人々は確率を理解していない

　「こうした予想の問題点は、提示されているのが確率の数字であり、人々が確率を理解していないことにある。データのプレゼンテーションの仕方に問題があったと思う。こうしたデータを一般の人々に提供するのは非常に無責任だ。選挙戦の戦況を占うのに確率が使われるべきではなかったと思う」とムタリク氏は語る。

　さらにムタリク氏は、予想される投票数を定量化しようとするのではなく、特定の州でどちらの候補が優勢かに基づく定性的な評価を提示した「Cook Political Report」のような予想の方が、選挙の不確実性を的確に伝えていたと付け加えた。

　予想が外れた理由の1つは、世論調査データに依存し過ぎていたことだった。現在の予想者は、手に入る限りの世論調査を収集して予測モデルを開発する。どの世論調査にも誤差が含まれるが、予想者は、さまざまなソースからの世論調査をまとめることで、こうした誤差が打ち消されると想定する。その根拠は、「各世論調査には、1つの人口層のオーバーサンプリングなど、さまざまな理由から誤差が含まれる。だが、各世論調査によって誤差理由は異なることから、収集された世論調査を全体としてみると、個々の世論調査のそうした弱点は相殺される」というものだ。

　だが、今回の選挙戦での世論調査には、認識されていた以上に誤差があった可能性がある。「目立つのを嫌うトランプ支持者は、社会的に受け入れられないことを恐れ、世論調査員に対しても、自分が誰を支持しているかを明かさなかった」という指摘が数多くなされている。この一般的な理由による世論調査の誤差が、予想のために収集された多数の世論調査全体では増幅されることになり、結果的に事前予想が大外れとなった可能性がある。

予想者は重要な事象を軽視した

　また、熱狂的な支持をどうとらえたかという問題もある。ジョージワシントン大学ポリティカルマネジメント大学院の非常勤教授で市場調査会社Cohen Research GroupのCEOを務めるマイケル・コーエン氏は、「予想者は、トランプ氏の支援集会の大群衆や、トランプ氏がTwitterで獲得していた強固な支持を軽視していた」と指摘した。

　こうしたファクターは世論調査データと比べて、予測モデリングや予測に織り込むのが難しい。だが結局のところ、それらこそが、投票日に投票所に足を運ぼうという意欲がクリントン支持者よりも強い投票者の存在を示していた。

　「国や会社で何が起こっているのかを理解しようとするときは、データを見るだけでは足りない。今回の選挙では、世論調査のデータだけを見てもどうにもならないことをあらためて痛感した」とコーエン氏は語る。

　選挙の予測モデリングや予測に携わる業界では、大統領選の本格的な総括が行われるのはこれからのようだ。コンサルティング会社Decision Management SolutionsのCEOを務めるジェームズ・テイラー氏は、2人の候補者が争う選挙は、固有の状況が生まれる1回限りのイベントになると語った。1回限りのイベントは一般的に、過去のデータを使ってもうまく予測できないという。「基本的な統計データは、1回限りのイベントは、正確に分析できないということを示している」

　特定の結果について1つの確率の数字を導き出すのは、われわれが思っている以上に困難な場合があり、平均的な投票者が投票行動を考える上で、あまり有意義ではないかもしれない。「われわれはどうしても物事を単純に考えがちだ。世論調査には誤差があっても、それらに基づく確率の数字を出されると、人々はそのまま受け取ってしまう」（ムタリク氏）