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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
我們提出了一種新的選舉預測貝葉斯引導方法，該方法結合了有關人們自己意圖的傳統民意調查問題和他們對其他人將如何投票的期望。它將每個參與者的選舉獲勝者期望視為考慮到該個人可用的私人和公共證據的最佳貝葉斯預測。然後，它推斷出獨立證據並將其匯總到參與者中。 Bootstrap 預測優於 2020 年美國大選的全國總體民意調查，以及基於 2018 年和 2020 年美國大選之前對大型全國機率樣本提出的傳統民意調查問題的預測。引導預測最重視人們對其社交聯絡人將如何投票的期望，其中可能包含有關難以聯繫或隱藏真實意圖的選民的資訊。除了選舉民意調查之外，新方法預計將提高其他社會科學調查的有效性。