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# Estatística # Aplicações # Metodologia

Anúncios e Comportamento do Eleitor: Lições de 2020 para 2024

Analisando o impacto das campanhas publicitárias passadas nas decisões dos eleitores futuros.

Xinran Miao, Jiwei Zhao, Hyunseung Kang

― 7 min ler


Impacto dos anúncios nas Impacto dos anúncios nas eleições de 2024 os eleitores vão reagir aos anúncios. Usando dados do passado pra prever como
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Em toda eleição, os candidatos tentam conquistar os eleitores com anúncios. Esses anúncios podem ser positivos, destacando as qualidades dos candidatos, ou negativos, apontando os defeitos dos adversários. Nos últimos anos, as equipes de campanha tentaram ver quão eficazes esses anúncios realmente são. Este artigo faz um retrospecto da eleição presidencial dos EUA de 2020 e se pergunta se podemos usar o que aprendemos para informar os anúncios das eleições de 2024.

Por que nos importamos com anúncios

Os anúncios podem moldar como as pessoas pensam sobre os candidatos. Eles podem influenciar se alguém decide votar e em quem. Depois da eleição de 2020, surgiu uma grande dúvida: se fizermos uma campanha de anúncios negativos contra o Trump em 2024, isso mudaria como as pessoas na Pensilvânia (um estado bem importante) votam?

Para responder a isso, poderíamos realizar um experimento aleatório onde um grupo de eleitores vê um tipo de anúncio enquanto outro grupo vê algo completamente diferente. Mas esses experimentos podem ser muito caros. Em vez disso, estamos procurando uma maneira mais barata e rápida de fazer previsões com base em dados passados.

A experiência de 2020

Lá em 2020, pesquisadores testaram anúncios negativos contra Donald Trump. Eles descobriram que esses anúncios não mudaram realmente a participação dos eleitores na Pensilvânia. Dada a tensão e as circunstâncias únicas daquela eleição, surge a pergunta: os mesmos anúncios funcionariam em 2024? O cenário mudou. Novas questões como direitos das mulheres, inflação e conflitos internacionais estão agora na mente dos eleitores.

Diante dessas mudanças, queremos descobrir se os resultados passados ainda se aplicam.

O custo dos experimentos

Fazer um novo experimento para 2024 pode custar milhões, enquanto uma campanha em 2020 gastou quase $9 milhões em anúncios. Algumas organizações já estão se preparando com orçamentos enormes, uma supostamente chegou a $450 milhões para testar diferentes anúncios em termos de eficácia. Então, qual é a alternativa?

Nós propomos usar o conhecimento de 2020 para avaliar os resultados potenciais dos anúncios de 2024. Comparando as demografias dos eleitores e o contexto de ambas as eleições, podemos tentar fazer um palpite razoável sobre como certos anúncios serão eficazes.

Nossa abordagem

Nossa abordagem inclui planos de backup para entender como as diferenças entre as duas eleições podem influenciar o resultado. Usamos algo chamado Análise de Sensibilidade para medir essas diferenças não observáveis.

Em termos simples, estamos tentando estimar quão diferentes são as duas eleições e ajustar nossos resultados de acordo. Nosso objetivo é ver se a forma como os eleitores reagiram aos anúncios em 2020 pode ajudar a prever como eles vão reagir em 2024.

Estimando o impacto dos anúncios

Focamos no efeito de fazer um anúncio negativo contra Trump nos eleitores da Pensilvânia para a próxima eleição. A Pensilvânia é crítica porque tem um grande número de votos eleitorais. Ao olhar os padrões de votação em vários condados, conseguimos ter uma ideia melhor de onde os anúncios podem funcionar e onde podem não funcionar.

Usando diferentes métodos, dividimos o resultado esperado por diferentes grupos de eleitores. Por exemplo, homens ou mulheres são mais propensos a serem influenciados por anúncios negativos? E quanto aos eleitores urbanos em comparação com os rurais?

Principais descobertas

Nossa análise mostra resultados mistos. Em Fulton County, que apoiou muito o Trump em 2020, anúncios negativos podem reduzir levemente a participação dos eleitores. No entanto, em muitos outros condados, espera-se que os anúncios não tenham um impacto significativo.

Em termos de subgrupos de eleitores, descobrimos que anúncios negativos podem desencadear uma diminuição na participação entre mulheres que vivem em áreas rurais com menos educação, enquanto podem aumentar a participação entre eleitores não-femininos mais educados que vivem em áreas urbanas.

Explorando pesquisas relacionadas

Nossos métodos não são novos, mas se baseiam em pesquisas anteriores sobre como generalizar os efeitos do tratamento de um grupo para outro. Para esta análise, usamos dados de 2020 e 2024 para fazer previsões levando em conta as diferenças nas demografias dos eleitores.

O objetivo é garantir que estamos avaliando com precisão o impacto dos anúncios negativos sem ter que realizar novos experimentos caros. Usando dados passados de forma inteligente, ainda conseguimos obter insights úteis.

Análise de sensibilidade explicada

Sempre que analisamos dados, precisamos considerar a possibilidade de que fatores invisíveis possam distorcer nossos resultados. É aí que a análise de sensibilidade entra em cena. Ela nos ajuda a medir quanto as mudanças desconhecidas entre as duas eleições podem alterar nossas conclusões.

Se descobrirmos que certas suposições se mantêm, podemos ter mais confiança em nossas previsões. Se não, precisamos ser cautelosos nas nossas interpretações.

Fundamentos da coleta de dados

Coletar os dados certos é crucial. No nosso caso, coletamos informações demográficas como idade, gênero e filiação partidária de eleitores registrados na Pensilvânia. Assim, conseguimos ver como diferentes grupos podem reagir aos anúncios.

Para garantir que nossos dados são confiáveis, regravamos cuidadosamente as informações para atender às nossas necessidades. Esse passo garante que estamos usando definições consistentes em ambas as eleições.

Avançando com previsões

Usando nossa abordagem, apresentamos estimativas sobre a eficácia das campanhas de anúncios negativas na Pensilvânia para 2024. Dividimos isso por condados e demografias de eleitores, pintando um quadro mais claro de como os eleitores provavelmente responderão.

Curiosamente, os padrões sugerem que os condados que apoiaram muito o Trump em 2020 podem ver anúncios negativos como pouco convincentes, enquanto áreas que tenderam a ser democráticas podem responder melhor.

A importância do contexto

O cenário político em 2024 é diferente de 2020. Questões como inflação e direitos das mulheres agora estão em evidência. Esses fatores podem criar novas sensibilidades entre os eleitores que as campanhas anteriores não consideraram.

Compreender essas novas dinâmicas é vital para qualquer campanha publicitária futura. Afinal, anúncios que funcionaram antes podem não ter o mesmo efeito depois, devido às preocupações em mudança entre os eleitores.

Conclusão

No fim das contas, embora realizar um novo experimento randomizado seja o padrão ouro para entender a eficácia dos anúncios, nem sempre é prático ou acessível. Usando aprendizado transferido de eleições passadas, podemos obter insights valiosos sobre como os anúncios digitais podem impactar a participação dos eleitores no futuro.

Nossa análise destaca a necessidade de uma abordagem cuidadosa para entender o comportamento dos eleitores, especialmente à medida que novas questões surgem.

Avaliação contínua

À medida que nos aproximamos das eleições de 2024, a avaliação contínua das percepções dos eleitores e da resposta aos anúncios será essencial. Aprendendo com campanhas passadas e adaptando-se, as equipes de campanha podem se conectar melhor com os eleitores e maximizar seu impacto.

Entender as sutilezas das demografias dos eleitores e suas preocupações em evolução será fundamental para ganhar seu apoio.

Então, preparem-se para as eleições de 2024, galera! Vai ser uma jornada interessante cheia de anúncios, debates e talvez um pouco mais de drama do que o necessário!

Fonte original

Título: Transfer Learning Between U.S. Presidential Elections: How Should We Learn From A 2020 Ad Campaign To Inform 2024 Ad Campaigns?

Resumo: For the 2024 U.S. presidential election, would negative, digital ads against Donald Trump impact voter turnout in Pennsylvania (PA), a key "tipping point" state? The gold standard to address this question, a randomized experiment where voters get randomized to different ads, yields unbiased estimates of the ad effect, but is very expensive. Instead, we propose a less-than-ideal, but significantly cheaper and likely faster framework based on transfer learning, where we transfer knowledge from a past ad experiment in 2020 to evaluate ads for 2024. A key component of our framework is a sensitivity analysis that quantifies the unobservable differences between past and future elections, which can be calibrated in a data-driven manner. We propose two estimators of the 2024 ad effect: a simple regression estimator with bootstrap, which we recommend for practitioners in this field, and an estimator based on the efficient influence function for broader applications. Using our framework, we estimate the effect of running a negative, digital ad campaign against Trump on voter turnout in PA for the 2024 election. Our findings indicate effect heterogeneity across counties of PA and among important subgroups stratified by gender, urbanicity, and education attainment.

Autores: Xinran Miao, Jiwei Zhao, Hyunseung Kang

Última atualização: 2024-11-01 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2411.01100

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.01100

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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