La plupart des sondages d'opinion ont correctement prédit le candidat vainqueur de l'élection présidentielle américaine de 2020, mais en moyenne, ils ont surestimé la marge par laquelle le démocrate Joe Biden battrait le républicain sortant Donald Trump.

Nos recherches sur les méthodes de sondage ont révélé que les prédictions des sondeurs peuvent être plus précises si elles vont au-delà des questions traditionnelles. Les sondages traditionnels demandent aux gens pour qui ils voteraient si les élections avaient lieu aujourd'hui, ou pour le pourcentage de chances qu'ils votent pour des candidats particuliers.

Mais nos recherches sur les attentes des gens et les jugements sociaux nous ont conduits, ainsi que nos collaborateurs, Henrik Olsson au Santa Fe Institute et Drazen Prelec au MIT, se demander si différentes questions pourraient donner des résultats plus précis.

Spécifiquement, nous voulions savoir si interroger les gens sur les préférences politiques des autres dans leurs cercles sociaux et dans leurs États pouvait aider à brosser un tableau plus complet de l'électorat américain. La plupart des gens connaissent assez bien les expériences de vie de leurs amis et de leur famille, y compris à quel point ils sont heureux et en bonne santé et à peu près combien d'argent ils gagnent. Nous avons donc conçu des questions de sondage pour voir si cette connaissance des autres s'étendait à la politique – et nous avons constaté que c'est le cas.

Sondeurs, nous avons déterminé, pourraient en apprendre davantage s'ils profitaient de ce type de connaissances. Demander aux gens comment les autres autour d'eux vont voter et agréger leurs réponses sur un large échantillon national permet aux sondeurs de puiser dans ce qu'on appelle souvent « la sagesse des foules ».

Quelles sont les nouvelles questions de « sagesse des foules » ?

Depuis la saison des élections présidentielles américaines de 2016, nous avons demandé aux participants de divers sondages électoraux :« Quel pourcentage de vos contacts sociaux votera pour chaque candidat ? »

Lors des élections américaines de 2016, cette question prédisait que Trump gagnerait, et l'ont fait avec plus de précision que les questions portant sur les intentions de vote des personnes interrogées.

La question sur les contacts sociaux des participants était également plus précise que la question traditionnelle sur la prédiction des résultats de l'élection présidentielle française de 2017, les élections législatives néerlandaises de 2017, les élections législatives suédoises de 2018 et les élections américaines de 2018 à la Chambre des représentants.

Dans certains de ces sondages, nous avons également demandé, « Quel pourcentage de personnes dans votre état votera pour chaque candidat ? » Cette question puise également dans les connaissances des participants sur leur entourage, mais dans un cercle plus large. Les variantes de cette question ont bien fonctionné lors des élections précédentes.

Dans quelle mesure les nouvelles questions du sondage ont-elles bien fonctionné ?

Lors de l'élection présidentielle américaine de 2020, nos questions de « sagesse des foules » étaient encore une fois plus aptes à prédire l'issue du vote populaire national que les questions traditionnelles. Dans le sondage de l'USC Dornsife Daybreak, nous avons demandé à plus de 4 personnes, 000 participants comment ils s'attendaient à ce que leurs contacts sociaux votent et quel candidat ils pensaient gagner dans leur état. On leur a également demandé comment ils prévoyaient eux-mêmes de voter.

Les résultats des élections actuelles montrent une avance de Biden de 3,7 points de pourcentage dans le vote populaire. Une moyenne des sondages nationaux prévoyait une avance de 8,4 points de pourcentage. En comparaison, la question sur les contacts sociaux prédisait une avance de 3,4 points à Biden. La question gagnante de l'État prédisait Biden en tête de 1,5 point. Par contre, la question traditionnelle qui portait sur les intentions des électeurs dans le même sondage prédisait une avance de 9,3 points.

Pourquoi les nouvelles questions de sondage fonctionnent-elles ?

Nous pensons qu'il y a trois raisons pour lesquelles demander aux participants au sondage sur les autres dans leurs cercles sociaux et leur état finit par être plus précis que de poser des questions sur les participants eux-mêmes.

D'abord, interroger les gens sur les autres augmente effectivement la taille de l'échantillon du sondage. Il donne aux sondeurs au moins quelques informations sur les intentions de vote des personnes dont les données auraient autrement été entièrement omises. Par exemple, beaucoup n'ont pas été contactés par les sondeurs, ou peut avoir refusé de participer. Même si les répondants au sondage ne disposent pas d'informations parfaites sur tout le monde autour d'eux, il s'avère qu'ils en savent assez pour donner des réponses utiles.

Seconde, nous pensons que les gens peuvent trouver plus facile de dire comment ils pensent que les autres pourraient voter que d'admettre comment ils voteront eux-mêmes. Certaines personnes peuvent se sentir gênées d'admettre qui est leur candidat préféré. D'autres peuvent craindre le harcèlement. Et certains pourraient mentir parce qu'ils veulent faire obstruction aux sondeurs. Nos propres résultats suggèrent que les électeurs de Trump auraient pu être plus susceptibles que les électeurs de Biden de cacher leurs intentions de vote, pour toutes ces raisons.

Troisième, la plupart des gens sont influencés par les autres autour d'eux. Les gens obtiennent souvent des informations sur les questions politiques auprès de leurs amis et de leur famille, et ces conversations peuvent influencer leurs choix de vote. Les questions de sondage qui demandent aux participants comment ils voteront ne capturent pas cette influence sociale. Mais en demandant aux participants comment ils pensent que les autres autour d'eux voteront, les sondeurs peuvent avoir une idée des participants qui pourraient encore changer d'avis.

D'autres méthodes que nous étudions

Fort de ces constatations, nous cherchons des moyens d'intégrer les informations de ces questions et d'autres dans des algorithmes qui pourraient faire des prédictions encore meilleures des résultats des élections.

Un algorithme, appelé le « Bayesian Truth Serum », " donne plus de poids aux réponses des participants qui déclarent leurs intentions de vote, et ceux de leurs cercles sociaux, sont relativement plus répandus que les gens de cet État ne le pensent. Un autre algorithme, appelé "prévision d'informations complètes, " combine les réponses des participants à plusieurs questions de sondage pour incorporer les informations de chacune d'entre elles. Les deux méthodes ont largement surpassé la question de sondage traditionnelle et les prédictions d'une moyenne de sondages.

Notre sondage n'avait pas suffisamment de participants dans chaque État pour faire de bonnes prévisions au niveau de l'État qui pourraient aider à prédire les votes au Collège électoral. Comme c'était, nos questions sur les cercles sociaux et les gagnants attendus des États ont prédit que Trump pourrait remporter de justesse le Collège électoral. C'était faux, mais jusqu'à présent, il semble que ces questions aient eu en moyenne moins d'erreurs que les questions traditionnelles pour prédire la différence entre les votes Biden et Trump entre les États.

Même si nous ne savons toujours pas que le vote final compte pour les élections de 2020, nous en savons assez pour voir que les sondeurs pourraient améliorer leurs prévisions en demandant aux participants comment ils pensent que les autres voteront.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.