Virtus cum Scientia in Psefologia - Chi ha vinto le Presidenziali USA 2012

7/30/2019 Virtus cum Scientia in Psefologia - Chi ha vinto le Presidenziali USA 2012

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Clay Casati

VViirrttuuss ccuumm SScciiiinn PPsseeffoollooggi

Chi ha vinto le Presidenziali

gennaio 2013

Anno XVIII

N. 1 2013

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SA 2012


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Chi ha vinto le Presidenziali USA 2012Dal punto di vista dellinnovazione i vincitori delle elezioni presiden-

ziali USA 2012 - che hanno confermato Barack Obama alla presi-denza per un secondo mandato - sono le scienze matematiche e ilmath nerd Nate Silver.

Il modello matematico di Silver, esperto di psefologia ovvero dellostudio del comportamento politico dell'elettorato in occasione delleelezioni, ha previsto il vincitore in ognuno dei 50 stati e nel Districtof Columbia e che Barack Obama aveva la probabilit del 90,9% diottenere la maggioranza.

Immagine di copertina:http://cdn.theatlantic.com/static/ mt/ as-sets/science/NATE-SILVER.jpeg

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Sommario

Chi ha vinto le Presidenziali USA 2012 ...................................... 1

Virtus cum Scientia in Psefologia ............................................... 3

Quel dannato di Nate Silver ........................................................ 5

La carriera di Nate Silver ............................................................ 6

Modellazione Matematica ........................................................... 7

Virt e conoscenza ..................................................................... 9

Inferenza bayesiana di Domingo Paola* ................................... 10

Link .......................................................................................... 12


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Virtus cum Scientia in Psefologia

Le elezioni presidenziali USA 2012 hanno proclamato tre vincitori:

Barack Obama confermato alla presidenza degli USA fino al 2016;il politics geek Nathaniel Read "Nate" Silver; le scienze matema-tiche [Geek indica una persona affascinata e appassionata dallatecnologia. Termine di origine anglosassone da non confonderecon Nerd, persona con predisposizione per la ricerca intellettuale,umanistica o scientifica, ma tendenzialmente solitario].

Marted mattina, 6 novembre 2012, quando gli americani iniziavanoa votare e i giganti degli exit poll continuavano a sottolineare il testa

a testa tra Barak Obama e Mitt Romney, Silver scriveva sul blogFiveThirtyEight [538 sono i grandi elettori del presidente USA]: Al90,9% vince Obama.

A conclusione degli scrutini si confermava che il modello matema-tico di Silver aveva centrato i risultati presidenziali in tutti i 50 stati enel District of Columbia.

Fonte: NateSilverFacts.jpg, wired.com


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Nate Silver ha vinto contro tutti i guru dei sondaggi e le loro potentiorganizzazioni; in particolare contro famosi commentatori televisiviquali ad es. Dick Morris di Fox News, Michael Barone commenta-

tore di Fox News e scrittore per il Washington Examiner, SteveForbes di Forbes Magazine e George Will del Washington Post.

Tra i sondaggisti, la maglia nera va congiuntamente a Gallup eRasmussen Reports che ha sbagliato le previsioni in sei dei noveswing-state, gli stati in bilico il cui voto decisivo per stabilirelesito delle elezioni.

La matematica, sostenuta dalle tecnologie di calcolo numerico, ha

trionfato contro le ricette semplici e le manipolazioni dei maghi deisondaggi. Quel dannato di Nate Silver (#damnyounate) gi consi-derato semplicemente un math nerd, ha cacciato nel dimentica-toio i tempi in cui la matematica era qualcosa per pochi. Oggi lescienze matematiche fanno la differenza.

NerdNerd una persona generalmente descritta come eccessi-vamente intellettuale, ossessiva, socialmente compromessa.I nerd possono dedicare enormi quantit di tempo ad attivitimpopolari, oscure, non-fondamentali, che sono in genere mol-to tecniche o relative ad argomenti di fiction o di fantasia.Inoltre, molti nerd sono descritti come timidi, eccentrici, pocoattraenti, con difficolt a partecipare ad attivit sociali e/o spor-tive. "Nerd" nato come termine dispregiativo, stato recupera-

to e ridefinito da alcuni come un termine di orgoglio e di identitdi ru o. Fonte: en.wiki edia


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Quel dannato di Nate SilverSecondo Mike Maney (cfr. Damn You Nate SilverNov 09, 2012) in un'epoca in cui la comunicazionmai, grazie alla digitalizzazione dei media e dellpu anche essere pi difficile che mai. Il che rendportante tornare alle basi: quali sono gli obiettivi?cando nel modo giusto, alle persone giuste, al mo

Pubbliche relazioni, marketing e pubblicit, una voci. Per vendere bastava una brochure ben fatta, utivante, uno stand in fiera. Chi sapeva come menome e un verbo era considerato indispensabile:un comunicato stampa e anche un libro bianco. Lgiato era KISS (keep it simple stupid), ovvero ri

semplice ignorandone le complessit.

Ora, tutto ad un tratto, ognuno dovrebbe sapereavanzato. Nate Silver ha dimostrato che la mateintelligente il marketing, che i modelli matematicilisi e permettono di valutare diverse alternative atlazioni. La matematica si conferma la chiave pecomplessi: la vendetta di Galileo si completa.

! su SlideShare, pi facile checomunicazione,

e ancora pi im-Stiamo comuni-ento giusto?

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La carriera di Nate Silver

Nate Silver (nato a East Lansing, Michigan, il 13 Gennaio 1978)

uno statistico, sabermetrician, scrittore e psefologo; il suo talentoper le previsioni politiche, o psephology, studio del comportamentopolitico dell'elettorato in occasione delle elezioni, basato sull'analisidella ripartizione del voto nei diversi schieramenti, dei suoi sposta-menti, della sua composizione (definizione dal Dizionario Hoepli) loha lanciato come guru nerd.

Silver inizia la sua carriera professionale come consulente pressola societ di revisione e consulenza Pricewaterhouse.

Dopo le dimissioni inizia a occuparsi di statistica. Diventa famosoper lo sviluppo e la gestione di PECOTA (Player Empirical Compar-ison and Optimization Test Algorithm). Sistema sabermetrico diprevisione delle prestazioni e dello sviluppo di carriera dei giocatoridella Major League Baseball, per conto della Baseball Prospectusnel periodo 2003-2009.

La sabermetrica l'analisi del baseball attraverso le statistiche. Il

termine deriva dall'acronimo SABR (Society for American BaseballResearch), coniato da Bill James uno tra i primi proponenti e perlungo tempo il suo principale sostenitore che definisce la saber-metrica come la ricerca per la conoscenza oggettiva sul baseball.

La sabermetrica cerca di rispondere a domande oggettive sulbaseball come: quale giocatore dei Boston Red Sox contribuisce dipi all'attacco nella sua squadra? o quanti fuoricampi far KenGriffey, Jr. il prossimo anno?.

Per quanto riguarda la Psefologia, nel 2007, Silver inizi a pubbli-care le analisi e le previsioni relative alle elezioni presidenziali USA2008, utilizzando lo pseudonimo di "Poblano (peperone di Puebla,Mexico)".


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Nel marzo 2008 Silver inaugur il suo sito web, FiveThiryEight.com.che nellagosto 2010 viene acquisito dal The New York Times e ri-battezzato FiveThirtyEight Nate Silvers Political Calculus.

Modellazione Matematica

La Modellazione Matematica la scienza e l'arte di tradurre i pro-blemi di unarea applicativa in formulazioni matematiche trattabiliche attraverso lanalisi teorica e numerica forniscano informazioni,risposte e indicazioni utili per l'applicazione di origine.

Nellattuale mondo complesso, i comportamenti aggregati di di-verse persone, imprese e governi, producono nuovi e inattesi fe-nomeni, inclusi: sommosse politiche, crolli di mercato, variazioninelle tendenze sociali. I modelli matematici facilitano lanalisi di uncontesto complesso, aiutano a organizzare meglio le informazioni,a dare un senso alla massa di dati disponibili sul web, migliorano lecapacit di fare previsioni accurate, aiutano a prendere decisionimigliori e ad adottare strategie pi efficaci.

FiveThirtyEights mission

538 mission is to help New York Times readers cut through theclutter of this data-rich world.

The blog is devoted to rigorous analysis of politics, polling, pu-blic affairs, sports, science and culture, largely through statisti-

cal means.

In addition, FiveThirtyEight provides forecasts of upcomingpresidential, Congressional and gubernatorial elections throughthe use of its proprietary prediction models.


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Lutilizzo della Modellazione Matematica risulta imolte applicazioni, garantisce il successo nella genate applicazioni, definisce la direzione per la s

blemi e ne migliora la precisione, permette una cofondita del sistema modellato, prepara la stradaprogettazione o il controllo di un sistema, permetdelle moderne capacit di calcolo.

Lesperienza ha dimostrato che le persone che utsono sempre pi efficienti di coloro che non li usaesteso di pi modelli permette di sovraperformarne utilizzano uno solo.

Le previsioni di Silver e di altri statistici - SimonHuffington Post, Josh Putnam di Davidson CollegeEmory University - che usano metodi previsionalitistica bayesiana (dal nome del matematico Thom1761) hanno interessato un vasto pubblico duraelettorale, e hanno spinto molti a scommetteredelle previsioni.

ndispensabile intione di determi-luzione dei pro-

noscenza appro-per migliorare lae l'uso efficiente

ilizzano i modellio e che lutilizzole persone che

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Virt e conoscenza

A Nate Silver viene riconosciuta una eccezionale capacit nell'arte

pratica di costruzione di modelli matematici utilizzando probabilit estatistica. La popolarit di Silver fondata sulla accuratezza delleprevisioni, potrebbe anche essere letta come il trionfo delle scienzematematiche.

I modelli predittivi di Silver si basano su una formula facile da ca-pire, ma ambiziosa da mettere in opera: si mediano le somme diogni singolo sondaggio, si definiscono i pesi in base alla loro accu-ratezza storica, poi si eseguono simulazioni per verificarne i risultati

(la metodologia descritta nel sito fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/).

Silver rifiuta le facili scorciatoie e ricerca una visione complessivadel contesto, combinando fonti di dati univoci con dati storici e uti-lizzando i principi di una sana analisi statistica. Il successo dellaprevisione inevitabilmente legato al modello utilizzato per cui sigiustifica limpegno nella modellizzazione matematica e nella ricer-ca e qualificazione dei dati. Questo approccio virtuoso di analisi po-

litica unicamente basato-su-dati si trova in netto contrasto con latendenza di alcuni opinionisti e commentatori a utilizzare sondaggipseudo-scientifici cherry-pick o a fare affidamento sullintuizione.

In un'epoca di sovraccarico di informazioni, Silver cura molto la mi-sura dellincertezza, ritiene che lo statistico debba avere una buonacomprensione dei fenomeni dellarea di studio per valutare qualimisure sono affidabili e quali no, quali scale di aggregazione sonoutili, e quindi utilizzare il kit pi adeguato di strumenti statistici.

Crede nella necessit di ampie masse di dati, preferibilmente rac-colte nel corso di lunghi periodi di tempo, aggiornabili utilizzando unapproccio "bayesiano" (Thomas Bayes 1702-1761) privilegiato ri-spetto al pi popolare approccio frequentista (Ronald Fisher1890-1962).

Alla domanda su quale softare usasse per lanalisi dei dati, Silverrispose:I use Stata for anything hardcore and Excel for the rest.


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Inferenza bayesiana di Domingo Paola*

La statistica inferenziale un ramo della matematica applicatache si occupa di stimare caratteristiche di una popolazione apartire da dati rilevati su un campione, cio su una parte dellapopolazione stessa. Un classico esempio sono appunto i son-daggi preelettorali e gli exit poll.

Naturalmente le inferenze fatte sullintera popolazione a partiredalle osservazioni effettuate su un campione non possono esse-re certe, ma sono caratterizzate da un certo grado di fiducia e diincertezza: ecco, quindi, il necessario collegamento tra inferen-za statistica e probabilit.

Le espressioni inferenza frequentista e inferenza bayesiana siriferiscono a due concezioni e approcci diversi alla teoria dellaprobabilit che, naturalmente, portano a due diversi modi di af-frontare il problema dellinferenza statistica.

Nellinferenza frequentista si associa il concetto di probabilit aquello di frequenza relativa e tutto ci trova fondamento teoriconel teorema di Benoulli (noto anche come legge dei grandi nu-meri): se si conosce la probabilit p di un evento, allora,allaumentare del numero di prove, tende a 1 la probabilit chela frequenza relativa dellevento differisca sempre meno da p.

Naturalmente le prove devono essere effettuate nelle stessecondizioni, in modo tale da non alterare la probabilit pdellaccadere dellevento. Secondo limpostazione frequentista,quindi, la probabilit oggettivamente associabile a un evento.

Per linferenza bayesiana invece, la probabilit legata, sogget-tivamente, ma non arbitrariamente, allo stato di informazioni cheun soggetto ha: soggetti con diverse informazioni su un sistemadi eventi esprimeranno valutazioni di probabilit differenti.

Spesso si identifica il problema dellinferenza bayesiana conquello di calcolare la probabilit delle cause di determinati effettiosservati: per esempio, sapendo che un test diagnostico per


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una malattia ha dato un risultato positivo, ci si chiede qual laprobabilit che la persona che si sottoposta al test sia affettada quella malattia.

Lapporto concettuale pi significativo dellinferenza bayesiana che ogni informazione e quindi ogni dato ottenuto mediante rile-vazioni ed esperimenti, modificando lo stato informativo deisoggetti che esprimono valutazioni di probabilit, modifica la di-stribuzione stessa delle probabilit di un sistema di eventi. Ciequivale a dire che si impara dallesperienza!

Lattuale successo dellinferenza bayesiana deve molto al lavoroteorico e chiarificatore di un grande matematico italiano, Bruno

de Finetti (Innsbruck, 13 giugno 1906 Roma, 20 luglio 1985),ma anche allo sviluppo dei sistemi di calcolo numerico. Infatti imetodi dellapproccio bayesiano richiedono calcoli complessi,che necessitano delluso di strumenti di calcolo automatico.

Oggi i campi di applicazione delle statistica bayesiana sono va-stissimi e trasversali alle varie discipline e situazioni: anche ilnostro sistema anti-spamming probabilmente fondato sullinfe-renza bayesiana, cos come sono bayesiani i sistemi esperti uti-

lizzati per aiutare in automatico gli utenti in caso di difficolt conil sistema operativo del proprio pc e sono bayesiani i sistemi e-sperti utilizzati dai motori di ricerca in internet.

*Domingo Paola. Insegnante nella scuola se-condaria di secondo grado, attivo nella formazioneiniziale e in servizio degli insegnanti; ha fatto parte dicommissioni ministeriali per il rinnovo dei curricoli

scolastici; ha pubblicato numerosi articoli su rivistenazionali e internazionali di didattica della matemati-ca e diversi libri di testo per la scuola secondaria.

stato vicepresidente della CIEAEM (Commissione Internazionale per lo Stu-dio e il Miglioramento dellInsegnamento della Matematica) dal luglio 2006 alluglio 2012 e dal 2008 membro della CIIM (Commissione Italiana Insegna-mento della Matematica).


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Il successo di Nate Silver segna la rivincita dei nemodelli matematici che fanno parlare numeri e dadallalgoritmo pratiche magiche, interpretazioni di

lazioni e pregiudizi che caratterizzano molte dellelebrate nei talk show, nei blog e nei quotidiani.

Link

http://fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/

I pi divertenti tweet su Nate Silver (drunk-nate-sil

http://theweek.com/article/index/236197/drunk-nattweets-from-the-funniest-post-election-meme

Transcript of Nate Silvers Ask Me Anything on R

http://fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/2013/01/08/reddit-ask-me-anything-transcript/

rd e il trionfo deii, lasciando fuoripancia, manipo-

teste parlanti ce-

er):

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nate-silver-


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@Inquietus

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