المُقدّمة
كان هدف مشروع النمذجة هذا هو التنبؤ بنتيجة انتخابات عام 2024 باستخدام بيانات الصحة العامة والديموغرافية والتاريخية. ويعتمد النهج الفريد على المتنبئين الذين يمثلون الدعم العام للحزب الديمقراطي داخل السكان. في الولايات المتحدة، نواجه خيارًا ثنائيًا، ديمقراطيًا أو جمهوريًا، ويتم تحديد انتخابنا من خلال أصوات الهيئة الانتخابية من كل ولاية. لذلك، كان مقياس الاستجابة المتوقع ببساطة هو هامش النصر داخل الولاية.
وبسبب الهيئة الانتخابية، فإن التنبؤ بالانتخابات هو في الأساس مسألة التنبؤ بعدد قليل من الولايات. ومعظم الولايات لديها تاريخ موثوق به من هامش واسع من الانتصار لحزب أو آخر، في حين أن القليل منها لا يتمتع بهذا القدر من الدقة. وسوف تكون البيانات والنموذج دقيقين إلى الحد الذي يسمح لهما بالتنبؤ بهذه الولايات بدقة. ونظرا لصغر حجم العينة في الانتخابات الوطنية الأخيرة وأهمية نقاط البيانات الحديثة في النموذج، فلن يكون النموذج قادرا على إنتاج تنبؤات دقيقة للغاية للولايات ذات هامش النصر الضئيل. وبالتالي، فإن نجاح هذا النموذج سوف يتوقف على قدرته على اكتشاف الولايات المتأرجحة التي قد تحظى بدعم أكبر للديمقراطيين (أو الجمهوريين) مقارنة بما يتم الكشف عنه حاليا في استطلاعات الرأي.
الخلفية والافتراضات
على مدار الدورتين الأخيرتين من الانتخابات الرئاسية، شهدنا فشل استطلاعات الرأي العام على نحو كبير. ففي عام 2016، فشلت كل استطلاعات الرأي ووسائل الإعلام الرئيسية تقريبًا في اكتشاف درجة الدعم العام بين الديمقراطيين والمستقلين التي أدت إلى فوز ترامب في الولايات المتأرجحة الرئيسية وحزام الصدأ. وفي عام 2020، قللت وسائل الاستطلاع مرة أخرى من تقدير دعم ترامب في الولايات الرئيسية. ومنذ ذلك الحين، تآكلت الثقة في قدرة وسائل الإعلام على التحقيق والوصول إلى الحقيقة.
يسعى هذا التحليل إلى إيجاد متنبئين يعكسون حالة أكثر دقة للتفضيل السياسي للجمهور والتي لا تخضع لنقاط ضعف تحيزات صناعة استطلاعات الرأي. ونظرًا للطبيعة شديدة الاستقطاب لجائحة كوفيد-19، والخطوط الواضحة بشكل صريح حيث انخفض دعم لقاح كوفيد-19، فإن الإقبال العام على النسخة "الجديدة" من لقاح كوفيد-19 كل عام يرتبط ارتباطًا وثيقًا بدعم الحزب الديمقراطي. ونظرًا لوجود لقاح كوفيد-19 جديد كل عام، فمن المفترض أن يشير الإقبال المستمر إلى الولاء للتصويت الديمقراطي. وترتبط مؤشرات أخرى، مثل معدل الهجرة المحلية وطلبات الاقتراع بالبريد، ارتباطًا وثيقًا بدعم الديمقراطيين على مدى السنوات الأربع الماضية.
بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام بيانات السكان من مصادر الصحة العامة كمتغيرات تحكم أو تنبؤية، بما في ذلك معدل الوفيات ومعدل المواليد والصحة العقلية. ترتبط بعض الديناميكيات الديموغرافية والسكانية بالولايات ذات الميول الجمهورية والبعض الآخر بالولايات ذات الميول الديمقراطية، وقد استمرت هذه العلاقات بمرور الوقت في التاريخ الحديث. هناك مقاييس أخرى، مثل معدل الهجرة الصافية، لها ارتباطات قوية، لكنها أحدث وتأثرت بجائحة كوفيد-19، حيث شهدت العديد من الولايات الزرقاء المغلقة خسارة صافية، وشهدت الولايات المفتوحة الحمراء مكسبًا صافيًا. تتضاءل شعبية لقاح كوفيد-19 السنوي الآن عامًا بعد عام، وقد تم تعديل البيانات لقياس الشعبية النسبية، حيث تعكس الولايات ذات الإقبال الإجمالي الأعلى من المتوسط دعمًا أعلى للحزب الديمقراطي.
بشكل عام، يسعى هذا التحليل إلى الجمع بين الاتجاهات الأطول أمدًا والاتجاهات الأحدث من أجل تقدير المستوى الحالي لدعم الحزب الديمقراطي. ونظرًا لأنه يجب تدريب النموذج على البيانات المتاحة فقط في الأشهر (لقاح كوفيد) والأسابيع (طلبات الاقتراع الغيابي) التي تسبق الانتخابات، فلن يتمكن من اكتشاف أي تحولات في اللحظة الأخيرة.
وكما قال جورج بوكس، "كل النماذج خاطئة، ولكن بعضها مفيد". وأملي في هذا التحليل أن يكون مفيدًا في الكشف عن الإشارات التي قد لا تكون موجودة في استطلاعات الرأي الانتخابية التقليدية. وبالإضافة إلى التنبؤ (الذي هو في الغالب من أجل المتعة)، فقد أدرجت بعض تحليلات الولايات المتأرجحة التي أعتقد أنها قد تلقي بعض الضوء على التحولات الرئيسية التي حدثت على مدى السنوات الأربع الماضية.
طرق
نظرًا لأن القدرة على التفسير والتفسير أمران بالغي الأهمية في سياق الانتخابات، فقد التزمت بالنماذج البسيطة. تم تدريب نماذج النمذجة الخطية المعممة والانحدار اللوجستي والغابات العشوائية على بيانات من عام 2020 إلى عام 2022. كانت النتيجة، أو الاستجابة، هي هامش فوز الحزب الديمقراطي. بالنسبة للنموذج اللوجستي، كانت الاستجابة المتوقعة فوزًا أو خسارة ثنائية لتلك الولاية. نظرًا لأن كل نموذج له نقاط قوته وضعفه، إلى جانب معدلات الخطأ الخاصة به، فإن التصنيف النهائي للفوز أو الخسارة سيتم تحديده من خلال تصويت الأغلبية. لقد قمت بتحميل الكود والبيانات الخاصة بي إلى جيثبويمكن لأي شخص أن ينتقد أو يصحح أو يقدم تعليقات.
القيود
وبسبب قراري باستخدام معدل إقبال الولايات على لقاح كوفيد-19 كمؤشر، فإن هذا يحد من الجدول الزمني والبيانات التي يمكن جمعها. ونتيجة لهذا، أتوقع أن يكون النموذج متحيزًا لصالح الديمقراطيين. ومن بين 50 ولاية، وقعت خمس ولايات ضمن نطاق الأخطاء. وتعتبر جميع هذه الولايات الخمس ولايات متأرجحة. ولأغراض التصنيف، سيتم تصنيف الولايات التي تقع بوضوح خارج أخطاء نماذجي فقط على أنها فائزة لذلك الحزب. وسيتم تصنيف الولايات التي تقع ضمن نطاق الأخطاء على أنها متأرجحة.
مناقشة
وبما أن الانتخابات في الولايات المتحدة تشكل خياراً ثنائياً، فإن التحليل يركز فقط على الديمقراطيين مقابل الجمهوريين ولا يستطيع رصد التحولات في دعم مرشح بين الناخبين من الحزب المعارض. وهذا يكشف عن افتراض أساسي في النموذج، وهو أن هذه الانتخابات لا تزال في المقام الأول تدور حول الولاء الحزبي وليس المرشح الفردي.
بالنسبة للمرشحة الديمقراطية كامالا هاريس، أعتقد أن هذا الافتراض صحيح، حيث لم يتم انتخابها عن طريق التصويت الشعبي خلال الانتخابات التمهيدية، وكان جزء كبير من الحملة يدور حول خلق شخصية مصممة استراتيجيًا من امرأة كانت حتى وقت قريب موضع تجاهل وتجاهل وحتى سخرية. يمكننا أن نرى أنه على مدى الأشهر القليلة الماضية، لم يكن للمناظرات ومحاولات الاغتيال وغيرها من اللحظات الكبرى أي تأثير كبير على اتجاهات استطلاعات الرأي.
بالنسبة لدونالد ترامب، لا أعتقد أن هذا الافتراض صحيح. فشخصية ترامب المعروفة مهيمنة وموجودة في كل مكان. فمنذ رئاسته من عام 2017 إلى عام 2021 ومعاركه المستمرة مع الدعاوى القضائية ومحاولات الاغتيال وهوس وسائل الإعلام، فإن فوز ترامب يقول عنه أكثر بكثير مما يقوله الحزب الجمهوري. فالحزب الديمقراطي عبارة عن آلة، ولم يعزز الحزب الجمهوري دعمه لترامب إلا على مضض بعد سنوات من الصراع الداخلي والانقسام بين قادته.
وبما أن النموذج يستخدم بيانات من الانتخابات الرئاسية في عام 2020 وانتخابات مجلس الشيوخ في عام 2022، فإنه مدرب على نمذجة الدعم الحزبي، وبالتالي ضعفه المتأصل. وقد تحولت استطلاعات الرأي الأخيرة لصالح ترامب، ولكن الولايات المتأرجحة الرئيسية كانت متعادلة. والتزامًا بطرقي وهدف هذا التمرين، لم يتم تضمين أي من هذه البيانات.
تحليل حالة التأرجح
وسوف تتحدد نتيجة الانتخابات من خلال حفنة من الولايات. وفي الوقت الحالي، تكفي السباقات المتقاربة في أريزونا ونيفادا وويسكونسن وميشيغان وكارولينا الشمالية وجورجيا وبنسلفانيا لترجيح كفة الانتخابات لصالح أي من هذه الولايات. ومن بين هذه الولايات، صنف النموذج ولايتي ميشيغان وبنسلفانيا باعتبارهما ولايتين ديمقراطيتين مرجحتين. أما الولايات المتبقية فقد كانت جميعها ضمن نطاق خطأ النموذج، وبالتالي تم تصنيفها على أنها متأرجحة.
ولتوفير بعض السياق البصري لكيفية عمل هذا التحليل، فيما يلي بعض التفاصيل الخاصة ببعض المتنبئات للولايات التي تعتبر عمومًا ولايات متأرجحة.
معدلات الهجرة الداخلية: 2019-2023*
بشكل عام، هناك علاقة سلبية بين معدل الهجرة الصافية وهامش النصر الديمقراطي. على مدار السنوات الأربع الماضية، فقدت العديد من الولايات الزرقاء سكانها، بينما خسرت الولايات الحمراء سكانها. لقد اكتسبت الدولبالنسبة لهذه الولايات المتأرجحة، بعضها "أحمر" فيما يتعلق بالحكام وحكومات الولايات، وبعضها الآخر "أزرق". وبشكل عام، فإن بنسلفانيا وميشيغان هما الولايتان الوحيدتان اللتان شهدتا معدلات هجرة سلبية على مدى السنوات الأربع الماضية.
طلبات التصويت بالبريد
بعض الولايات، مثل كاليفورنيا وكولورادو ونيفادا، هي ولايات تعتمد على البريد فقط. وهذا يعني أن كل ناخب مسجل يتلقى بطاقة اقتراع ورقية بشكل افتراضي. وباستثناء ولاية يوتا (وربما نيفادا)، فإن كل هذه الولايات تقريبًا هي ولايات زرقاء. نيفادا هي الولاية الوحيدة التي تعتمد على البريد فقط، وكما ترى تظل طلباتها ثابتة. والاتجاه العام في معظم الولايات الأخرى باستثناء أريزونا هو انخفاض طلبات بطاقات الاقتراع بالبريد.
الإقبال السنوي على لقاح كوفيد-19**
نظرًا لأن النموذج يستخدم معدل الامتصاص السنوي لفيروس كورونا كمؤشر مؤشرا قويا على الرغم من انخفاض شعبية الحزب الديمقراطي، إلا أن الشعبية الإجمالية آخذة في التناقص، يستخدم النموذج تسجيلًا نسبيًا لمقارنة كل ولاية مع بعضها البعض خلال العام. وبصرف النظر عن ولاية ويسكونسن، كان معدل تلقي لقاح كوفيد-19 في الولايات المتبقية أقل قليلاً من المتوسط في عامي 2021** و2022 و2024.
*معدلات الهجرة الداخلية تطابق معدلات العام السابق.
**نظرًا لعدم توفر لقاحات كوفيد-19 حتى عام 2021، فقد تم إقران بيانات عام 2021 ببيانات نتائج انتخابات عام 2020. وبالنسبة لعامي 2022 و2024، تعكس البيانات معدل الإقبال على الإصدار الجديد لذلك العام.
ولكي ندرك مدى أهمية العوامل المتنبئة بالنسبة للنموذج، يصنف الرسم البياني أدناه كل مقياس من حيث مدى تأثيره على أحد تنبؤات النموذج. وكما ترى، فإن معدل الحصول على لقاح كوفيد-19 يأتي مباشرة تحت "الفوز الديمقراطي السابق".
النتائج
وتشير التوقعات إلى أن هاريس سوف تفوز بـ 260 صوتا انتخابيا من الولايات التي تتوقع أن تكون ديمقراطية بأمان. وإذا كانت بنسلفانيا وميشيغان في منافسة حقيقية، فإن 226 صوتا فقط من هذه الولايات ستكون ديمقراطية بأمان.
ويتوقع النموذج أن يفوز ترامب بأمان بـ 219 صوتًا انتخابيًا من الولايات التي يتوقع أن تكون جمهورية بأمان.
إن الولايات المتأرجحة ويسكونسن وجورجيا وكارولينا الشمالية ونيفادا وأريزونا كلها مرشحة للفوز، وتمثل 59 صوتًا انتخابيًا. وإذا كانت بنسلفانيا وميشيغان ضمن المرشحين، فإن هذا يعني أن عدد الأصوات الانتخابية المتاحة للفوز يبلغ 93 صوتًا انتخابيًا.
طريق هاريس نحو الفوز
يبدو أن طريق هاريس نحو الفوز هو الأسهل. فبفضل حصولها على أعلى عدد من الأصوات الانتخابية، يمكنها جمع حفنة من الولايات المتأرجحة. وتظهر بنسلفانيا وميشيغان في النموذج باعتبارهما فوزين لها، وإذا فازت بهما، فإنها تحتاج ببساطة إلى أي ولاية واحدة من أريزونا أو نورث كارولينا أو ويسكونسن أو جورجيا لحسم الفوز. وإذا فازت بواحدة من بنسلفانيا أو ميشيغان، فإنها تحتاج بعد ذلك إلى تعويض خسارتها بواحدة أو اثنتين من الولايات المتأرجحة الإضافية.
طريق ترامب إلى النصر
من المهم أن ننظر إلى مسار ترامب بعقلية "أي شيء يمكن أن يحدث". لقد تفوق أداءه على التوقعات في كل من الانتخابات السابقة. لقد أخطأ معظم حراس المعلومات والخبراء السائدين وخبراء استطلاعات الرأي في الماضي.
مع حصوله على 219 صوتا، يتعين على ترامب الفوز بكل ولاية من الولايات المتأرجحة، وهي أريزونا وجورجيا وكارولينا الشمالية وويسكونسن ونيفادا. وإذا فاز ترامب في بنسلفانيا و/أو ميشيغان، فسوف يصبح طريقه أسهل، وهذا يعني أنه سيظل بحاجة إلى الفوز في اثنتين أو ثلاث من الولايات المتأرجحة المتبقية.
ألق نظرة على لوحة المعلومات أدناه. تفاعل لترى كيف يسير مسار أي من المرشحين نحو الفوز من خلال الفوز بالولايات المتأرجحة، وشاهد مخططات التشتت للتنبؤات المقاسة حسب الولاية.
توقعاتي الشخصية بناءً على النموذج
لقد أصبحت لدي حدس أقوى بشأن ولايتي كارولينا الشمالية وجورجيا منذ أن قضيت بعض الوقت هناك، وأنا أتوقع فوز ترامب في هاتين الولايتين. ولكن ليس لدي حدس مماثل بشأن أريزونا أو نيفادا أو ويسكونسن. لذا، لا ينبغي أن أتعامل مع هذا الأمر بحذر. ولكن إذا ما التزمنا بالمنهجية المتبعة، فإن نموذجي يتوقع فوز هاريس في ولايتي بنسلفانيا وميشيغان، وأعتقد أنها ستفوز في ولايتين أو ثلاث ولايات متأرجحة أخرى على الأقل. وآمل أن أكون مخطئا.
المراجع:
مختبر الانتخابات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا https://electionlab.mit.edu/data#data
حقائق الولايات المتحدة الأمريكية https://usafacts.org/economy/
مختبر الانتخابات بجامعة فلوريدا https://election.lab.ufl.edu/voter-turnout/
التصويت والتسجيل في انتخابات نوفمبر 2022 https://www.census.gov/data/tables/time-series/demo/voting-and-registration/p20-586.html
CDC https://data.cdc.gov/NCHS/Indicators-of-Anxiety-or-Depression-Based-on-Repor/8pt5-q6wp/about_data
المركز الطبي https://data.cms.gov/provider-data/dataset/avax-cv19
CDC https://www.cdc.gov/covidvaxview/weekly-dashboard/vaccine-administration-coverage-jurisdiction.html
خمسة وثلاثون وثمانية https://github.com/fivethirtyeight/election-results/blob/main/election_results_senate.csv
مراقب لقاح KFF https://www.kff.org/coronavirus-covid-19/dashboard/kff-covid-19-vaccine-monitor-dashboard/
مختبر الانتخابات بجامعة فلوريدا https://election.lab.ufl.edu/2024-presidential-nomination-contests-turnout-rates/
المركز الوطني للإحصاءات الصحية https://www.cdc.gov/nchs/data_access/VitalStatsOnline.htm CDC https://www.cdc.gov/nchs/data/vsrr/vsrr035.pdf Census.Gov https://www.census.gov/data/tables/time-series/demo/popest/2020s-state-total.htmlCDC https://www.cdc.gov/covidvaxview/interactive/adults.html
المركز الوطني للإحصاءات الصحية https://www.cdc.gov/nchs/fastats/state-and-territorial-data.htm
التعداد السكاني - الفقر https://www.census.gov/data/tables/time-series/demo/income-poverty/historical-poverty-people.html
التعداد السكاني - التغير السكاني حسب الولاية https://www.census.gov/newsroom/press-kits/2023/national-state-population-estimates.html
مشروع الانتخابات الأمريكية https://electproject.github.io/
أعيد نشرها من المؤلف Substack
نشرت تحت أ ترخيص Creative Commons Attribution 4.0
لإعادة الطباعة ، يرجى إعادة تعيين الرابط الأساسي إلى الأصل معهد براونستون المقال والمؤلف.
