Wie korrelieren die Ergebnisse von Google Trends mit der tatsächlichen Parteiunterstützung?

Es gibt einen im Economist , der Google Trends ("Suchdaten") mit den Vorhersagen der Wettenden vergleicht; letzteres hat gewonnen und offensichtlich die Suchdaten von Google vollständig "eingeschlossen" (unterhalb der Grafik erklärt):

Sie sollten die Methodik lesen, sie ist etwas zu lang, um sie hier einzufügen. In Summe:

Die Zahlen des Vorhersagemarktes [Intrade] schnitten außerordentlich gut ab und nannten den Sieger in 91 von 107 Rennen korrekt. Im Gegensatz dazu haben die Google-basierten Wahrscheinlichkeiten nur 59 Mal den richtigen Gewinner ermittelt (siehe Grafik). [...] Es scheint jedoch, dass sich die Spieler von Intrade bereits voll und ganz des von Google bereitgestellten Wissens bewusst waren – entweder, weil sie tatsächlich Google-Daten verwendeten, um ihre Wetten zu informieren, oder weil andere Quellen, auf die sie sich stützten, ähnliche Informationen enthielten. Die Log-Likelihood (LL), ein Maß dafür, wie genau die Schätzungen einer logistischen Regression den tatsächlichen Ergebnissen entsprechen, der Intrade-Zahlen selbst betrug -86,70. Der LL eines kombinierten Modells, das die genaueste mögliche Mischung der beiden Datenquellen darstellt, war praktisch nicht unterscheidbar -86,52. Und die Ausgabe der beiden Gleichungen war praktisch identisch,

Beachten Sie, dass es auf einer spezialisierten Version der Trends basiert, die wie folgt aussieht:

Es gibt auch eine Arbeit einiger griechischer Informatiker über die Vorhersage der deutschen Wahlen. (Wahrscheinlich, weil ihre eigenen Wahlen keine große Rolle mehr zu spielen scheinen, heh.)

Sie behaupten bessere Ergebnisse, aber das Problem ist, dass sie einige (manuelle?) Datenbereinigungen durchführen müssen, z.

um den 12. September herum weist der WI des Wortes „Steinbruck“ eine hohe Variation auf, der keine ähnliche Variation des WI [Websuchinteresse – berichtet von Google Trends] für den Namen des Führers der konkurrierenden Partei folgt. An diesem Tag gab der Vorsitzende der SPD dem bundesweiten ARD-Fernsehsender ein Interview, und das war der Hauptgrund für die signifikante Schwankung des entsprechenden WI. An dieser Veranstaltung war kein Vertreter der Gegenpartei beteiligt, daher spiegelt der signifikante Anstieg des WI für „Steinbrück“ nicht unbedingt die Bereitschaft potenzieller Wähler wider, die nach diesem Begriff zu suchen scheinen, eher aus Neugier auf das, was in der konkreten Veranstaltung passiert ist und weniger, weil sie wirklich die entsprechende Partei wählen wollen. Daher ist eine Anpassung des Eingangsdatensatzes des Algorithmus erforderlich, um das durch dieses Ereignis erzeugte Rauschen zu eliminieren. Gemäß dieser Logik werden die WI-Werte für den Namen dieses Anführers um die TV-Show-Daten herum ignoriert. Abbildung 5 zeigt den tatsächlichen WI und den WI nach der Anpassung.

Sie verwenden auch historische Schwankungsdaten (etwas, das britische Meinungsforscher tun), um eine viel bessere Genauigkeit für die letzte Wahl zu erreichen (etwa 5 %).

Mir ist nicht bekannt, ob jemand versucht hat, diese Methode mit anderen Wahlen/Ländern zu wiederholen.

Ich konnte keine Studie über den Zusammenhang zwischen Google Trends-Ergebnissen und tatsächlicher Parteiunterstützung finden, aber einen Artikel darüber, wie Google Trends und Kampagnenkonzepte zu einer Erhöhung der Partei-/Kandidatenunterstützung führen könnten:

Laut Google war das Hauptthema 2016 nicht die Wirtschaft, Einkommensungleichheit oder gar Rassenbeziehungen; es war Einwanderung.

Wenn die Wähler in einem Wahlzyklus ein dominantes Thema gewählt haben, ist das politische Umfeld auf einen kompromisslosen Kandidaten vorbereitet, der davon profitieren kann. Begleitet wird dies oft von einer intensiven Berichterstattung in den Medien. Im Sommer 2015 hatte die Einwanderung einen Lauf von 17 aufeinanderfolgenden Wochen an der Spitze; Gleichzeitig stieg Trump ins Rennen und machte die Einwanderung zum Markenzeichen seiner Kampagne.

Es ist also nicht so, dass die Leute mehr nach einem Kandidaten/einer Partei suchen, die mit Unterstützung korreliert, sondern die Leute, die mehr suchen und der Kandidat/die Partei, die dieses Konzept verwendet, die Unterstützung erhält.

Google Trends ist nur eine gute Stichprobe von Suchdaten, die das Interesse an einem Thema zeigen:

Trenddaten sind eine unvoreingenommene Stichprobe unserer Google-Suchdaten. Es wird anonymisiert (niemand wird persönlich identifiziert), kategorisiert (Bestimmung des Themas für eine Suchanfrage) und aggregiert (gruppiert). Dies ermöglicht es uns, das Interesse an einem bestimmten Thema über die Suche hinweg zu messen, von der ganzen Welt bis hin zur geografischen Ebene der Stadt.

Um die Unterstützung (positives Gefühl gegenüber der Partei/dem Kandidaten) zu beurteilen, sollten diese Daten meiner Meinung nach mit Stimmungs- und Emotionsanalysen angereichert werden .

Mein Gefühl ist also, dass eine direkte Korrelation ziemlich unwahrscheinlich ist, aber es könnte eine Korrelation zwischen einem Kampagnenkonzept wie Einwanderung, Steuern, Umweltthemen usw. sein, das in Trends auftaucht, und dem gleichen Konzept, das von der politischen Partei verwendet wird.