So lesen Sie Wahlnachrichten wie ein Wissenschaftler

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Um Politik zu verstehen, hilft es, wie ein Wissenschaftler zu denken.

Die Berichterstattung über die bevorstehenden Präsidentschaftswahlen im Wahlkampf ist allgegenwärtig. Verschiedene Umfragen zeigen, dass dieser oder jener Kandidat an der Spitze steht. Es gibt nationale Zustimmungsbewertungen, lokale Zulassungsbewertungen, Umfragen zu Hauptkandidaten, Umfragen zu Themen, Umfragen zur Wahlbarkeit. Alle diese Zahlen summieren sich zu einer Kakophonie von Informationen, aus denen es schwierig sein kann, Kopf oder Zahl zu machen. Auf diese Weise, sagen Wissenschaftler, ähneln sie den Daten, die ein Forscher möglicherweise sammelt: Die einzelnen Umfragen sind für sich genommen ohne Kontext meistens nicht allzu nützlich. Zusammengenommen und nachdenklich betrachtet, können die Umfragen die Art von Informationen ergeben, die ein Wissenschaftler nützlich finden würde.

"Es gibt viele methodisch fundierte politische Umfragen, die den in wissenschaftlichen Kontexten verwendeten Methoden sehr ähnlich sind, aber es gibt auch einige ziemlich schlecht konzipierte - und / oder absichtlich voreingenommene - politische Umfragen", sagte Sara Burke, eine Forschungspsychologin und Expertin für Intergruppen Vorurteile an der Syracuse University. "Die Besten der Besten in politischen Umfragen leisten mit den verfügbaren Tools gute Arbeit und pflegen - und versuchen zu kommunizieren - ein klares Verständnis der Einschränkungen, die in ihren Methoden noch bestehen."

Mit anderen Worten, ob eine Umfrage wertvoll oder interessant ist, hängt stark davon ab, wie sie durchgeführt und präsentiert wurde.

Laut Jillian Scudder, einer Astrophysikerin, die am Oberlin College in Ohio Galaxien studiert, werden diese Umfragen häufig als "Hier sind einige Prozentsätze" dargestellt. "Sie könnten also eine politische Umfrage durchführen und sagen: 'Wir haben in diesem Bundesstaat eine Umfrage durchgeführt, und wir haben diese Zahlen', und Sie könnten dies in die Nachrichten aufnehmen. Wenn ich Statistiken mache und mir ein Prozent einfallen lasse, Dieser Prozentsatz kommt mit vielen anderen Zahlen ", sagte Scudder gegenüber Live Science.

Scudders Arbeit beinhaltet statistische Tests, die Umfragen sehr ähnlich sehen, sagte sie. Sie könnte Millionen von Datenpunkten über das Verhalten von Galaxien sammeln, um herauszufinden, wie sie sich verhalten. Aber es wäre Zeitverschwendung, jeden einzeln durchzugehen. Also wird sie kleinere Proben ihrer Daten entnehmen und sie mit statistischen Methoden untersuchen, die denen ähneln, mit denen Umfrageteilnehmer Schlussfolgerungen über die gesamte Galaxienpopulation ziehen.

Aber damit diese Forschung funktioniert und für andere Wissenschaftler eine Bedeutung hat, müssen die Zahlen Daten enthalten, die ihnen einen Kontext geben, sagte sie.

"War dies eine Stichprobe von 100? War dies eine Stichprobe von 1.000? War dies eine Stichprobe von 1 Million? Wie stark ändern Änderungen der Stichprobengröße das Ergebnis? Wenn ich von 1.000 auf 10.000 gehe, ändern sich die Prozentsätze oder sind sie ziemlich robust? Solche Dinge ", sagte Scudder.

Umfragen sind in ähnlicher Weise viel nützlicher, wenn Sie wissen, wie viele Personen befragt wurden, wie konsistent die Ergebnisse mit anderen Umfragen sind und wie genau die Umfragen durchgeführt wurden, sagte Chris Schatschneider, Bildungspsychologe und Experte für Statistik und Forschungsdesign in Florida Staatliche Universität.

In Schatschneiders eigenen Forschungen, sagte er, benutze er Statistiken, um "Signal" von "Rauschen" zu trennen - um festzustellen, ob das Ergebnis eines Experiments wahrscheinlich etwas aussagekräftiges über die Funktionsweise der Welt aussagt oder das Ergebnis eines zufälligen Zufalls sein könnte. Er überlegt auch genau, welche Fragen ein bestimmter Datensatz beantworten kann und welche nicht.

Diese statistischen Methoden unterscheiden sich von denen, die Meinungsforscher verwenden, sagte er. Es ist jedoch wichtig, ähnliche Fragen zu stellen, wenn Sie Umfragedaten in den Nachrichten hören: Wie groß war die Stichprobengröße? Wer genau wurde beprobt? Welche Fragen haben die Meinungsforscher genau gestellt? All dieser Kontext kann Ihnen sagen, ob eine Umfrage so aussagekräftig ist, wie es einige schwebende Zahlen neben beispielsweise dem Namen eines Kandidaten nicht können.

Es ist auch wichtig, die Methoden eines Meinungsforschers zu verstehen, sagte er.

Zum Beispiel beinhalten viele Umfragen "geschichtete Stichproben". Das heißt, wenn eine bestimmte Gruppe - beispielsweise College-Studenten - in einer Umfragestichprobe im Vergleich zur Allgemeinbevölkerung unterrepräsentiert ist, werden die Zahlen von den Umfrageteilnehmern so angepasst, dass die befragten College-Studenten wichtiger werden. Dies kann im Prinzip eine legitime Technik sein, sagte Schatschneider. Aber es kann auch die Ergebnisse verzerren, wenn eine winzige Gruppe von Befragten für Tausende eintritt. Er gab ein Beispiel: Die New York Times berichtete im Jahr 2016, dass ein einzelner 19-jähriger Schwarzer, der Donald Trump bei den Wahlen in diesem Jahr unterstützte, die Umfrageergebnisse aufgrund dieser Art der Datenmassage stark verzerrte, was zu Nachrichten führte, die dies nahelegten Trump war bei schwarzen Wählern viel beliebter als dies der Fall war.

Die Realität, sagte Schatschneider, ist, dass Sie wahrscheinlich keine Zeit haben, Umfragen einzeln zu bewerten, um festzustellen, welche wissenschaftlich und welche weniger wissenschaftlich sind, es sei denn, es ist Ihr Vollzeitjob. Die meisten Menschen sind besser dran, Nachrichten über einzelne Umfragen, die irreführend sein können, nicht zu viel Aufmerksamkeit zu schenken, und sollten stattdessen Durchschnittswerte der jüngsten Umfragen betrachten, wie sie von RealClearPolitics veröffentlicht werden, sagte er.

Ähnliches tun Wissenschaftler mit Forschungsdaten, wenn sie Daten aus mehreren Veröffentlichungen in größeren Veröffentlichungen, sogenannten "Metaanalysen", zusammenfassen, sagte Schatschneider. Wenn überhaupt, sei ein Durchschnitt der Umfragen vertrauenswürdiger, da Umfragen in der Regel veröffentlicht werden, unabhängig davon, ob sie interessant sind oder nicht. Wissenschaftliche Arbeiten tendieren jedoch eher zu interessanteren Ergebnissen, da sie laut Schatschneider immer noch leichter veröffentlicht werden können.

Wahlprognosen, die auf großen Gruppen von Umfragen basieren, können ebenfalls interessant und nützlich sein, sagte Scudder, aber im Gegensatz zu wissenschaftlichen Untersuchungen, bei denen Methoden und Rohzahlen veröffentlicht werden, zeigen Umfrageteilnehmer ihre Arbeit nicht - und bewahren alles in einer proprietären Black Box auf.

Im Allgemeinen, sagte Scudder, würde sie eine Gruppe von Umfragen für vertrauenswürdig und interessant halten, wenn sie alle in die gleiche Richtung weisen, und weniger aussagekräftig, wenn sie überall sind - was auf Probleme bei der Datenerfassung hindeutet.

Nur weil die Ergebnisse zu einem Trend passen, sind sie nicht genau. Mit jedem verfügbaren Datensatz, sagte Scudder, muss man auch wissen, wie man die Ergebnisse interpretiert.

"Sie müssen vorsichtig sein, dass der statistische Test, den Sie verwenden, die Frage beantwortet, die Sie beantworten möchten", sagte sie.

In der Wissenschaft könnte dies bedeuten, herauszufinden, ob ein Datensatz eine Idee vollständig ausschließt - sagen wir, dass alle Sterne aus Käse bestehen - oder es einfach nicht beweisen - sagen wir, dass alle Sterne immer noch aus Käse bestehen, aber wir haben ' Ich habe den Käse noch nicht gesehen.

Bei politischen Umfragen sind die Fragen unterschiedlich. Aber es ist genauso wichtig zu verstehen, was sie bedeuten. Eine Zustimmungsrate ist kein Maß dafür, wie Personen abstimmen möchten. Wenn Sie Leute fragen, wen sie während einer Grundschule mögen, wissen Sie nicht unbedingt, wie sie sich während einer allgemeinen Wahl fühlen werden. Die Frage, wen sie im Februar wählen wollen, sagt nicht voraus, wie sie im November wählen werden, sagte Schatschneider.

Auf diese Weise, sagte Schatschneider, ist das Abfragen sehr ähnlich wie das Messen der Temperatur eines Patienten. Es ist ein perfekt wissenschaftliches Unternehmen, sagte er. Für die Teilnehmer an Umfragen ist es jedoch wichtig, klar zu machen, was sie genau bedeuten.

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