Introduktion

Den kända amerikanske statistikern Nate Silver har nyligen påpekat att opinionsundersökningarna i svängstaterna tenderar att styras i en och samma riktning, likt en fårhjord ledd av sin herde i de skotska högländerna.

Fenomenet 'herding'.

Detta fenomen, som på engelska kallas ”herding”, innebär att många opinionsföretag, särskilt de som saknar rykte, väljer att inte rapportera vad deras data faktiskt visar. Istället för att frigöra sig från traditioner och normer, kan de istället använda sig av redan publicerade resultat från andra företag för att anpassa sina egna resultat. Detta leder till att resultaten blir mer homogena, vilket ger dem en känsla av trygghet och minskar risken för att framstå som dåligt träffsäkra.

Två huvudskäl till fenomenet.

Olle Folke, professor i statsvetenskap vid Uppsala universitet, framhåller att två huvudskäl ligger bakom detta fenomen. För det första handlar det om vikning av data. Idag är det svårare än någonsin att nå en representativ urvalning av befolkningen, vilket gör att många företag känner sig tvingade att 'vika' svaren för att kompensera för snedvridningar.

Exempel på vikning.

Till exempel, om ett företag får tag på en viss % arbetslösa med låg utbildning i relation till hur stor andel av befolkningen de utgör, kan de anpassa vikten av deras svar för att jämna ut resultaten mot mer lättfångade grupper.

Illusion av precision.

Denna process av vikning har blivit mer sofistikerad, och företag som vill ligga i fas med sina mer etablerade kollegor sneglar ofta på hur de mest respektabla i branschen gör. Folke förklarar att detta skapar en illusion av precision där resultaten av olika företag närmar sig varandra och därmed gör forskning och analys mindre intressant.

Efterhandsjusteringar.

För det andra anser Folke att det finns en efterhandsjustering i metodologin som får betydelse. Vissa företag kan efter en undersökning se att resultaten skiljer sig för mycket från andra och justera vikningen i efterhand för att få ett mer 'normalt' resultat, vilket i sin tur kan påverka medborgarnas intryck av datans pålitlighet.

Konsekvenser.

Experter varnar för att denna standardisering av opinionsundersökningar kan leda till en felaktig uppfattning av den allmänna opinionens riktning och potensiellt påverka hur media rapporterar om valkampanjer, hur partier distribuerar sina resurser och huruvida väljare anser att det är värt att rösta.

Exempel på avvikande resultat.

Ett intressant exempel på avvikande resultat kommer från den oberoende undersökaren J. Ann Selzer, vars senaste undersökning i Iowa visade på en fördel för Kamala Harris, en avvikelse från vad många andra företag rapporterat. Selzers metod är traditionell; hon drar telefonnummer och ringer upp, och hennes tillstånd av att våga lita på sin egen data, utan att överanpassa den, kan göra hennes resultat mer relevanta. Tidigare har hon visat sig träffa rätt gång på gång.

Ökad skepticism bland väljare.

Enligt Folke finns det allt fler rön som pekar på en ökad skepticism bland väljare mot opinionsundersökningar, särskilt efter presidentvalen 2016 och 2020, vilket kan förändra hur dessa mätningar används och tolkas i framtiden.