政治民意测验者可以从营销商那里学到什么以改善他们的数据?

轮询图像

棒球传奇瑜伽士贝拉曾经有句著名的话:'s tough to make predictions, especially about the future.”

当然,贝拉并不是在指2020年总统大选,但是当涉及到选举日之前几天和几周的数据轮询时,这句话是恰当的,根据大多数报告,这是不合时宜的,并且预测很容易赢得前副总统乔·拜登。

取而代之的是,在撰写本文时,这场比赛已经临近了。

大西洋组织 在星期三 说,“严重错过”结果的调查对投票业以及包装和解释民意测验以供公众消费的媒体和分析师构成灾难,例如“五十三,八十八”,“纽约时报” Upshot,  和《经济学人》的选举单位。

尽管如此,轮询数据和分析仍然很复杂。政治上的风险更大,专家们面临着建立坚定的预测和叙述的压力。

“这很好地提醒了营销人员我们如何以更大的规模拥有更多数据,因此我们应该尽可能利用机器学习和营销分析的优势,”领先的分析平台加利福尼亚州Upwave的首席执行官Chris Kelly说。对于品牌营销人员。 “我们在市场营销和分析方面所做的任何事情都不应该看起来像政治民意调查,因为我们拥有大量的附加数据–我们应该做的事情要复杂得多,因此我们应该为正在做的事情感到自豪,并推动我们所有的技术合作伙伴去做那。”

凯利(Kelly)为内特·西尔弗(Nate Silver)的FiveThirtyEight(58)称赞,该批评最近因错过商标而受到批评。与营销行业甚至体育行业不同,政治民意测验中的数据根本没有那么强大。

他说:“基于它们所拥有的数据以及数据的稀疏性,他们正在对四年前在完全不同的情况下发生的事情进行建模,它们可能会尽可能地复杂。”凯利补充说,甚至体育联赛也比政治拥有更多的数据-体育模式通常是错误的。

他说:“我们应该在很多政治预测上加上相当宽泛的误差线,因为它们的数据甚至比体育方面的数据还要少,而与营销方面的数据相比,我们的方法也要少。” “拥有精确的投票人数模型很难。”

相反,在营销领域,采样和轮询并不总是正确的方法来推动更多的销售并优化支出,Central Control Inc.的首席执行官里克·布鲁纳(Rick Bruner)说,该公司可以帮助公司进行广告投资回报率的实验。更好的策略是针对广告系列进行针对具体销售数据结果的实验​​。

不过,专家表示,政治投票站可以从营销行业推动的技术创新中学习,以创建更准确的数据和分析模型。

衡量行为

专业研究人员,调查和市场研究公司Eye Square的美国负责人杰夫·班德(Jeff Bander)表示,测量行为可以得出更准确的数据。他的公司通过市场技术平台为客户进行神经科学研究,他说这可以在政治民意测验中完成。

他说:“您可以展示其中一名候选人的广告,并经允许,通过摄像头进行面部编码,并测量他们的情绪-喜悦,厌恶,愤怒,而他们不必说一句话。” “面部编码是一种读取情感的方式。”

例如,Eye Square的“ System 0”眼动追踪解决方案可帮助营销人员更好地预测哪些广告在亚马逊和电子商​​务上效果最好,而主体却不知道正在测试什么。

当心偏见

班德说,从建模和统计角度解释数据的困难之一是数据收集者的偏见。

他说:“在民意测验中,很多时候人们想讲的故事比他们想了解的实际情况还要多。” “我们看到人们希望获得某些结果并询问这些问题才能获得结果。如果您想要真实的结果,那就行不通了。您真正询问的是谁以及如何提出问题以进行准确的民意调查。”

选举结果如雨后春笋般涌现,班德说,政治民意测验者可以从营销界的剧本中摘下一页。

他说:“通常,在市场营销中,您不会在测试完成之前给出结论。” “如果您问某些人并以某种方式问,很容易得到想要的答案。提出公正的问题需要技巧和才能。”

他补充说,使用20年前相同方法的民意测验将是错误的。

他说:“目前存在许多不同的偏见,而且由于世界在变化,您必须适应正在发生的事情。” “而且我认为某些较早的民意调查公司这样做的速度较慢。”

样本量很重要

根据 皮尤研究中心, 对于选举民意测验,不同的种族测量方法具有不同的误差范围。

Central Control的Bruner感到惊讶的是,在2016年选举之后,媒体常规引用的某些调查并未考虑样本量。选民也可以在参加调查和选举日之间改变主意。更准确的民意测验归结为更大的样本,如何招募人们以消除偏见,以及更多关注民意测验所代表的意思,例如战场状态和“对选举地图的欣赏”。

布鲁纳说:“您正在尝试从一个小的样本中,对回应您调查邀请的人,对一个大型机构(在本例中为美国选民)的真实情况做出预测。 “而且从数学上讲,如果您能够对大物体进行完美采样,那么就足够了。但是对于像选举这样的事情,样本的大小至关重要。”

尽管如此,布鲁纳说,选举翻转的某些结果可能仍在研究人员称之为民意测验“准确”的预测范围之内。

 

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