compie invece un passo avanti: si basa su 50.000 simulazioni dell’intera elezione, considerando insieme Camera e Senato.
In ogni simulazione, quindi, il modello genera un esito leggermente diverso: parte dalle stime relative alle singole gare e introduce i possibili errori dei sondaggi e delle altre fonti utilizzate. Al termine conta quante volte ciascun partito conquista la maggioranza in entrambe le camere del Congresso. Ciò significa, per esempio, che se i democratici raggiungono almeno 218 seggi alla Camera nell’82% delle simulazioni, il modello assegna loro 82 possibilità su 100 di ottenere il controllo dell’aula.
L’ampiezza dei possibili errori non viene stabilita arbitrariamente. Per ogni sfida, il modello parte dall’incertezza associata alla media dei sondaggi, calcolata attraverso il filtro di Kalman già illustrato nella presentazione di giugno. Ricapitolando: ciascuna rilevazione viene trattata come una misurazione imperfetta di un consenso “reale” che cambia gradualmente nel tempo: il margine di incertezza si restringe quando i sondaggi sono numerosi e recenti, mentre si amplia quando sono pochi o datati. Il simulatore aggiunge poi l’incertezza dovuta al tempo che ancora ci separa dal voto, stimata sulla base dei cicli elettorali precedenti. Più è lontano il 3 novembre, maggiori sono le possibilità che lo scenario cambi e più ampio è quindi il ventaglio degli esiti plausibili.
L’aspetto più delicato, e la ragione principale per cui le simulazioni sono indispensabili, è che gli errori dei sondaggi spesso non sono indipendenti tra loro. Storicamente parlando, quando le rilevazioni hanno sbagliato, hanno teso a farlo nella stessa direzione in molte aree del Paese. È accaduto, per esempio, nel 2016 e nel 2020, quando i voti per i repubblicani sono stati chiaramente sottostimati in numerosi Stati e collegi. Per questo motivo, il nostro nuovo modello non simula quindi soltanto errori isolati nelle singole sfide, ma anche scostamenti generalizzati: negli scenari in cui i sondaggi sovrastimano i democratici, la correzione a loro sfavore si ripercuote contemporaneamente sulle elezioni per la Camera e per il Senato. Anche per questo, 82 possibilità su 100 vanno considerate come un netto vantaggio, mai come una certezza.
Tutto questo è visibile anzitutto nel nuovo widget “Quali sono le probabilità di vittoria?”, che mostra la distribuzione completa degli esiti prodotti dalle simulazioni. Muovendosi sulle mappe è invece possibile consultare la probabilità di vittoria in ciascuna sfida, espressa con formule come “vince 62 volte su 100”. L’introduzione di queste stime ci consente inoltre di confrontare più facilmente le nostre previsioni con quelle degli altri modelli pubblicati nelle ultime settimane. Il quadro che emerge è rassicurante: anche il modello di Nate Silver, per esempio, considera favoriti i democratici.
Un modello messo alla prova sul passato
Come si può valutare l’affidabilità di un modello prima del giorno delle elezioni? Il metodo più rigoroso consiste nel metterlo alla prova su consultazioni già concluse. Abbiamo quindi ricostruito, giorno per giorno, le elezioni di metà mandato del 2018 e del 2022, fornendo al modello soltanto i sondaggi e le informazioni disponibili in quel momento, come se il risultato finale fosse ancora sconosciuto. L’esercizio ha prodotto oltre 20.000 previsioni per la Camera e più di 1.600 per il Senato, che abbiamo poi confrontato con i risultati effettivi.
Da questa verifica sono nate alcune delle correzioni più importanti. La media nazionale dei sondaggi reagisce ora più rapidamente alle nuove rilevazioni, perché la versione precedente tendeva a restare indietro quando il clima politico cambiava velocemente. Abbiamo inoltre ampliato sensibilmente l’incertezza stimata nelle singole sfide per il Senato: quella prevista in precedenza era circa la metà di quella riscontrata nella realtà. Un modello troppo sicuro delle proprie previsioni, infatti, rischia di risultare fuorviante.
Per la Camera dei Rappresentanti abbiamo invece ricalibrato il grado di fiducia da attribuire alle stime, sia nei collegi coperti dai sondaggi sia in quelli privi di rilevazioni. Ma è cambiata anche la correzione storica utilizzata per trasformare la media nazionale dei sondaggi in una stima del clima politico generale: non è più un valore fisso stabilito una volta per tutte, ma viene calcolata sulla base dei cicli elettorali dal 2010 in poi.
Non tutti i sondaggi, inoltre, prendono in esame lo stesso tipo di elettori. Alcuni si concentrano sui “probabili elettori”, selezionati perché ritenuti quasi certi di andare alle urne; altri utilizzano il campione più ampio degli “elettori registrati”. La distinzione è importante perché, storicamente, chi partecipa davvero alle elezioni di metà mandato tende a essere più conservatore di chi è semplicemente iscritto alle liste elettorali. In media, nelle rilevazioni passate, i campioni di probabili elettori hanno mostrato un miglioramento per i repubblicani di circa un punto rispetto a quelli degli elettori registrati.
Per tenere conto di questa differenza, il modello attribuisce ai sondaggi condotti sui probabili elettori un peso quasi doppio rispetto a quelli basati sugli elettori registrati. Questi ultimi, invece, non vengono corretti in modo uniforme: quando uno stesso istituto pubblica entrambe le versioni, il modello misura lo scarto tra i due campioni e lo utilizza per rendere confrontabili i risultati. Apparentemente, però, quest’anno quella differenza è quasi scomparsa: i sondaggi sui probabili elettori non mostrano più, infatti, la consueta inclinazione verso i repubblicani rispetto a quelli sugli elettori registrati. Questo è un possibile segnale che, almeno per ora, l’elettorato più motivato a partecipare al voto non sia quello repubblicano.
Nel modello per il Senato abbiamo, invece, introdotto anche una nuova informazione: i fondi raccolti dai candidati, ricavati dai registri della Federal Election Commission, ovvero l’autorità federale che vigila sul finanziamento delle campagne elettorali. Nelle sfide per le quali sono disponibili pochi sondaggi, la capacità di raccogliere donazioni rappresenta infatti uno dei segnali più concreti della forza di una candidatura.
Più in generale, la regola che ci siamo imposti è semplice: una modifica è stata introdotta soltanto se dimostra di migliorare le previsioni relative alle elezioni passate. Molte delle idee da noi sperimentate non hanno superato questa prova. Il caso più istruttivo ha riguardato il sistema più sofisticato tra quelli testati, capace di apprendere autonomamente, gara per gara, quanto peso attribuire a ciascuna fonte. In media produceva risultati persino leggermente migliori, ma i pesi calcolati sulla base di appena due cicli elettorali erano troppo fragili. Proprio nelle sfide decise da pochi punti, quelle che contano di più, commetteva più errori rispetto al metodo più semplice. Abbiamo quindi deciso di escluderlo, conservando però la componente che aveva dimostrato di funzionare meglio di tutte: le valutazioni degli esperti.
I giudizi degli esperti
Il cambiamento più rilevante riguarda la Camera dei Rappresentanti. Si vota in 435 collegi, ma soltanto una piccola parte di questi è coperta da sondaggi locali. Per oltre 150 collegi sono però disponibili le valutazioni degli esperti statunitensi, che da decenni classificano le competizioni secondo una scala ormai consolidata: “solid” per quelle considerate sicure, “likely” e “lean” per quelle più o meno favorevoli a un partito e “tossup” per le sfide senza un chiaro favorito.
Il modello utilizza ora anche queste valutazioni, ma non le recepisce alla lettera. Abbiamo raccolto quasi 93.000 giudizi pubblicati nei cicli elettorali del 2018, del 2022 e del 2026 e misurato il significato concreto attribuito da ciascun esperto alle diverse categorie. Abbiamo verificato, per esempio, con quale margine si concludevano in media le gare classificate come “lean R” o con quale frequenza il partito indicato come favorito in una sfida “likely D” veniva sconfitto. In questo modo, ogni valutazione è stata tradotta in una stima numerica sulla base dei risultati delle elezioni precedenti.
Queste stime affiancano ora i dati strutturali già utilizzati dal modello soltanto nei collegi esaminati dagli esperti e assumono un peso maggiore quando non sono disponibili sondaggi. I test sulle elezioni passate mostrano che, nei collegi valutati dagli esperti ma privi di rilevazioni, il loro impiego ha ridotto l’errore medio di quasi 4,5 punti percentuali. È migliorata anche la previsione del numero complessivo di seggi: l’errore si è quasi dimezzato nel 2018 ed è diminuito di quasi due terzi nel 2022.
Abbiamo sperimentato lo stesso metodo anche per il Senato, ma alla fine abbiamo deciso di non adottarlo. Tutte le competizioni decisive, come quella in Ohio tra Sherrod Brown e Jon Husted, sono infatti già coperte da numerosi sondaggi. In questi casi, le valutazioni degli esperti non forniscono informazioni aggiuntive sufficienti a migliorare sensibilmente le previsioni, come nel caso della Camera dei Rappresentanti.
Le altre novità visibili
Le novità non si limitano però al widget con le probabilità complessive di controllo delle due Camere. Come già citato in precedenza, le mappe mostrano ora anche le possibilità di vittoria in ciascuna gara: selezionando un collegio della Camera o uno Stato per il Senato, è possibile subito vedere quale candidato è in vantaggio e quante volte prevale nelle nostre simulazioni.
La mappa della Camera dei Rappresentanti è stata inoltre resa più facile da esplorare, soprattutto da mobile. È ora possibile cliccare su uno Stato ed ingrandirlo per osservare nel dettaglio la suddivisione delle assegnazioni dei collegi, e permettendo di distinguere più chiaramente i distretti negli Stati più popolosi o caratterizzati da confini particolarmente complessi. Si può così passare dal quadro nazionale alle singole competizioni e individuare rapidamente dove si concentrano le sfide decisive, quali collegi sono saldamente orientati verso un partito e quali potrebbero invece cambiare schieramento.
Abbiamo anche riscritto completamente la nota metodologica, aggiungendo una spiegazione delle simulazioni, della calibrazione dell’incertezza e delle nuove fonti introdotte. I principi fondamentali restano però gli stessi del modello pubblicato a giugno: le previsioni combinano sondaggi, dati strutturali e tendenze storiche, vengono aggiornate più volte al giorno fino al 3 novembre, e, a parità di informazioni disponibili, producono sempre lo stesso risultato, senza interventi discrezionali o correzioni manuali dell’ultimo momento.
Resta valida, soprattutto, la distinzione chiave che esiste in statistica tra probabilità e certezza: assegnare ai democratici 82 possibilità su 100 non significa considerarne sicura la vittoria, ma piuttosto stimare che, in 100 elezioni svolte nelle stesse condizioni, i primi conquisterebbero la maggioranza della Camera 82 volte. Nei restanti 18 casi a prevalere sarebbero invece i repubblicani: si tratta di un esito meno probabile, ma tutt’altro che impossibile.
Lorenzo Ruffino
Scrive regolarmente da anni di politica, elezioni, società e economia con un approccio data-driven. È parte di Focus America dal 2018, ha una newsletter su Substack.
