Блог

Тема "почему аналитики ошиблись в прогнозах результатов президентских выборов в США", как это ни странно, заинтересовала не только меня (см. "Вопросы доверия к аналитике в свете итогов выборов президента США"), но и многих других людей, в том числе профессиональных аналитиков.

Действительно, вопрос этот интересен не только в плане "светской хроники" (интересно поболтать), но и с точки зрения темы современных методов аналитики и обоснования принятия решений, которые являются одним из ключевых направлений современных ИТ. И тут нужно отдавать отчет, что "несовпадение результатов прогнозов" бросает тень не только на конкретных социологов, но и в существенной мере на такие методические темы, как "большие данные", "искусственный интеллект" и пр. Должен быть проведен реальный анализ причин сделанных ошибок, причем не для того, что просто оправдаться перед публикой сейчас, а для того, чтобы внести коррективы в аналитические модели. И потом на практике все же доказать реальную эффективность прогнозов (принципы "практика - критерий истинности" и "доказывать нужно не словами, а делами" никто не отменял).
[spoiler]
В анализе результатов этих выборов наглядно виден пример известных философских положений о диалектической связи таких категорий как "содержание и форма", "сущность и явление". Как известно, из диалектического материализма ведущую позицию в этих категориях занимают "содержание" и "сущность", но при этом существенную, а в какие-то моменты даже и решающую роль играют их "напарники".

Вот и в данном случае: анализируя итоги выборов аналитики говорят о том, что базовые причины победы республиканца лежат в социально-экономическо-политической плоскости. Победила все же предложенная Трампом программа (сущность и явление).
Одно свою роль сыграли и сугубо технические вопросы организации и проведения предвыборной программы (форма и явление). А если учесть минимальный разрыв в результатах соперников, то вполне вероятно, что именно роль "техники" могла быть решающей.

О какие же "проколах" Клинтон говорят американские СМИ?

Многие считают, что демократы недооценили роль социальных сетей. Они сделали ставку на традиционные СМИ и телевидение, который их в большинстве своем решительно поддерживали (некоторые эксперты считают – слишком решительно, что сыграло в результате, возможно, "в обратную сторону), в том время как "группа Трампа" во многом действовали через Интернет-сети.

Второй момент: некоторые наблюдатели говорят об "ангажированности" социологов, об отсутствии их реальной независимости. И речь тут идет совсем не только о возможной "финансовой составляющей", но и о том, что составители прогнозов просто больше симпатизировали демократам, и возможно, сами не желая того, завышали их результаты.
Отсюда делается вывод: подход "кто платит, тот и заказывает музыку" может сыграть скверную штуку для тех, что будет воспринимать "музыку" за чистую монету и на ее основе принимать неверные решения.

И вот тут эксперты подходят к главному вопросу: ошибки в аналитике (прогнозы в настроениях избирателей, выделение болевых точек общества) привели к ошибкам демократов при выработке тактики и стратегии предвыборной кампании: штаб Клинтон не очень верно определил состав "критически важных штатов" (которые колебались и в результате склонились в сторону республиканцев) и недостаточно сильно провел там работу.

Вот довольно любопытная статья в американском CIO.com – "Трамп переиграл Клинтон в аналитике". Автор к итоге формулирует три совета, которые я тут дополню своими ИТ-примерами:

1. Вам нужно быть уверенным в источниках данных. Если у вас нет надежной методологии отбора данных, то и правильных результатов вы не получите и дадите человеку, принимающему решение" плохой совет.
Применительно к данным выборам речь идет о том, что опрашиваемые при ответах "кривили душой". Аналогичная ситуация довольно часто наблюдается и в ИТ-опросах, когда, скажем, ИТ-специалисты дают ответы под воздействием "моды" или "общей обстановки".

2. Нужно оценивать фактор "смещения" (обеспечение репрезентативности выборки). Это пункт похож на 1-й, но тут идет речь именно о выборе фокусной группы.
В случае ИТ-исследованиях ошибка часто заключается в том, что приводится мнение "тех, кто согласился ответить", и как раз тут может получиться "смещение", выборка получится нерелевантной.

3. Это как раз по поводу "кто платит, тот и заказывает". Аналитик должен высказывать собственное мнение (основанное на своем анализе), а не то, что от него хотят услышать.