Les nouvelles approches pour prédire les élections
La méthodologie traditionnelle de sondage commence à sembler désuète à l’ère du numérique. L’idée selon laquelle vous pouvez simplement appeler quelques milliers de personnes, leur demander pour qui ils votent, puis projeter cela sur une nation entière est non seulement obsolète, mais aussi défaillante. L’hypothèse derrière cette méthode est que les gens donneront des réponses honnêtes et cohérentes, mais comme le savent tous ceux qui ont suivi les récentes élections, ce n’est que rarement le cas. Le sentiment des électeurs est fluctuant, et les gens sont de plus en plus susceptibles de changer d’avis, de garder leurs intentions réelles secrètes, ou simplement d’éviter de s’engager avec les sondeurs. Mais voici la vraie révélation : les sondages échouent non seulement parce que les gens mentent ou changent d’avis. Ils échouent parce qu’ils essaient de capturer un comportement humain, une variable notoirement imprévisible, en utilisant des méthodes rigides et linéaires.
Regardons la recherche d’Austin Park, ainsi que plusieurs autres experts du domaine, il y a un problème flagrant dans la manière dont nous prédisons les élections : les sondages traitent les électeurs comme des robots qui prennent des décisions purement logiques. Mais c’est pas du tout comment la vie réelle fonctionne. Les gens ne s’asseoient pas avec un tableau comparatif des positions politiques avant de voter – ils sont influencés par leurs sentiments, ce que pensent leurs amis et leur famille, et n’importe quelle information (vraie ou non) qui circule en ligne. Ce qui m’amène à la vraie question : si nous savons que les sondages classiques manquent autant la cible, quels autres outils pourrions-nous utiliser pour mieux comprendre comment les gens vont voter?
L’OSINT pour la contextualisation : une nouvelle approche des sondages
Ici, l’Intelligence Source Ouverte (OSINT) trouve une application. L’OSINT consiste à exploiter des données publiquement disponibles pour développer une connaissance plus complexe du sentiment des électeurs, et non seulement en basant les données sur des avis auto-déclarés (et tous les biais qui en découlent. Il s’agit d’un moyen de surveiller l’empreinte internet de l’opinion publique sans demander personnellement des opinions. L’OSINT, par exemple, peut examiner les tendances de l’activité sur les réseaux sociaux – c’est-à-dire, quels candidats sont les plus souvent mentionnés ou comment certaines questions se comportent à travers plusieurs plateformes – au lieu de dépendre des gens pour vous dire qui ils soutiennent. Il peut également surveiller les tendances des moteurs de recherche pour identifier à un instant donné les sujets qui génèrent de l’intérêt public. Plus dynamiques et immédiates que n’importe quel sondage traditionnel pourrait le fournir, ces points de données dressent un tableau de l’attitude des électeurs. Cependant, ici, ça devient très intéressant : l’OSINT révèle pourquoi les gens disent les choses en plus de ce qu’ils disent. L’analyse des sentiments peut trouver les émotions sous-jacentes qui guident l’opinion publique – telles que la peur, la colère, l’espoir ou la frustration – en examinant le contexte des publications sur les réseaux sociaux ou des recherches.
Les sources de données non traditionnelles : au-delà des réseaux sociaux
Alors que l’OSINT est incroyablement puissant, il ne constitue qu’une partie du puzzle. Il existe d’autres sources de données non traditionnelles qui peuvent fournir des informations tout aussi précieuses sur le sentiment des électeurs – des sources auxquelles la plupart des sondeurs ne pensent même pas. Considérez le comportement des consommateurs. Bien que cela puisse sembler, au premier abord, déconnecté de la politique, les tendances des dépenses de consommation peuvent raisonnablement prédire les résultats des élections.
Source : theatlasnews.co