In questo momento orwelliano della politica, in cui le Fake news sono sulla cresta dell’onda e spesso oscurano i fatti, i sondaggi mostrano le rughe. Non hanno funzionato con la Brexit, hanno fatto un buco nell’acqua con Hillary Clinton e potrebbero mettere in fibrillazione perfino le elezioni che si svolgeranno nell’arco dei prossimi dodici mesi in Paesi chiave dell’Unione europea (UE), dalla Francia all’Italia.
I modelli matematici alla base dei sondaggi sono giunti al capolinea? No, non è così, ma per sopravvivere, i sondaggi – per sopravvivere alla rivolta del ceto medio contro l’establishment (di cui i sondaggi sono visti come strumento di controllo dell’informazione) – devono essere reingegnerizzati, aprendosi a Sentiment e big data. Come, ce lo spiegano gli autori Andrea Ceron, Luigi Curini, Stefano Maria Iacus di “Politics and Big Data. Nowcasting and Forecasting Elections with Social Media“, edito da Routledge.
Mentre il faccione del presidente americano Trump campeggia su una pubblicità di Twitter nelle stazioni della metro a Tokyo (ma più The Donald twitta, più il micro-blogging affonda in Borsa), il libro “Politics and Big Data” ci illustra qual è il futuro dei sondaggi: “Anche se larga parte dei modelli matematici basati sui #sondaggi assegnava a Hillary Clinton più del 90% di possibilità di vincere le elezioni, il sentiment misurato in rete permetteva agli autori del saggio di identificare una partita molto più aperta, assegnando con certezza (e contro larga parte dei pronostici) l’ Ohio e la Florida a Trump e segnalando come Michigan, Wisconsin e Pennsylvania sarebbero stati in bilico fino all’ ultimo“. Del resto, i trend di Google avevano “anticipato” la Brexit. Ciò accade perché i sondaggi tradizionali vengono “rifiutati” dagli intervistati, ma in Rete gli elettori, magari protetti dall’anonimato, riescono a fornire risposte più aderenti al loro stato d’animo, magari mossi dall’impulsività.
Il futuro dei sondaggi passa dunque dal data mash up, dalla capacità di mettere insieme sondaggi tradizionali, Sentiment e big data, perché, solo unendo una pluralità di fonti e molteplicità di dati, è possibile.
Mirella Castigli
