[論文レビュー] Multilevel regression with poststratification for the national level Viber/Street poll on the 2020 presidential election in Belarus

Ales Zahorski|arXiv (Cornell University)|Sep 14, 2020

Electoral Systems and Political Participation参考文献 21被引用数 8

ひとこと要約

本研究は、ベラルーシの非代表的オンライン調査（Viber）および路上調査（n≈46,150）のデータを統合し、多段階回帰と後期層別化（MRP）を用いて2020年大統領選挙における支持率と早期投票率を推定した。公式発表ではラウカシェンコ氏が80.11%の支持を得たが、モデル推定では彼の支持率は13–18%（95%信用区間）であり、ツィカノウスカヤ氏は75–80%、早期投票率は9–13%と推定され、公式数字とは著しく食い違い、99.9%信用区間の外にある。

ABSTRACT

Independent sociological polls are forbidden in Belarus. Online polls performed without sound scientific rigour do not yield representative results. Yet, both inside and outside Belarus it is of great importance to obtain precise estimates of the ratings of all candidates. These ratings could function as reliable proxies for the election's outcomes. We conduct an independent poll based on the combination of the data collected via Viber and on the streets of Belarus. The Viber and the street data samples consist of almost 45000 and 1150 unique observations respectively. Bayesian regressions with poststratification were build to estimate ratings of the candidates and rates of early voting turnout for the population as a whole and within various focus subgroups. We show that both the officially announced results of the election and early voting rates are highly improbable. With a probability of at least 95%, Sviatlana Tikhanouskaya's rating lies between 75% and 80%, whereas Aliaksandr Lukashenka's rating lies between 13% and 18% and early voting rate predicted by the method ranges from 9% to 13% of those who took part in the election. These results contradict the officially announced outcomes, which are 10.12%, 80.11%, and 49.54% respectively and lie far outside even the 99.9% credible intervals predicted by our model. The only marginal groups of people where the upper bounds of the 99.9% credible intervals of the rating of Lukashenka are above 50% are people older than 60 and uneducated people. For all other marginal subgroups, including rural residents, even the upper bounds of 99.9% credible intervals for Lukashenka are far below 50%. The same is true for the population as a whole. Thus, with a probability of at least 99.9% Lukashenka could not have had enough electoral support to win the 2020 presidential election in Belarus.

研究の動機と目的

• 非代表的オンライン調査および路上調査を用いて、ベラルーシ2020年大統領選挙における全国的およびサブグループレベルの候補者支持率と早期投票率を推定すること。
• 公式調査が禁止され、結果が広く疑念を買うベラルーシにおいて、独立的かつ科学的に洗練された調査の不足を補うこと。
• Viberおよび路上インタビューから得た非確率標本における選択バイアスを是正するため、多段階回帰と後期層別化（MRP）を適用すること。
• 抑圧的政権下で独立調査が危険であると同時に不可欠である状況下で、統計的に信頼性が高く、透明性のある世論推定を提供すること。
• ベイズ的信用区間を用いて、公式選挙結果の統計的非現実性を定量化し、公式結果を疑問視すること。

提案手法

• ベラルーシ全域で44,990人のViberユーザーおよび1,150人の路上インタビュー対象者から、人口統計的属性および投票希望を含む調査データを収集した。
• 多段階回帰と後期層別化（MRP）を用い、回答を人口統計的および地理的共変量の関数としてモデル化することで、標本選択バイアスを是正した。
• 弱情報的事前分布を用いたベイズ階層モデルを採用し、小規模サブグループにおける推定値の安定化と不確実性の扱いを図った。
• 空間的および地域的相関を反映するため、latent GaussianモデルにBYM（二部条件付き自己回帰）事前分布を適用した。
• 公式統計の人口ベンチマークを用いて後期層別化を行い、調査回答を全人口構造に再配分した。
• すべての推定値について95%および99.9%信用区間を計算し、公式結果の統計的妥当性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非確率的標本に基づく推定において、2020年ベラルーシ大統領選挙におけるスヴィトラーナ・ツィカノウスカヤ氏およびアレクサンドル・ラウカシェンコ氏の支持率はそれぞれどの程度と推定されるか？
• RQ2 MRPモデルによる早期投票率の推定値は、公式発表の49.54%と比べてどのように異なるか？
• RQ3 モデルに基づく信用区間を踏まえると、公式選挙結果はどの程度統計的に非現実的とされるか？
• RQ4 特に、ラウカシェンコ氏の支持率が50%を超える可能性があるとされる、どの人口統計的・地理的サブグループに公式結果の歪みが顕著に現れるか？
• RQ5 伝統的調査が禁止されている高リスク・非民主的状況下でも、MRPが信頼性のある代表的推定を可能にするか？

主な発見

• 95%の確率で、スヴィトラーナ・ツィカノウスカヤ氏の支持率は75%～80%、アレクサンドル・ラウカシェンコ氏の支持率は13–18%と推定された。
• モデルは早期投票率を9–13%と予測したが、公式発表の49.54%とは著しく乖離しており、99.9%信用区間の外にも位置している。
• 全人口全体について、公式発表のラウカシェンコ氏80.11%という結果は統計的に非現実的であり、99.9%の確率で彼の支持率は50%未満であったと推定される。
• ラウカシェンコ氏の99.9%信用区間上側限界が50%を超える唯一のサブグループは60歳以上および無教育者であるが、それらの中央推定値でも50%未満である。
• 農村住民を含む他のすべてのサブグループでは、99.9%信用区間の上側限界が50%未満にとどまり、公式結果に系統的な歪みが生じていることが示された。
• 公式結果がモデルの信用区間からあまりにも外れているため、MRPフレームワーク下では、公式結果は統計的に現実的であるとは見なされない。