Trump ha vinto le elezioni del 2024 con un margine molto superiore a quello attribuitogli nei sondaggi
Roma, 14 febbraio 2025 – Negli ultimi anni, i sondaggi hanno subito una crisi di credibilità. I fallimenti nel prevedere risultati elettorali cruciali – dalla Brexit alla vittoria di Donald Trump nel 2016 – hanno scosso la fiducia del pubblico.
Eppure, i sondaggi restano strumenti fondamentali per comprendere l’opinione pubblica. Il problema non è tanto nei numeri, quanto nel modo in cui vengono raccolti, interpretati e comunicati.
Oggi, con il crescente utilizzo di big data e intelligenza artificiale, possiamo fidarci di più? Oppure i sondaggi sono destinati a diventare un’illusione statistica sempre meno rilevante?
Perché i sondaggi sbagliano?
Negli Stati Uniti, nel 2016, quasi tutti i principali istituti demoscopici davano Hillary Clinton in vantaggio, con una probabilità di vittoria superiore al 90%. Eppure, Trump vinse grazie al sistema dei Grandi Elettori. Il problema non fu tanto un errore macroscopico, quanto una sottovalutazione della volatilità di alcuni segmenti dell’elettorato.
Lo stesso schema si è ripetuto nel 2020: anche se Biden ha vinto, il margine nei sondaggi era più ampio rispetto a quello reale.
Le elezioni presidenziali statunitensi del 2024 hanno rappresentato un banco di prova cruciale per le metodologie dei sondaggi elettorali: nonostante gli sforzi per migliorare l’accuratezza delle previsioni, i risultati hanno evidenziato sfide persistenti.
Uno degli errori più comuni nei sondaggi è il campionamento non rappresentativo. Le persone che rispondono ai sondaggi spesso non riflettono perfettamente la popolazione generale. Ad esempio, i sondaggi telefonici hanno difficoltà a raggiungere fasce di popolazione più giovani e meno abbienti, che usano meno i telefoni fissi.
L’effetto shy voter
Nel 2022, un’analisi del Pew Research Center ha mostrato che i tassi di risposta ai sondaggi telefonici sono scesi sotto il 10%, contro il 36% del 1997.
Inoltre, la desiderabilità sociale porta alcuni elettori a non dichiarare apertamente le proprie intenzioni di voto, specialmente quando scelgono candidati controversi.
Questo fenomeno è noto come effetto shy voter ed è stato studiato nel Regno Unito dopo il referendum sulla Brexit, dove molti elettori pro-Leave evitavano di esprimere la loro preferenza nelle interviste.
Cosa cambia con i big data
Con l’ascesa dei big data, molti ritenevano che i modelli predittivi avrebbero migliorato la precisione dei sondaggi. Se fosse vero, perché continuano però a esserci errori? La risposta sta nella qualità dei dati utilizzati.
Nel 2016, l’aggregatore di sondaggi FiveThirtyEight (fondato da Nate Silver) aveva dato Trump con una probabilità di vittoria del quasi 30%. Anche se la previsione sembrava più pessimista rispetto ad altri modelli, si è rivelata più accurata. Il motivo? Il modello di Silver teneva conto di fattori di incertezza, come possibili errori sistematici nei sondaggi.
Il ruolo dei social
Questo suggerisce che il problema non è nei dati grezzi, ma nella loro interpretazione. Oggi si stanno sviluppando approcci alternativi basati su analisi dei social media e machine learning. Ad esempio, aziende come Brandwatch e DataSift monitorano miliardi di conversazioni online per individuare tendenze politiche.
Nel 2019, uno studio dell’Università di Warwick ha mostrato che l’analisi di Twitter (oggi X) ha previsto correttamente il risultato delle elezioni nel Regno Unito con un margine d’errore inferiore a quello dei sondaggi tradizionali. Tuttavia, anche questi modelli hanno limiti: i social media non rappresentano tutti gli elettori, e la polarizzazione online può distorcere i dati.
Il futuro dei sondaggi: più numeri, meno certezze
Se i sondaggi hanno ancora valore, è perché ci danno una fotografia della società in un dato momento. Il problema è che il pubblico – e spesso i media – li interpreta come profezie infallibili.
Per recuperare credibilità e affidabilità, gli istituti di ricerca stanno adottando nuove strategie basate su metodi più avanzati di analisi e raccolta dati.
I Modelli Bayesiani
Sono sondaggi che si aggiornano in tempo reale. Tradizionalmente, i sondaggi elettorali si basano su modelli frequentisti, che trattano i dati raccolti come fissi e definitivi. I modelli Bayesiani, invece, funzionano come un sistema adattivo: aggiornano continuamente le previsioni man mano che emergono nuovi dati.
Ad esempio, il modello di FiveThirtyEight per le elezioni americane utilizza un approccio bayesiano per combinare più fonti di dati e correggere i possibili errori nei sondaggi. Nel 2020, prevedeva un vantaggio di Biden, ma assegnava a Trump circa il 10% di possibilità di
vincere – molto più del 1% massimo previsto da altri modelli. Questo ha permesso di cogliere meglio l’incertezza del risultato.
Il modello dell’Economist per le elezioni USA 2020 ha utilizzato un metodo simile, aggiornando le previsioni ogni giorno con nuovi dati economici, sondaggi e trend sociali.
La ponderazione avanzata dei campioni
Uno dei problemi principali dei sondaggi tradizionali è che non tutti i gruppi sociali rispondono ai sondaggi nella stessa misura. Gli elettori meno istruiti o giovani, infatti, sono spesso sottorappresentati e per affrontare questo problema i ricercatori applicano correzioni statistiche basate su dati demografici, economici e comportamentali.
Il Pew Research Center ha introdotto un metodo chiamato “Weighting by Party ID”, che corregge le distorsioni nei campioni elettorali. Dopo il 2016, ad esempio, molti sondaggi non avevano adeguatamente tenuto conto della percentuale di elettori senza laurea, che tendevano a votare per Trump. Ora i modelli includono più variabili socio-economiche per correggere questa distorsione.
Il metodo YouGov e MRP (Multilevel Regression and Post- stratification) utilizzano dati di sondaggi combinati con dati di censimento per stimare le intenzioni di voto su scala locale. Nel 2017, ha previsto con grande precisione il risultato delle elezioni britanniche, anticipando che il Partito Conservatore avrebbe perso la maggioranza.
L’analisi multimodale: più fonti di dati
Sempre più istituti stanno integrando i dati dei sondaggi con informazioni provenienti da social media, ricerche su Google e indicatori economici. Questo aiuta a individuare tendenze che i sondaggi tradizionali potrebbero non rilevare.
Studi hanno dimostrato che il volume di ricerca di un candidato su Google, ad esempio, può essere un forte indicatore delle sue reali possibilità di vittoria: nel 2016, Trump ha avuto un numero di ricerche significativamente più alto di Clinton nelle settimane precedenti il voto, suggerendo un entusiasmo maggiore tra i suoi elettori. Oppure durante le elezioni presidenziali francesi del 2017, Brandwatch ha analizzato milioni di tweet e post su Facebook per identificare emozioni prevalenti degli elettori. Questo metodo ha permesso di anticipare il calo di popolarità di Francois Fillon a causa dello scandalo che lo coinvolgeva. Queste nuove strategie non eliminano del tutto gli errori, ma riducono significativamente le distorsioni.
Il caso e la lezione delle elezioni USA 2024
Prima del voto per le elezioni statunitensi del 2024, i sondaggi mostravano una competizione serrata tra Donald Trump e Kamala Harris, con alcuni che indicavano un leggero vantaggio per Harris. Tuttavia, Trump ha ottenuto una vittoria significativa, conquistando sia il voto popolare che gli stati chiave necessari per la maggioranza nel Collegio Elettorale.
Un’analisi successiva ha rivelato che, sebbene i sondaggi avessero ridotto l’errore rispetto alle elezioni precedenti, continuavano a sottostimare il supporto per Trump di circa 3 punti percentuali.
Questo miglioramento è stato attribuito a modifiche nelle strategie di campionamento e a una ponderazione più attenta di specifici gruppi demografici. Nonostante questi aggiustamenti, permangono difficoltà nel raggiungere e rappresentare accuratamente gli elettori pro-Trump, molti dei quali diffidano delle istituzioni e sono riluttanti a partecipare ai sondaggi.
Inoltre, il fenomeno del “herding”, ovvero la tendenza dei sondaggisti ad allineare i propri risultati a quelli degli altri, potrebbe aver contribuito a una falsa sensazione di uniformità nelle previsioni. Queste discrepanze sottolineano la complessità nel catturare le reali intenzioni di voto dell’elettorato e la necessità continua di affinare le metodologie di sondaggio per riflettere meglio la realtà politica.
Il futuro dei sondaggi, quindi, non sta più solo nei questionari telefonici (CATI), in quelli via web (CAWI) o nelle interviste vis-à-vis (CAPI), ma in un’analisi più ampia e intelligente dei dati. Come dimostrano gli esempi recenti, anche i modelli più sofisticati devono essere interpretati con attenzione.
La domanda non è solo se possiamo fidarci dei sondaggi, ma anche quanto siamo disposti a interpretare correttamente le incertezze che ci mostrano.
La vera sfida è quindi comunicativa: i sondaggi devono essere interpretati con maggiore consapevolezza e meno sensazionalismo.
Nate Silver lo spiega così: “La politica è caotica. I sondaggi non possono prevedere il futuro, possono solo aiutarci a capire il presente.”.
I sondaggi per poter sopravvivere devono quindi evolversi. In un mondo sempre più connesso e complesso, la capacità di raccogliere e interpretare i dati sarà cruciale. Non possiamo più affidarci ciecamente ai numeri, ma dobbiamo imparare a leggerli con spirito critico. E forse, invece di chiederci se possiamo fidarci dei sondaggi, dovremmo chiederci: abbiamo davvero capito cosa ci stanno dicendo?