Model přenosu nemoci používaný k předpovědi výsledků prezidentských voleb

Předpokládaný výsledek prezidentských voleb v USA 28. října 2020. Fotografický kredit: Northwestern University

Nový volební model zachází s politickým vlivem jako s nákazou.

  • Nový model zachází s určenými voliči jako s „infikovanými“ a nerozhodnými voliči jako s „zranitelnými“ vůči infekcím
  • Demokratické a republikánské „nemoci“ se šíří populací a „infikují“ nerozhodné voliče
  • Model zavádí možnost asymetrických vztahů nebo vlivů mezi státy
  • K 29. říjnu model předpovídá výhru Bidenu 89,03% času

Nový přístup k předpovídání voleb využívá matematické modely k popisu toho, jak se mohou voliči v různých státech během volebního roku navzájem ovlivňovat.

Pro simulaci toho, jak mohou interakce voličů hrát roli v nadcházejících prezidentských, gubernatoriálních a senátních volbách, Northwestern University Výzkumný tým přizpůsobuje model, který se běžně používá ke studiu infekčních nemocí.

Model zachází s určenými voliči jako s „infikovanými“ a nerozhodnými voliči jako s „zranitelnými“ vůči infekci. V populaci se šíří dvě „nemoci“ (demokratické a republikánské volební tendence), které „infikují“ (nebo ovlivňují) nerozhodné jedince.

„Odborníci jako tým FiveThirtyEight vysvětlují skutečnost, že pokud nesprávně zadáte, jak bude hlasovat Pensylvánie, můžete také nesprávně určit, jak bude hlasovat Ohio, protože tyto státy sdílejí podobné vlastnosti,“ uvedla Alexandria Volkening ze společnosti Northwestern, která uvedla, že Provádí výzkum. “Takové symetrické vztahy mezi státy jsou důležité.” Pomocí modelu přenosu nemoci také představujeme možnost asymetrických vztahů nebo vlivů. Například kandidát bojující na Floridě může být uveden ve zprávách z Ohia a ovlivňovat tam voliče. “

Výzkum publikovaný online v Recenze SIAM. Diváci mohou sledovat prognózu na rok 2020 zde.

Volkening je členem NSF Simons v Centru kvantitativní biologie na severozápadě NSF a na katedře technických věd a aplikované matematiky na McCormick School of Engineering. Noviny spoluautorem jsou Daniel Linder z Augusta University, Mason Porter z UCLA a Grzegorz Rempala z Ohio State University. Jejich předpovědi pro rok 2020 vycházejí z Volkeningových studentů (Samuel Chian, William He a Christopher Lee), kteří studují na McCormick School of Engineering.

Projekt začal, když se Volkening a její spoluautoři zaměřili na lepší pochopení volebních předpovědí.

Státy nerozhodnutí voliči

Státy, které by mohly být určeny nerozhodnými voliči. Fotografický kredit: Northwestern University

„Můj původ není v předpovídání voleb,“ řekl Volkening, který často aplikuje matematiku na biologické otázky. “Ale zajímají mě problémy ve složitých systémech, kde se jednotlivci spojují a vytvářejí skupinovou dynamiku.” Matematické modely lze použít k popisu chování buněk ve vývojových aplikacích a voličských interakcích před volbami. “

Volkening a její tým chtěli použít přístup matematického modelování založený na datech. Rozhodli se přizpůsobit model známý jako vnímavý-infikovaný-citlivý kompartmentový model, který se obvykle používá ke studiu šíření nemocí, jako je chřipka.

Přizpůsobením tohoto modelu dvěma „chorobám“ (sklon k demokratickým a republikánským voličům) vědci simulovali, jak odhodlaní voliči mohou ovlivnit nerozhodnuté voliče. Například republikánský volič, který mluví s nerozhodnutým voličem, ho může přimět, aby se stal republikánem. V jiném scénáři by se bývalý viceprezident Joe Biden mohl zúčastnit události kampaně, která ovlivní nerozhodnuté voliče.

Vliv voličů nerozhodnutý

Model ukazuje, jak mohou voliči ovlivnit nerozhodné voliče v jiných státech. Fotografický kredit: Northwestern University

„V budoucnu se nám podaří zjistit, jak se státy navzájem ovlivňují, a identifikovat vlivnější státy,“ uvedl Volkening. „Chceme studovat, jak se v průběhu času mění interakce mezi státy.“

K vytvoření každé ze svých předpovědí pro rok 2020 používají vědci data z průzkumu FiveThirtyEight k simulaci 10 000 potenciálních volebních výsledků. V době psaní tohoto článku model předpovídá vítězství Bidena 89,03% času a prezidenta Donalda Trumpa 10,78% času.

„Bylo vzrušující nechat model běžet nepřetržitě v průběhu času,“ řekl druhý student studující aplikovanou matematiku a statistiku. “Nemáme jen jedinou předpověď.” Naše webové stránky pravidelně aktualizujeme, abychom mohli sledovat, jak se názory mění. “

Zatímco 89% může znít tak, že Biden má vysokou šanci na vítězství ve volbách, Volkening rychle upozorňuje, že volební účast a nerozhodnutí voliči by to mohli změnit.

„V mnoha státech je zisková marže, kterou Biden předpovídáme, nižší než procento nerozhodnutých voličů,“ uvedla. „Pokud se nerozhodnutí voliči postaví za Trumpa, mohli bychom určitě vidět republikánský výsledek.“

Odkaz: „Predikce voleb pomocí modelů infekce“ od Alexandrie Volkening, Daniel F. Linder, Mason A. Porter a Grzegorz A. Rempala, 3. listopadu 2020, Recenze SIAM.
DOI: 10.1137 / 19M1306658

Příspěvek „Predikce voleb pomocí modelů oddělení pro infekci“ podpořili Mathematical Biosciences Institute, National Science Foundation (čísla grantů DMS-1440386, DMS-1853587 a DMS-1764421) a Simons Foundation (číslo grantu 597491-RWC). Výzkum studentů podpořila Northwestern Office of Undergraduate Research a NSF DMS-1547394.

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Houby mohou léčit bakterie a obohatit půdu o živiny

Aeroskulární mykorhizní houby se rozprostírají přes dlouhé vláknité struktury zvané krásně až k zemi. Krásy, menší než lidské vlasy, lze vidět mezi kořeny...

Světlo zapíná barvy a vzory objektů

Nový systém využívá ultrafialové světlo, které se promítá na objekty natřené barvou aktivující světlo, ke změně reflexních vlastností barvy a vytváření obrazů během několika...

Ne! Je pravděpodobnější, že žádosti o půjčku zpracované kolem poledne budou zamítnuty

Úředníci bankovních půjček pravděpodobněji budou schvalovat žádosti o půjčky dříve a později během dne, zatímco „únava z rozhodování“ kolem poledne je spojena s nedodržováním...

Náročné modely před oddělením v Bothnian Bay

19. dubna 2021 Mořský led na severu Baltského moře vykazuje některé přesvědčivé vzory, než se na jaře roztaví a setře. Na rozdíl od mořského ledu, který...

Výjimečná biologická rozmanitost ve 14,7 milionu let starém tropickém deštném pralese a osvětluje vývoj

Ekologická rekonstrukce bioty Zhangpu. Obrazový kredit: NIGPAS Nově objevený miocénní biom osvětluje vývoj deštného pralesa Mezinárodní výzkumná skupina vedená profesorem WANG Bo a profesorem SHI...

Newsletter

Subscribe to stay updated.