2016 출구 조사 vs. 실제 결과: 다음은 일어날 수 있는 일입니다.
크리스토퍼 사인 사망 기사 버밍엄 알
2016년 대선 출구 조사에서 힐러리 클린턴이 4개의 중요한 스윙 스테이트에서 승리한 것으로 나타났습니다. 출구 조사 결과와 원시 투표 총 수 사이의 불일치 부정선거 의혹을 불러일으켰다. 트럼프에 유리하다.
그 것이었다? 출구 조사는 실제로 누가 선거에서 이겼는지에 대해 무엇을 말해주는가?
이 페이지의 아래 표에서 볼 수 있는 선거 연구원 Theodore de Macedo Soares가 집계한 출구 조사 총계를 사용하여 이 링크에서 사용 가능 , 원시 투표 총계의 진행 중인 집계와 비교 이 링크에 게시됨 Dave Wasserman의 쿡 정치 보고서 , 여기에 트럼프 자신이 조작된 선거라고 부르는 것에 대한 의혹을 불러일으킨 불일치가 있습니다.
실제 투표 합계는 11월 16일 기준으로 집계됩니다.
플로리다 — 29명의 선거인단 투표
(숫자는 백분율 포인트와 동일)
출구 조사: 클린턴 47.7, 트럼프 46.4 — 클린턴이 1.3으로 승리
실제: 클린턴 47.8, 트럼프 49.0 — 트럼프가 1.2로 승리
출구 조사와 실제 결과 사이의 트럼프 이득: 2.5
노스 캐롤라이나 — 15명의 선거인단 투표
출구 조사: 클린턴 48.6, 트럼프 46.5 — 클린턴이 2.1로 승리
실제: 클린턴 46.1, 트럼프 49.9 — 트럼프가 3.8로 승리
트럼프 이득: 5.9
펜실베니아 — 20명의 선거인단 투표
출구 조사: 클린턴 50.5, 트럼프 46.1 — 클린턴이 4.4로 승리
실제: 클린턴 47.6, 트럼프 48.8 — 트럼프가 1.2로 승리
트럼프 이득: 5.6
위스콘신 — 10명의 선거인단 투표
출구 조사: 클린턴 48.2, 트럼프 44.3 — 클린턴이 3.9로 승리
실제: 클린턴 47.6, 트럼프 48.8 — 트럼프가 1.2로 승리
트럼프 이득: 5.1
NS 최종 선거인단 투표 합계 위에 나열된 4개 주를 포함하여 트럼프가 306명의 선거인단을 얻었음을 보여줍니다. 클린턴은 232개를 모았다.
대통령이 되기 위해 필요한 538표 중 270표가 필요한 상황에서 클린턴은 38표를 얻어 승리에 미치지 못했다. 출구 조사가 4개의 스윙 스테이트 중 3개(플로리다, 노스캐롤라이나, 펜실베니아, 위스콘신)에서 실제 결과를 반영했다면 클린턴은 오늘 대통령 당선자가 될 것입니다.
또한 출구 조사가 플로리다에서 정확하고 하나 다른 3개의 스윙 스테이트 중 클린턴이 선거에서 승리했을 것입니다.
클린턴은 11월 16일 현재 수백만 명의 아직 집계되지 않은 전국 투표 , 국민투표에서 0.9%포인트(약 160만표) 차로 1위를 차지했다.
무슨 일이 있었나요? 여기 네 가지 가능한 설명이 있습니다. 그 중 일부는 결백하고 다른 일부는 그다지 많지 않을 수 있습니다.
출구 조사는 조기 투표를 완전히 설명하지 않습니다
한 기업, 에디슨 리서치 , 모든 주요 뉴스 매체에 대한 출구 투표를 실시합니다. 에디슨은 최근에야 사전 투표 결과에 대한 통계를 얻기 위해 선거일 전에 전화로 유권자들에게 투표를 시작했습니다. 그러나 조기 및 우편 투표의 인기는 폭발했고 에디슨의 방법은 따라가지 못합니다.
출구 조사는 조기 유권자가 수행할 큰 역할을 이해하고 있습니다. 여론 조사 기관은 모든 투표의 35~40%가 올해 초에 일어날 것으로 퓨 예측에 밝혔습니다. Vox.com의 Dara Lind가 기사에서 발표했습니다. 지난주. 그것은 모든 전화 투표가 가지고 있는 문제에 부딪힙니다. 즉, 휴대 전화만 있는 사람들에게 투표하기가 어렵다는 것입니다. 그리고 올해는 사전 투표가 엄청나게 급증했기 때문에 지난 몇 년을 사용하여 표본이 얼마나 대표성을 나타내는지 예측하기 어렵습니다.
'적색편이' 현상
출구 조사 데이터를 15년 동안 연구하고 책을 저술한 연구원 Jonathan Simon 코드 레드: 전산화된 선거 절도와 새로운 미국 세기 , 그는 자신의 연구를 통해 최종 투표 합계에 비해 출구 조사에서 적색 또는 공화당 후보에 대해 더 낮은 결과를 나타내는 경향인 적색 편이(red shift)라고 명명한 패턴을 발견했다고 말합니다.
사이먼은 자신의 책 홍보 자료에서 미국 전역에서 컴퓨터 투표 장비를 표적으로 삼고 조작함으로써 선거 사기가 발생했다고 말했습니다.
하지만 에 이번주 뉴스 사이트 Raw Story와의 인터뷰 , Simon은 더 억제되었습니다.
우리는 내가 피벗한 곳에서 컴퓨터화되고 사유화되고 관찰할 수 없는 투표 개표 시스템을 갖는 것과 관련된 위험을 살펴보고 그러한 명백한 취약점이 있을 때 해당 시스템이 조작되지 않는다는 믿음을 갖는 데 갇혔습니다. 전문가들은 시스템의 불법 행위와 조작에 강력히 동의한다고 Simon은 사이트에 말했습니다. 그것이 내가 가는 경향이 있는 곳이며, 옥상에서 사기를 외치고 증거를 요구하기보다 위험을 살펴보는 것입니다.
사이먼은 출구 조사의 부정확한 방법론과 전산화된 투표수 조작 가능성으로 인해 두 시스템 모두 신뢰할 수 없다는 결론에 도달했다고 말했습니다.
투표 삭제
출구 조사는 정확했고 힐러리 클린턴이 이겼습니다. #정확도 검토 투표를 훔치는 다른 9가지 방법은 선거를 뒤집었습니다. https://t.co/CaVD7NvEd0 pic.twitter.com/WQD88dGbDv
- 그렉 팰리스(@Greg_Palast) 2016년 11월 15일
빌리 그레이엄의 장례식에 참석한 대통령들
조사 기자 그레그 팔라스트(Greg Palast)는 공화당이 사용하는 유권자 억압 기술이 잠재적으로 민주당 후보에게 투표할 것으로 예상되는 수백만 명의 소수 유권자의 표를 제거했다고 주장합니다.
이 나라는 심하게 분열되어 있습니다. 팔라스트는 트럼프나 공화당 상원을 선출할 백인이 충분하지 않다고 말했다. 인터뷰 TheLondonEconomic.com 사이트 . 그들이 승리할 수 있는 유일한 방법은 백인이 아닌 사람들의 표를 제거하는 것이었습니다. 그리고 그들은 흑인 임시 투표지를 쓰레기통에 던짐으로써 그렇게 했습니다. 학생과 저소득 유권자가 등을 돌리는 새로운 엄격한 유권자 ID 법률입니다. 목록은 계속됩니다.
Pales가 식별한 유권자 억제 방법 중 Crosscheck로 알려진 다중 상태 시스템(사기 다중 투표를 방지하기 위해 두 번 이상 등록한 유권자를 확인하도록 설계된 것으로 추정됨)은 수천 또는 수백만 표를 잘못 무효화했을 수 있습니다.
출구 투표 데이터는 단순히 총 득표수를 예측하는 정확한 지표가 아닙니다.
통계학자들은 출구 조사 데이터가 의도는 좋았지만 최종 투표 총액을 예측하는 방식에 본질적으로 결함이 있다고 말합니다. 거의 즉각적인 결과를 수집해야 하기 때문에 출구 조사원은 선거가 시작될 무렵에는 구식이 될 수 있는 통계 모델에 의존합니다.
에디슨은 투표를 하기 몇 달 전에 통계 모델을 개발했으며, 주어진 선거에서 어떤 후보가 이길 가능성이 있는지를 시사하는 사전 선거 여론조사가 있기 훨씬 전에 조슈아 홀랜드가 썼습니다. 올해 초 The Nation 잡지에서 . 음모 이론가들은 부패한 마법사가 커튼 뒤에 앉아 선거 도용을 은폐하기 위해 결과가 나올 때 데이터에 가중치를 부여하는 방법을 결정하고 있다고 믿게 만들 것입니다. 현실은 에디슨이 지난 가을부터 컴퓨터에 앉아 있던 많은 통계 모델을 가지고 있으며 정보가 들어오는 대로 해당 모델에 연결한다는 것입니다.
통계학자 New York Times Upshot의 Nate Conhn도 경고했습니다. 출구 조사 데이터의 신뢰성이 떨어집니다.
출구 투표는 선거일 정보의 흥미로운 부분입니다. 그들은 완벽하지 않습니다. 문제는 대부분의 분석가와 독자가 자신을 오류가 없는 것처럼 취급한다는 것입니다. 콘은 2014년에 썼습니다. 출구 조사가 완벽하지 않다는 것을 깨닫고 어떤 결과가 실제로 옳은지 자문하기 시작하면 많은 출구 조사 결과가 제대로 작동하지 않습니다.
다른 나라의 출구 조사는 최종 합계의 정확성을 확인하고 사기를 탐지하는 방법으로 자주 사용되지만 이러한 조사는 미국 선거 출구 조사에서 사용되는 방법과 상당한 면에서 다릅니다. 예를 들어, 홀랜드는 다른 나라의 출구 조사는 미국 출구 조사에서 20개 이상의 질문을 나열하는 번거로운 목록이 아니라 많은 경우 두 가지 질문으로 구성되어 있다고 설명했습니다.
투표가 짧을수록 응답률이 훨씬 높아져 최종 결과가 무엇인지 훨씬 더 나은 지표를 제공하는 더 큰 샘플 크기를 생성합니다.
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