ชาวอเมริกันคุ้นเคยกับการสำรวจ “การแข่งม้า” ที่มาพร้อมกับการเลือกตั้งในสหรัฐอเมริกามานานแล้ว แต่ตั้งแต่ปี 2008 เป็นต้นมา เครื่องมือการลงคะแนนเสียงแบบใหม่ได้รับความนิยมอย่างมากเครื่องมือนี้ไม่เพียงแต่บอกว่าผู้สมัครคนใดนำหน้าในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งเท่านั้น แต่ยังประเมินความน่าจะเป็นที่จะชนะการเลือกตั้งในที่สุดผลการศึกษาใหม่ โดย Sean Westwood จาก Dartmouth, Yphtach Lelkes จาก University of Pennsylvania และ Solomon Messing จาก Pew Research การคาดการณ์ความน่าจะเป็นเหล่านี้สามารถให้ผู้มีโอกาสลงคะแนนรู้สึกว่าผู้สมัครคนหนึ่งจะชนะอย่างเด็ดขาดมากกว่า และอาจลดโอกาสที่พวกเขาจะลงคะแนนลงด้วยศูนย์.
จากการศึกษาพบว่าการใช้การคาดการณ์ความน่าจะเป็น
นั้นมีอยู่อย่างต่อเนื่องในการรายงานข่าวการแข่งขันชิงตำแหน่งประธานาธิบดีในปี 2559 โดยมีการกล่าวถึงโดยเฉลี่ย 16 ครั้งต่อวันในการออกอากาศรายการข่าวทางเคเบิล และอย่างน้อยในปี 2559 ร้านค้าที่มีผู้ชมเสรีมากขึ้นก็มีความครอบคลุมมากขึ้น นักพยากรณ์สนับสนุนฮิลลารีคลิ นตันอย่างสม่ำเสมอเพื่อยึดทำเนียบขาวโดยมีอัตราต่อรองตั้งแต่70% ถึง 99%
การศึกษาใหม่พบว่าตัวเลขเหล่านี้อาจทำให้ผู้คนรู้สึกว่าการแข่งขันมีการแข่งขันน้อยกว่าเมื่อพวกเขาเห็นข้อมูลการสำรวจความคิดเห็นที่แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของการลงคะแนนที่พวกเขาคาดว่าจะได้รับ ซึ่งเป็นสิ่งที่ประชาชนทั่วไปคุ้นเคย
แต่ความน่าจะเป็นอาจเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจ และความแตกต่างเล็กน้อยในการประมาณการการแข่งม้าของส่วนแบ่งการลงคะแนนจะสอดคล้องกับความแตกต่างอย่างมากในความน่าจะเป็นของผู้สมัครที่ชนะ ความน่าจะเป็นเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเหตุการณ์เดียว เช่น การเลือกตั้ง ดังที่ David Leonhardtคอลัมนิสต์ของ New York Times ได้ ชี้ให้เห็นเมื่อเร็วๆ นี้ “ผู้คนเข้าใจว่าหากทอยลูกเต๋า 100 ครั้ง ก็จะได้ 1 บ้าง แต่เมื่อพวกเขาเห็นความน่าจะเป็นของเหตุการณ์หนึ่ง พวกเขามักจะคิดว่า: สิ่งนี้จะเกิดขึ้นหรือไม่”
การคาดคะเนความน่าจะเป็นเหล่านี้เริ่มโดดเด่นหลังจากมีอย่างน้อยหนึ่งบทความที่ทำนายผลการเลือกตั้งวุฒิสภาและการเลือกตั้งประธานาธิบดีในเกือบทุกรัฐได้สำเร็จในปี 2551 จำนวนบทความที่ส่งกลับโดย Google News ที่กล่าวถึงการพยากรณ์ความน่าจะเป็นเพิ่มขึ้นจาก 907 ในปี 2551 เป็น 3,860 ในปี2555เป็น 15,500 ในปี 2559 (ข้อมูล ณ วันที่ 30 มกราคม 2560 ตัวเลขที่แน่นอนขึ้นๆ ลงๆ)
เพื่อตรวจสอบวิธีที่ผู้คนตีความการคาดการณ์ที่น่าจะเป็น
ผู้เข้าร่วม 4,151 คนถูกนำเสนอด้วยการแข่งขันในวุฒิสภาสหรัฐโดยสมมุติ ซึ่ง “ผู้สมัคร A สนับสนุนนโยบายส่วนใหญ่ที่คุณสนับสนุนและมีคุณสมบัติเหมาะสมสำหรับงาน” และ “ผู้สมัคร B ไม่แบ่งปันมุมมองของคุณและเป็น มีคุณสมบัติน้อยกว่าผู้สมัคร A”
จากนั้นผู้เข้าร่วมจะเห็นการประมาณการการเลือกตั้งสมมุติตามตัวเลขพื้นฐานเดียวกัน แต่นำเสนอในรูปแบบของ:
ส่วนแบ่งการลงคะแนนตัวอย่างเช่น “ผู้สมัคร A คาดว่าจะชนะ 55% ของคะแนนเสียง ±2” (กล่าวคือ ส่วนต่างของข้อผิดพลาดเป็นบวกหรือลบ 2 คะแนน)
ความน่าจะเป็นเทียบเท่าที่ผู้สมัคร A จะชนะ เช่น “ผู้สมัคร A มีโอกาสชนะ 87%”;
หรือทั้งสองอย่าง “ผู้สมัคร A คาดว่าจะชนะ 55% ของคะแนนเสียง ±2 และมีโอกาสชนะ 87%” โดยปกติแล้ว นักพยากรณ์ความน่าจะเป็นจะนำเสนอ การคาดคะเนทั้งสองแบบ แต่โดยทั่วไปแล้ว ความน่าจะเป็นจะมีความโดดเด่นมากกว่า
จากนั้น พวกเขาถูกขอให้ตัดสินส่วนแบ่งของคะแนนเสียงที่คาดว่าผู้สมัคร A จะได้รับ มีโอกาส มากน้อยเพียงใด ที่พวกเขาคิดว่าผู้สมัคร A จะชนะ และ พวกเขา แน่ใจว่าผู้สมัคร A จะชนะหรือแพ้ เพียงใด
ผู้ที่ได้รับการคาดการณ์ความน่าจะเป็นมีความมั่นใจมากขึ้นในการประเมินว่าผู้สมัครคนใดนำหน้าและใครจะเป็นผู้ชนะในท้ายที่สุด เมื่อเทียบกับผู้ที่แสดงเพียงการคาดการณ์ส่วนแบ่งคะแนนเสียงของผู้สมัคร ในทุกเงื่อนไขทั่วกระดาน ผู้เข้าร่วมให้บัญชีที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับโอกาสในการชนะ
การค้นพบนี้ชี้ให้เห็นว่าการรายงานข่าวของสื่อที่มีการพยากรณ์ความน่าจะเป็นทำให้เกิดความคาดหวังที่แข็งแกร่งกว่ามากว่าผู้สมัครชั้นนำจะชนะ เมื่อเทียบกับการครอบคลุมส่วนแบ่งคะแนนเสียงของผู้สมัครที่คุ้นเคยมากกว่า
วิธีที่ผู้คนตีความสถิติอาจดูเหมือนไม่สำคัญ เว้นแต่การตีความเหล่านี้จะส่งผลต่อพฤติกรรม และมีหลักฐานว่าพวกเขาทำเช่นนั้น: งานวิจัยอื่น ๆแสดงให้เห็นว่าเมื่อผู้คนไม่แน่ใจ ว่า ใครจะชนะการเลือกตั้งพวกเขาลงคะแนนเสียงในอัตราที่สูงกว่าแม้ว่า การ ศึกษาทั้งหมดจะไม่พบผลเช่นเดียวกัน ก็ตาม นั่นอาจหมายความว่าหากประชาชนมั่นใจว่าการเลือกตั้งเกือบจะพังทลายอย่างแน่นอนหลังจากอ่านการคาดการณ์ที่น่าจะเป็น บางคนอาจเห็นว่าการลงคะแนนมีน้อยนิด
เพื่อทดสอบว่าการคาดการณ์เหล่านี้อาจทำให้ผู้คนห่างไกลจากการสำรวจความคิดเห็นหรือไม่ นักวิจัยได้ทำการทดลองครั้งที่สองโดยมีผู้ตอบแบบสำรวจ 1,171 คนจากคณะกรรมการสำรวจความน่าจะเป็นทางออนไลน์ระดับประเทศ ซึ่งคัดเลือกโดย Qualtrics แทนที่จะพึ่งพาความตั้งใจในการลงคะแนนเสียงที่รายงานด้วยตนเอง การทดลองประกอบด้วยเกมเศรษฐกิจหลายรอบที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบสิ่งจูงใจที่ผู้มีสิทธิ์ลงคะแนนในโลกแห่งความเป็นจริงต้องเผชิญ ผู้ตอบแบบสอบถามสามารถตัดสินใจว่าจะจ่ายค่าธรรมเนียมเล็กน้อยเพื่อ “ลงคะแนน” ให้กับทีมของตนหรือไม่ โดยจำลองค่าใช้จ่ายในโลกแห่งความเป็นจริงที่ผู้ลงคะแนนจริงต้องเผชิญ เช่น เวลาที่ใช้ในการลงคะแนนเสียง หากทีมของพวกเขาชนะ “การเลือกตั้ง” แต่ละครั้ง พวกเขาจะได้เงินหรือเสียเงินหากทีมแพ้
ก่อนแต่ละรอบ ผู้ตอบแบบสอบถามจะเห็นการคาดการณ์
ที่น่าจะเป็นและการคาดการณ์ส่วนแบ่งคะแนนเสียงสำหรับทีมของตน บางครั้งตัวเลขเหล่านี้ใกล้เคียงกับ 50-50 บางครั้งก็แสดงถึงระยะขอบที่มากหรืออัตราต่อรองที่สูง จำนวนที่แน่นอนถูกเลือกจากการมอบหมายแบบสุ่ม แม้ว่าทั้งส่วนแบ่งการลงคะแนนและความน่าจะเป็นสำหรับทีมจะต้องต่ำกว่าหรือสูงกว่า 50% ตัวอย่างเช่น ทีมอาจได้รับคะแนนโหวต 56% ที่คาดการณ์ไว้และมีโอกาส 63% ชนะ
ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าการคาดคะเนความน่าจะเป็นที่มีโอกาสสูงที่ผู้สมัครคนหนึ่งจะชนะส่งผลให้ผู้คนไม่ต้องใช้ทรัพยากรที่จำเป็นในการลงคะแนนเสียงในเกม ในทางตรงกันข้าม ขนาดของการประมาณการส่วนแบ่งการโหวตไม่มีผลต่อการลงคะแนนในเกม
เพื่อให้แน่ใจ เกมออนไลน์สามารถจำลองการคำนวณของผู้มีสิทธิ์ลงคะแนนเสียงก่อนวันเลือกตั้งเท่านั้น และการศึกษาทั้งสองไม่ได้วัดการลงคะแนนจริงในการเลือกตั้งจริง อย่างไรก็ตาม รูปแบบดังกล่าวชี้ให้เห็นว่าการบอกถึงโอกาสชนะหรือแพ้ของผู้สมัครอาจส่งผลต่อแนวโน้มในการลงคะแนนเสียงมากกว่าการบอกว่าพวกเขานำหน้าหรือตามหลังพวกเขามากน้อยเพียงใดในรูปแบบเปอร์เซ็นต์
การใช้การคาดการณ์ความน่าจะเป็นที่เพิ่มขึ้นในสื่อหมายความว่าอาจมีผลกระทบเพิ่มเติมตามมา การศึกษาอื่น ๆ แสดงให้เห็นว่าความครอบคลุมของการเลือกตั้งมีผลรองต่อการบริจาคและการระดมพลในขณะที่การรับรู้ของผู้สมัครเกี่ยวกับความใกล้ชิดของการเลือกตั้งสามารถให้แรงจูงใจในการหาเสียงในการลงทุนมากขึ้นในการหาเสียง และพยายามมากขึ้นในการทำความเข้าใจและออกกฎหมายกำหนดความต้องการของผู้มีสิทธิเลือกตั้ง
สรุปแล้ว การค้นพบนี้ไม่ใช่การวิจารณ์ข้อมูลพื้นฐาน กระบวนการทางสถิติ หรือความแม่นยำขั้นสูงสุดของการคาดการณ์ความน่าจะเป็น แต่จะพูดถึงวิธีที่ผู้คนตีความการคาดการณ์เหล่านี้และปฏิบัติตนตามการตีความเหล่านั้น ยิ่งกว่านั้น เป็นที่น่าสังเกตว่าการศึกษาไม่ได้แสดงให้เห็นว่าการคาดคะเนความน่าจะเป็นทำให้ผู้ลงคะแนนประเมินความน่าจะเป็นของโอกาสในการชนะของผู้สมัครมากเกินไป
แต่การคาดคะเนความน่าจะเป็นทำให้ผู้มีสิทธิเลือกตั้งมีความรู้สึกที่ชัดเจนมากขึ้นเกี่ยวกับความแน่นอนของผลลัพธ์มากกว่าการนำเสนอส่วนต่างของคะแนนเสียง ซึ่งอาจมีผลอย่างมากต่อการมีส่วนร่วม และตามที่กระดาษแสดงให้เห็น ผลกระทบอาจส่งผลกระทบด้านใดด้านหนึ่งอย่างไม่สมส่วน: เป็นสิ่งที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับผู้สมัครที่ดูเหมือนจะนำหน้าในการสำรวจความคิดเห็น
Credit : เว็บสล็อตแท้
