À 22 h EST le soir des élections – lorsque la Floride s’est éloignée de manière décisive des mains du ticket Biden-Harris – la réaction venimeuse contre les sondeurs avait déjà commencé. Une fureur particulièrement importante a été dirigée contre Nate Silver, l’ancien lauréat du prévisionniste américain, qui avait surtout réparé son image depuis le tristement célèbre raté de l’élection présidentielle de 2016 et avait des millions de personnes accrochées à chacun de ses mots. Alors que la saison électorale 2020 avançait, le modèle prédictif de Silver s’était rétabli en tant que norme.

Le travail de sondeurs comme Silver, et l’idée de prédictions dans les élections, ont été critiqués pour des raisons valables, certains offrant des interprétations perspicaces des raisons pour lesquelles ils se sont trompés en 2020. Mais au milieu de ce contrecoup, le côté professionnel de moi —Qui construit des modèles mathématiques d’épidémies comme Covid-19 — ne pouvait s’empêcher de sympathiser avec Silver et ses semblables. Il existe de nombreux parallèles entre la réponse de la société à des modèles prédictifs apparemment errants pour les élections et celle concernant la trajectoire des maladies infectieuses. Et en discutant des caractéristiques de chacun, nous pouvons apprendre pourquoi les prévisionnistes ne sont pas responsables de notre déception.

La plupart des modèles de prévision des épidémies sont mécanistes. En mars, très tôt dans la pandémie, l’épidémiologiste mathématique Neil Ferguson et ses collègues de l’Imperial College de Londres ont développé un modèle qui offrait de terribles prédictions sur le nombre d’individus susceptibles d’être infectés et de mourir aux États-Unis et au Royaume-Uni (environ 2 millions de décès). Un autre modèle, développé par l’Institute for Health Metrics and Evaluation de l’Université de Washington, a été au centre de la controverse après avoir changé ses prédictions pour suggérer que les États-Unis sont plus proches du sommet que nous ne le pensions dans de nombreux endroits.

Ce ne sont là que deux des nombreuses prévisions de Covid-19 basées sur une compréhension présumée du fonctionnement réel de l’épidémie. Les scientifiques construisent une version du monde, codée en équations et en bits et colorée par des détails sous-tendant le degré d’infection du virus, la façon dont les gens interagissent les uns avec les autres et d’autres variables.

De nombreux algorithmes de sondeurs populaires – comme celui utilisé par Silver à FiveThirtyEight – sont basés sur un éventail d’enquêtes d’opinion auprès d’électeurs probables. Leurs probabilités globales sont basées sur une agrégation de ces sondages, qui sont pondérés par la qualité, la taille de l’échantillon et d’autres caractéristiques. Après la débâcle de 2016, les prévisionnistes électoraux se sont montrés plus vigilants quant à la correction du statut d’éducation des électeurs, ce qui a contribué à expliquer certains des écarts de 2016. Certaines méthodes, comme celle utilisée par L’économiste, utilisez une combinaison de données de sondage et de facteurs économiques pour faire des prédictions.

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Les modèles d’épidémie sont souvent imprécis, car ils assument le fardeau irréaliste d’essayer de saisir toute la complexité d’une épidémie, ce qui est impossible. Aucun ordinateur ne pouvait compiler tous les détails significatifs sous-jacents aux infections lors des croisières de vacances, des événements de grande diffusion pendant la pratique de la chorale ou des politiciens sans masque lors d’une cérémonie Rose Garden. Les mathématiques et les ordinateurs peuvent être en mesure de capturer les caractéristiques subtiles de l’un de ces événements, mais les modèles les plus populaires de Covid-19 sont censés nous dire quelque chose sur la façon dont une épidémie se déroule globalement, pour des millions de personnes, dans différents contextes. Ce sont souvent ceux que nous utilisons dans les discussions politiques.

La précision des modèles prédictifs des élections est également minée par les caprices du comportement humain, de la structure sociale et d’autres choses que nous ne comprenons tout simplement pas.

Nous pourrions expliquer les tendances électorales des personnes d’origine latinox, mais sous-estimer les grandes différences (y compris les préférences politiques) entre les Afro-Latinos dans le Bronx, les Cubains Américains à Miami et les Américains mexicains à El Paso.

Nous pourrions peser un modèle de prévision électorale basé sur ce que nous pensons être des électeurs blancs ruraux dans la ceinture de rouille, mais pas pour les électeurs qui ne prennent pas la peine de participer aux sondages.

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