Come funzionano i modelli predittivi delle elezioni negli Stati Uniti

Kamala Harris ad oggi ha il 53% di probabilità di vittoria facendo la media dei modelli predittivi di Nate Silver, FiveThirtyEight e dell’Economist. Ma come funzionano questi modelli? E perché sono utili. Vediamolo in questo thread.

I modelli predittivi elettorali negli USA combinano sondaggi, dati economici e altri fattori per stimare le probabilità di vittoria dei candidati. Sono modelli di tipo bayesiano. La prima cosa che fanno è calcolare medie ponderate dei sondaggi, dando più peso a quelli più recenti e affidabili.

Poi oltre ai sondaggi, i modelli incorporano "fondamentali" come dati economici (PIL, occupazione, inflazione) e fattori politici (vantaggio dell'incumbency, correlazione tra Stati). Questi dati aiutano a prevedere il voto e sono utili quando manca molto alle elezioni o quando ci sono pochi sondaggi in alcuni Stati.

Ad esempio, si considera la correlazione tra stati: se un candidato guadagna in Pennsylvania, probabilmente migliorerà anche in stati simili come Michigan e Wisconsin. Questo è detto "information borrowing".

I modelli stimano come l'opinione pubblica possa cambiare da oggi al giorno delle elezioni. Storicamente, il margine di vantaggio nei sondaggi si sposta in media di 3-6 punti negli ultimi mesi di campagna. Si tiene conto anche dei possibili errori sistematici dei sondaggi.

I modelli poi simulano migliaia di scenari elettorali con simulazioni Monte Carlo esplorando le varie combinazioni di spostamenti dell'opinione pubblica ed errori dei sondaggi. Si conta poi in ogni simulazione chi ha vinto e si ottiene così la probabilità di vittoria.

Che differenze hanno i modelli? Non è semplicissimo dirlo, perché il codice non è pubblico e quindi bisogna basarsi solo sulle spiegazioni metodologiche. Ma ad esempio, 538 e Silver applicano aggiustamenti più complessi ai sondaggi, mentre l’Economist si affida maggiormente a medie ponderate semplici. Sui fondamentali: 538 usa 11 indicatori economici, Silver 6.

Ma molto dipende dalle assunzioni che ci sono nei modelli. Ad esempio il modello di Silver si aspettava un aumento dei sondaggi per Harris dopo la convention (il cosiddetto "convention bounce”). Non essendoci stato, le probabilità di vittoria di Harris sono scese. Ma per 538 e l’Economist non è successo.

Sapere qual è il modello più affidabile è impossibile. Possiamo storicamente valutare solo quello di Silver. L’Economist è infatti solo alla seconda volta che lo usa (e nel 2020 fu parecchio criticato per essere over-confident) e quello di 538 è nuovo. Quest’ultimo è stato molto criticato quando c’era ancora Biden e alcuni non lo ritengono affidabile. Ma risultati “strani” non implicano che sia sbagliato. Semplicemente non possiamo dirlo ora. Si potrà valutare solo a novembre.

Va inoltre considerato che anche se un modello dice che Harris/Trump ha il 75% di probabilità di vittoria non vuol dire che è sicuro che vinca. Vuol dire semplicemente che il candidato è molto favorito. Ma un 25/30% di probabilità di vittoria non è uguale a 0. È basso, ma può benissimo vincere.

Ha quindi senso guardare questi modelli? Sì. Hanno il grande vantaggio di fare loro il lavoro di aggregazione e ti dare una misura dell’incertezza. Ma non sono perfetti. Un buon approccio è fare la media dei tre e guardare a quel dato.