Reading Time: 6 minutes

Serija „Prognoziranje izbornih rezultata: između statistike, politike i neizvesnosti” — Forenzika Izbora

Posle izbora gotovo uvek počinje druga vrsta takmičenja. Pored stranaka, rezultate počinju da sabiraju i anketari, mediji i njihovi kritičari. Ko je „pogodio“, ko je „promašio“, ko je bio najbliži, a ko je, naravno, „lagao“.

Digitron je koristan. Ali pre nego što počnemo da delimo medalje i zatvorske kazne prema apsolutnoj grešci od nekoliko procentnih poena, treba odgovoriti na jedno dosadno, ali presudno pitanje: da li je ono što upoređujemo uopšte bilo prognoza izbornog rezultata?

Anketa sprovedena u junu meri odgovore ljudi u junu. Izbori održani krajem oktobra daju glasove birača koji su stvarno izašli krajem oktobra. Između ta dva trenutka može stati čitava kampanja, promena izbornih lista, novi događaji, mobilizacija, demobilizacija i promena odluke. Jedno od centralnih upozorenja cele ove serije jeste upravo da anketa javnog mnjenja nije automatski prognoza izbora.

Ista anketa, različiti izbori

U Glavi 2 knjige koristim namerno jednostavan primer. Zamislimo da dve političke sredine daju potpuno isti anketni rezultat: Lista A 42%, Lista B 36%, ostali 22%.

Ako pristalice sve tri grupe izlaze na izbore približno sličnim stopama, konačan rezultat ostaje relativno blizu anketnom odnosu. Ali ako se pristalice Liste A mnogo efikasnije mobilišu, dok pristalice Liste B češće ostanu kod kuće, isti početni anketni rezultat proizvodi sasvim drugačiji izborni rezultat.

To nije egzotična statistika. To je samo podsećanje da glas može dati samo osoba koja stvarno glasa. Glava 2 zato eksplicitno razlikuje preferenciju od političkog učešća i upozorava da dve liste sa istom anketnom podrškom mogu dobiti različite rezultate ako njihove pristalice imaju različite verovatnoće izlaska.

[Slika 2.3. Ista anketa, različita izlaznost, različit rezultat]

„Sigurno izlazim“ nije isto što i izlazim

Istraživanja izlaznosti savršeno ilustruju problem. NSPM-ovo najnovije istraživanje navodi da 79,8% ispitanika kaže da će „sigurno“ izaći na izbore, a još 13,3% da će verovatno izaći. Faktor Plus je u septembarskom istraživanju objavljenom u medijima davao procenu izlaznosti od 62%, uz 22% koji kažu da ne bi izašli i 16% koji ne znaju.

Da li to znači da je jedna agencija nužno pogrešila? Ne.

Možda su pitanja formulisana drugačije. Možda različiti načini anketiranja proizvode različit stepen društveno poželjnog odgovora. Možda je jedna brojka sirova namera izlaska, a druga modelirana procena. Možda se politički trenutak promenio između terenskih perioda.

Upravo zato je metodologija važna. Bez nje upoređujemo dva procenta kao da su dva termometra iste marke, iako možda jedan meri temperaturu vazduha, a drugi osećaj da nam je vruće.

Mobilizacija nije isto što i preferencija

U običnoj političkoj diskusiji rezultat ankete često se tretira kao rezervoar glasova: ako lista ima 40%, onda ona „ima“ tih 40%. Ali anketa ne poseduje birače. Neki pristalica može imati jasnu političku preferenciju i ipak ne glasati. Drugi može biti slabo zainteresovan sve dok ga kampanja, lokalna mreža, politički događaj ili osećaj ugroženosti ne mobilišu.

U hibridnim političkim sistemima mogu postojati i dodatni mehanizmi: klijentelističke mreže, radna ili institucionalna zavisnost, različiti oblici pritiska i intenzivnija organizovana mobilizacija. Ali ni ovde nije metodološki dozvoljeno unapred odrediti smer. Literatura koju razmatram u Glavi 2 upravo upozorava da klijentelizam, prinuda i politička konkurencija ne proizvode jedan univerzalan obrazac izlaznosti. Glava 2

Drugim rečima: ako verujete da javni sektor, klijentelistička mreža ili studentska mobilizacija menjaju izlaznost, to je legitimna hipoteza. Sledeće pitanje je: koliko? kod koga? gde? i da li se taj odnos ponavlja? Bez tih odgovora nemamo korekciju prognoze. Imamo scenario.

Javni sektor nije biračko mesto

U Srbiji se zaposlenost u javnom sektoru često tretira gotovo kao stranačka članska karta. To je politički razumljivo, ali statistički previše jednostavno. Glava 2 izričito odbacuje ideju da zaposleni u javnom sektoru treba automatski da bude kodiran kao birač vlasti. Relevantnije pitanje jeste da li status zaposlenja, posle kontrole starosti, obrazovanja, regiona i drugih faktora, predviđa verovatnoću izlaska ili izbora liste, i da li takva veza poboljšava prognozu na izborima koji nisu korišćeni za njeno procenjivanje.

To je manje atraktivno od televizijske tvrdnje „znamo kako glasaju javna preduzeća“. Ali ima jednu malu prednost: može se proveriti. Ista disciplina treba da važi i za tvrdnje o mladima. Činjenica da studenti imaju snažnu političku vidljivost ne znači automatski da znamo koliko će mladih glasati, niti da svaki mladi birač podržava Studentsku listu. Mobilizacija mladih može biti veoma važna, ali mora biti merena, a ne pretpostavljena.

Ko je „pogodio“ anketu?

Posle izbora javlja se posebna vrsta retroaktivne nauke. Uzme se konačan rezultat i izmeri udaljenost svake prethodne ankete. Ko je bio najbliži dobija oreol metodološke superiornosti. To može biti korisno samo ako su istraživanja zaista uporediva.

CRTA-ino istraživanje sa terenom u junu nije prognoza rezultata izbora održanih krajem oktobra samo zato što je u njemu postavljeno pitanje za koga bi građanin glasao. Ono je pre svega merenje stanja u junu. Faktor Plus iz druge polovine septembra vremenski je mnogo bliži izborima. NSPM-ov teren od 25. septembra do 5. oktobra bliži je još više, ali je njegov način prikupljanja podataka drugačiji.

Ako finalni rezultat bude bliži jednoj od tih anketa, to je informativno. Ali iz toga ne sledi automatski da su ostale bile „lažne“. Da bismo procenili anketnu kuću, treba gledati njen obrazac kroz više izbora, periode terena, metod, način tretmana neodlučnih i sistematsku grešku po listama.

Jedan pogodak može biti veština. Može biti i sreća.

„Ali razlikuju se deset poena!“

To je legitimno pitanje. Kada CRTA u junu daje Studentskoj listi prednost, a Faktor Plus u septembru dvocifrenu prednost vladajućoj listi, razlika je dovoljno velika da zaslužuje ozbiljno ispitivanje.

Ali ozbiljno ispitivanje nije isto što i izbor arbitra. U tekstovima u kojima se CRTA ili NSPM proglašavaju „lažnim“, Faktor Plus se često tretira kao unapred poznata „realna i prava“ vrednost, pa se odstupanje od njega proglašava falsifikatom. To je kružni argument: prvo jednu anketu proglasimo istinom, a zatim njome dokazujemo da su ostale neistinite. Jednako bi bilo pogrešno uzeti CRTA-u kao referentnu istinu i svaki rezultat bliži SNS-u proglasiti režimskom propagandom.

Naučni odgovor je dosadniji: potrebno je mnogo više podataka.

Šta smemo staviti u model?

Ovde Glava 2 uvodi razlikovanje koje smatram jednim od najvažnijih u celoj knjizi. Neke efekte možemo relativno dobro proceniti. Ako imamo dovoljno istorijskih anketa iste kuće, možemo proveriti da li ona sistematski precenjuje ili potcenjuje određenu političku opciju. Takav efekat može ući u centralni model, zajedno sa svojom neizvesnošću.

Neke efekte možemo samo ograničiti. Na primer, možemo imati dovoljno dokaza da je izlaznost određene grupe verovatno viša nego ranije, ali ne dovoljno da kažemo tačno koliko. Takav problem pripada analizi osetljivosti.

A neke pojave politički zvuče veoma uverljivo, ali nemamo podatke koji bi odredili njihovu veličinu. „Skriveni opozicioni glasovi“ bez validacionih podataka dobar su primer. Njihovo mesto nije u centralnoj prognozi nego u jasno označenom scenariju.

To važi bez obzira kome navodna korekcija politički koristi.

Ni izborna forenzika nije čarobna gumica

Istorijski izborni rezultati često ulaze u buduće prognostičke modele. Šta ako postoje ozbiljni razlozi za sumnju u kvalitet dela istorijskih podataka? Jedna mogućnost je praviti se da problem ne postoji. Druga je početi „ispravljati“ rezultate prema tome šta statistički izgleda sumnjivo. Ni jedno ni drugo nije dobro.

Glava 2 predlaže robustniji pristup: koristiti zvanične podatke kao osnovu, ali proveriti koliko se model menja pod unapred definisanim alternativnim tretmanima spornih opažanja. Statistička anomalija tada postaje razlog za test osetljivosti, a ne dozvola da analitičar sam prebroji izbore za računarom. To je važna granica između prognoziranja i izborne forenzike.

Agencije nisu samo proizvođači procenata

Sve ovo vraća nas obrazovnoj odgovornosti agencija.

Ako objavite samo „Lista A 45%, Lista B 42%“, većina publike će broj tretirati kao činjenicu sličnu kursu evra. Ako objasnite da je reč o 45% među opredeljenim biračima, da je 18% uzorka neizjašnjeno, da je teren završen dve nedelje ranije i da istraživanje meri trenutnu nameru, čitalac dobija sasvim drugačiju informaciju.

To ne umanjuje vrednost ankete. Naprotiv, čini je ozbiljnijom.

Isto važi za medije. Naslov „A vodi tri poena“ možda privlači više klikova od „A ima tri poena prednosti među opredeljenima u telefonskom istraživanju završenom pre dve nedelje“. Ali drugi naslov je bliži onome što stvarno znamo.

U polarizovanoj Srbiji to nije sitničarenje. Nepotpuno prikazivanje istraživanja može dodatno pojačati nepoverenje, proizvesti lažnu sigurnost među pristalicama jedne strane i posle izbora omogućiti drugoj da svako odstupanje proglasi dokazom prevare ili falsifikovanja.

Dolivanje benzina na vatru ne prestaje da bude dolivanje benzina samo zato što je boca označena kao „istraživanje javnog mnjenja“.

Najvažnija rečenica: pitajte koji je mehanizam

Ako se anketa i izborni rezultat razlikuju, moguće je mnogo objašnjenja. Javnost se promenila. Neodlučni su se opredelili. Uzorak je bio pristrasan. Jedna grupa je bolje mobilisana. Neki birači nisu iskreno odgovorili. Model verovatnog birača bio je slab. Struktura lista se promenila.

Možda je istraživanje bilo loše. Ali pre nego što izaberemo objašnjenje, treba da identifikujemo mehanizam. To je centralna poruka Glave 2 i verovatno najbolji lek protiv političkog čitanja anketa: najpre mehanizam, zatim dokaz, pa tek onda korekcija. Ne obrnuto.