Oguz Guerk*
Man kann nicht sagen, dass in der Türkei bis in die 1980er Jahre öffentliche Meinungsumfragen institutionell und in regelmäßigen Abständen durchgeführt wurden. Mit den Parlamentswahlen 1983 begannen Medienorganisationen, öffentliche Meinungsumfragen finanziell zu unterstützen und diesen Untersuchungen in Medienorganen großen Raum einzuräumen, und öffentliche Meinungsumfragen wurden in Wahlperioden in beispielloser Weise zu einem Bestandteil des täglichen Lebens und verbreiteten sich immer weiter. Andererseits gab es, soweit ich mich erinnern kann, bei früheren Wahlen in der Türkei nicht so viel Interesse an „Umfragen“ oder „Wahlsimulationen“ wie heute, die wahrscheinlich aus den USA importiert wurden, um das Wahlumfeld in der Türkei zu untersuchen (und (Die Praxis des Wählens ist zunehmend ein technisches Problem.) Wir sind mit neuen „Gewohnheiten“ konfrontiert.
In diesem Artikel möchte ich die Aufmerksamkeit auf einige wichtige Punkte zu Wahlzusammenschlüssen im Allgemeinen lenken, nicht zu Simulationen von Wahlen (oder Stellvertreterverteilungen in einer imaginären Versammlung). Bei den Präsidentschaftswahlen 2018 (CB) und den Kommunalwahlen 2019 gibt es eine Reihe von Tools, die wir anwenden können, um zu verstehen, wie ein „Genauigkeits“-Index von Unternehmen abgeleitet werden kann, die einen Monat vor der Wahl Wahlumfragen veröffentlicht haben, und wie man einen „Genauigkeitsindex“ erstellt. Poll Aggregation“ für den 14. Mai anhand dieser Informationen. Eine davon besteht darin, den Nutzen eines Index dafür zu ermitteln, wie „genau“ jedes Unternehmen im Allgemeinen ist, indem die Fehlerquoten der Unternehmen bei vergangenen Wahlen anhand eines gemeinsamen und von Wahl zu Wahl geltenden Benchmarks bewertet werden. Dabei gehen wir davon aus, dass die relative Belastung des Unternehmens, das die Umfrage durchführt, bei der Konsolidierung umso größer sein sollte, je mehr sich die letzte von einem zufälligen Unternehmen vor einer Wahl durchgeführte Umfrage mit dem entsprechenden Wahlergebnis überschneidet.
Bei der Aggregation von Fragebögen handelt es sich um eine Technik, die mehrere Umfrageergebnisse zu einem bestimmten Thema oder einer bestimmten Wahl zusammenführt, um eine zuverlässigere Vorhersage des Zwecks zu erhalten. Dies kann durch einfache Mittelung von Umfragen oder durch die Verwendung komplexer Systeme wie verschiedener Bayes’scher Modelle bei der Kombination von Umfragen, Glättungsalgorithmen oder statistischer Modellierung eines theoretischen Zeitreihenprozesses (der Umfragen hervorrufen soll) erfolgen. Wir können alle diese Methoden unter anderen Überschriften definieren und diskutieren, aber ob der geworfene Stein den verängstigten Frosch berührt, ist ein anderes Fragezeichen.
Durch die Berücksichtigung der Unterschiede im Design und der Stichprobengröße der verschiedenen Fragebögen kann die Anwendung der Fragebogenaggregation theoretisch den Gesamtspielraum für Unvollkommenheiten verringern und die Genauigkeit der Vorhersage erhöhen. Leider stellen Probleme bei der Zugänglichkeit und Zuverlässigkeit relevanter Informationen in der Türkei oft unüberwindbare Schwierigkeiten dar. In ihrer Masterarbeit untersuchte İrem Aydaş (2020) die Berichterstattungspraktiken von 374 Vorwahlumfragen aus 11 Wahlperioden in der Türkei Mitte 2011–2019 und brachte dabei die auffällige Tatsache ans Licht: Ungefähr 69 % aller dieser Umfragen wurden ohne Angabe von Gründen gemeldet der Probenahmepfad. [2] . Die mangelnde methodische Transparenz gefährdet die Aussagekraft dieser Umfragen. Umfragen, Stichprobenfehler [3] Darüber hinaus weist es auch Rahmen-, Mess- und Spezifikationsfehler auf, die bei den gemeldeten Fehlern oft vernachlässigt werden. Darüber hinaus trüben auch bestimmte Stichprobenmuster von Unternehmen, intransparente Attributionsformeln oder Tendenzen, die auf ihre politischen Zugehörigkeiten/Zugehörigkeiten zurückgeführt werden können.
Daher ist es nicht einfach, echte Veränderungen in der politischen Stimmung der Wähler, nämlich der „öffentlichen Meinung“, von möglichen Vorurteilen in Meinungsumfragen zu unterscheiden. Das von uns vorgeschlagene Verfahren zur Aggregation von Umfragen bewertet Vorwahlumfragen in der Türkei auf der Grundlage der bisherigen Leistung von Umfrageunternehmen und verwendet dabei ein von Martin et al. eingeführtes Maß für die Genauigkeit, ohne zu vergessen, dass dies passieren wird.
Daher fehlt einer zufälligen Kombinationsformel für Umfragen (oder einer statistischen Modellierung erneuerter Umfragedaten), die nicht auf lediglich unterberichtete Umfragen beschränkt ist, die wissenschaftliche Grundlage, auf der sie verteidigt werden kann. Die Untersuchung einer großen Anzahl von Vorwahlumfragen auf der Grundlage ihrer „Genauigkeit“ anhand der von uns verwendeten Kriterien kann uns jedoch helfen zu verstehen, ob die Trends und/oder politischen Zugehörigkeiten der Umfrageunternehmen tatsächlich wahr sind. Anschließend wenden wir uns unserem Beispiel für die Zusammenführung von Umfragen zu, das auf der Annahme basiert, dass eine Umfrage umso mehr Gewicht bei der Zusammenführung erhält, je genauer sie ist.
Worüber wir jetzt sprechen, ist die mathematische Darstellung des Maßes für die Verzerrung einer Umfrage nach Martin et al. (2005) „ A“ Lass uns mit zeigen Mit diesem Maß lässt sich quantifizieren, wie genau eine Umfrage das Ergebnis einer parteiübergreifenden Wahl bestätigt. Unter F/Etatsächlicher Stimmenanteil bei der Wahl für Republikaner bzw. Demokraten und r/des ist sicherlich das Verstärkungsverhältnis für zwei Parteien in einer Wahlumfrage.
A Maß ist der natürliche Logarithmus des Verhältnisses dieser beiden Verhältnisse; vergleicht die in der Umfrage behauptete Wählerquote in der Mitte der Partei mit der tatsächlichen Stimmenquote. Stimmt das Umfrageergebnis vollständig mit dem Wahlergebnis überein, r/dmit F/Eihre Kosten werden gleich sein und A wird Null sein. Wenn bei der Umfrage festgestellt wurde, dass die Wählerquote der siegreichen Partei höher ist als das Wahlergebnis r/d, F/Ewird größer sein als und A wird positiv sein. Im Gegenteil, wenn die Umfrage ergab, dass die Wählerquote der siegreichen Partei niedriger ist als das Wahlergebnis r/d, F/Ewird kleiner sein als und A wird negativ sein. anlässlich, AMaß ist eine Methode zur Quantifizierung der Verzerrung (Bias) einer Umfrage. Je näher sie bei Null liegt, desto voreingenommener und erfolgreicher wird die Umfrage sein. [4].
Allerdings in seiner ursprünglichen Form ADa es nur für Zweiparteiensysteme geeignet ist, haben Arzheimer und Evans (2014) diese Methode verallgemeinert, indem sie sie auf Mehrparteienwahlen mit mehr als zwei Parteien anwendbar gemacht haben, was wir als neues Kriterium bezeichnen werden – hier möchte ich gerne verweisen den neugierigen Leser ohne weitere mathematische Details auf die entsprechenden Artikel. Tabelle 1In sehen wir die Ranglisten der Wahlumfragen, die nicht mehr als einen Monat vor der CB-Wahl 2018 durchgeführt wurden. Im Verhältnis zu ihrer durchschnittlichen Fehlerquote ist der Wert für eine Umfrage der Durchschnitt der absoluten Werte der auf Kandidaten basierenden Vermögenswerte (d. h. die Trends der Kandidaten) in der Tabelle, und je näher an 0, desto näher an 0 liegt die tatsächliche Wahlumfrage des betreffenden Unternehmens. zeigt an, dass sie so gut mit dem Ergebnis übereinstimmt. Tabelle 2, Tabelle 1Es handelt sich um die Reihenfolge der Umfrageergebnisse in .
Tabelle 1
Tabelle 2
Indem wir die Leistung der Umfrageunternehmen bei den Kommunalwahlen 2019 (basierend auf der Benchmark) mit den Ergebnissen der Präsidentschaftswahlen 2018 kombinieren, berechnen wir die durchschnittliche Belastung der Umfrageunternehmen, die das Ergebnis für die bevorstehende CB-Wahl „teilen“, also dass wir ein Umfragekonsolidierungsdiagramm erstellen können, das nach den bisherigen Erfolgen der Unternehmen gewichtet ist.
Tabelle 3: Trends nach Kandidaten für Umfrageunternehmen, die Ergebnisse von Kommunalwahlen bekannt gegeben haben.
Tabelle 4: Durchschnittliches Bw im Vergleich zu den CB- und Kommunalwahlen 2018 Werte.
Wenn ein Umfrageunternehmen relativ neu ist, d. h. es liegen noch keine Messwerte für eine Wahl vor, dann laden wir dieses Unternehmen (das wir auswählen werden) als den Wert des Unternehmens mit dem niedrigsten Wert aus den Unternehmen in der Teilmenge Nur Wir bestrafen nicht, weil es neu ist. Werfen wir abschließend einen Blick auf diese Idee in der Praxis.
Im obigen Beispiel sehen wir ein Beispiel für eine Umfragezusammenführung, die die Wahlumfragen umfasst, die die börsennotierten Unternehmen zuletzt bis zum 12. Mai um 13:00 Uhr veröffentlicht haben. [5] . Bemerkenswert sind die beiden jüngsten Umfrageergebnisse, die dieser Zusammenführung hinzugefügt wurden. einer von Optimar, einer vom gefräßigen ORC: Beide in fast eins-zu-eins Zeitfenstern [6]In den von den Geschäftsführern beider Umfragen geteilten Berichten heißt es, dass die Umfragen eine Fehlerquote von 1,8 im 95-Prozent-Konfidenzbereich aufweisen und beide Umfragen behaupten, die Wählerpopulation zu repräsentieren.
Daher ist die Situation, mit der wir konfrontiert sind, den widersprüchlichen Umfrageergebnissen, die ich im vorherigen Artikel beschrieben habe, sehr ähnlich, und wir wissen, dass mindestens eines dieser beiden Ergebnisse höchstwahrscheinlich entweder extrem falsch oder voreingenommen ist … Nun, Nehmen wir eines dieser beiden Ergebnisse an. Da wir das Ergebnis von Optimar nicht mit einbeziehen, würde – wenn alles andere konstant bleibt – die folgende Grafik erscheinen. Bei der letzten Zusammenführung halten wir den Optimar, extrahieren den ORC und zeichnen entsprechend. Welche dieser Grafiken der Realität besser entspricht, erfahren wir morgen.
* Oguz Guerk, Er studierte Mathematik und Wirtschaftswissenschaften an der Boğaziçi-Universität. Methodik (qualitativ, quantitativ, rechnerisch) steht im Vordergrund seiner Interessen- und Arbeitsgebiete. Politus ERC-Projekt am Koç University Center for Computational Social Sciences. Analytik(https://politusanalytics.com/) arbeitet als Forscher an der Erstellung einer Datenplattform.
[1] Der vorherige Artikel wurde tatsächlich nach der ersten Version dieses Artikels geschrieben. Die Notwendigkeit, die dem vorherigen Artikel zugrunde lag, bestand darin, zu verstehen, wie es möglich ist, dass die Umfrageergebnisse in der Bevölkerungsrepräsentationsthese verschiedener Unternehmen voneinander abweichen – fast bis zum Punkt des Widerspruchs. Dazu habe ich zwei fiktive Umfrageergebnisse für die bevorstehende CB-Wahl mit einem statistischen „Spielzeugmodell“ verglichen: „Inwieweit können wir der öffentlichen Meinung oder Meinungsumfragen vertrauen?“, T24 (9. Mai 2023), https:// t24.com.tr/news/public Opinion-Wessen-Stimme-oder-in welchem Umfang-können wir öffentlichen Meinungsumfragen vertrauen,1108414. [2]İrem Aydaş, Vorwahlumfragen in der Türkei, unveröffentlichte Masterarbeit, Sabancı-Universität, 2020. [3] Im Allgemeinen liefern Umfragen mit großen Stichproben – wenn alles andere konstant bleibt – genauere Ergebnisse als Umfragen mit kleinen Stichproben, da eine größere Stichprobe eine geringere Unvollkommenheitsmarge zulässt; Das bedeutet, dass die Ergebnisse repräsentativer für die untersuchte Population sind. Im Gegensatz zu Stichprobenfehlern können stichprobenunabhängige Fehler jedoch nicht einfach dadurch reduziert werden, dass mehr und größere Erhebungen durchgeführt werden. Vergessen wir nicht, dass die Fehlerspanne ein statistisches Konzept ist, mit dem der Grad der Unsicherheit in einer Stichprobenschätzung angegeben wird, der auf der Annahme basiert, dass die Stichprobe zufällig generiert wird. Wenn die Stichprobe nicht zufällig generiert wurde, ist die Fehlerspanne kein gültiges Maß für die mit der jeweiligen Schätzung verbundene Unsicherheit, und die Angabe der Fehlerspanne wäre dann irreführend – darunter leiden leider auch viele Umfragen in der Türkei. Daher ist es von unschätzbarem Wert, die Einschränkungen der Probe und der Methode zu kennen, mit der sie erstellt wird. [4] Der Nutzen dieser Kennzahl ergibt sich auch aus der Tatsache, dass sie schnell berechnet und zusammengefasst werden kann; Für den Artikel, in dem Martin et al. (2005) erörtern, warum Umfragen früheren Methoden zur Messung der Genauigkeit überlegen sind: Elizabeth A. Martin, Michael W. Traugott und Courtney Kennedy, A Review and Proposal for a New Measure of Poll Accuracy, The Public Opinion Quarterly, 69(3):342–369, 2005. Dieses Kriterium kann als abhängige Variable in multivariaten statistischen Analysen über die Art und das Ausmaß von Trends verwendet werden, die sich auf Wahlansprüche auswirken, und kann dabei helfen, mögliche Quellen dieser Trends zu identifizieren. Vergleichbar ist es in der Mitte von Umfragen, die sich bei verschiedenen Wahlen und in der Zahl der Unentschlossenen bzw. dem Umgang mit Unentschlossenen unterscheiden. Für weitere Details und Erläuterungen: Kai Arzheimer und Jocelyn Evans, A new multinomial Accuracy Measure for Polling Bias, Political Analysis, 22(1):31–44, 2014. [5]Einzelheiten finden Sie im Bericht von Politus Analytics, an dem ich als Forscher beteiligt bin: https://politusanalytics.com/wp-content/uploads/2023/05/Politus-Turkiye-Panoramasi-1.pdf [6]Es wird angegeben, dass Optimar die entsprechende Umfrage Mitte des 9. und 11. Mai durchgeführt hat, während ORC sie Mitte des 10. und 11. Mai durchgeführt hat.
T24