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IISER の世界的な調査により、普遍的な世論調査のパターンが明らかになり、不正行為の検出に役立つ可能性があります。プネーニュース

プネ: プネに本拠を置くインド科学教育研究研究所 (IISER) の研究者らは、世界中の選挙における投票率と勝率との普遍的な関係を発見しました。 Physical Review Letters に掲載された研究によると、MS サンタナム教授率いるチームが 6 大陸 34 か国の 581 件の世論調査を分析したことが示されています。研究チームは、新しいランダム投票モデルを使用することで、投票率データを調べるだけで勝率の統計的分布を正確に予測できることを発見しました。このパターンは、選挙の規模、国、または特定の投票手順に関係なく当てはまりました。この研究の重要性は、研究者らがこの普遍的な傾向からの顕著な逸脱を特定したときに明らかになりました。以前に不正行為の可能性について国際的な懸念を引き起こしたエチオピアとベラルーシの選挙は、予想されたパターンからの明らかな逸脱を示したが、インド、米国などの世論調査は予想されたパターンに従っていた。サンタナム氏は、「これらの研究結果は、投票率があらゆる場所で選挙をどのように形作るのか、そして科学が選挙の完全性を守るのにどのように役立つのかについて興味深い垣間見ることができる」と述べた。 「国、文化、選挙の実施方法のルールに関係なく、世界中に当てはまる非常に堅牢なパターンを見つけることを想像してみてください。私たちは、世界中のあらゆる場所の自由で公正な選挙に有効な、そのような堅牢なパターンを見つけることに着手しました。これらのパターンは、インドでも米国でも、あるいは自由で公正な世論調査を実施する他の国でも、この傾向は良好に保たれている」と著者の一人であり、IISER プネの博士課程の学生であるリタム・パル氏は述べた。「私たちは何十年にもわたって 34 か国の選挙データを研究し、投票率データから得票率のパターンを予測する数学的モデルを考案しました。実際の投票率データを考慮すると、このモデルは勝率を正確に予測します。たとえば、インドでは、1951 年から 2019 年までのすべての総選挙のデータを使用しました。米国では、1788 年から 2020 年までの 167 回の選挙のデータを使用しました。」 Aanjaneya Kumar 氏は、IISER プネの博士課程の学生であり、現在は米国のサンタフェ研究所とプリンストン大学の博士研究員です。サンタナム氏は、この研究は選挙における潜在的な不正行為に警告を発するのに貴重である可能性があると述べた。 「選挙の僅差のパターンが私たちの予測と大きく異なる場合、選挙では選挙不正の可能性についてさらなる精査が必要となるはずです。この研究結果は、不正選挙を検出するための他のツールと併せて、自由な選挙の実施を守るのに役立つ可能性があります」インドの選挙は、選挙区レベルから最小の投票所レベルに至るまで、普遍的なパターンに従っていることがわかりました」とサンタナム氏は付け加えた。この研究は、研究の初期段階において、インド政府の科学工学研究委員会 (SERB)、DST からの MATRICS 助成金によって支援されました。同研究所のリリースによると、この論文で示された分析は、IISERプネにある国家スーパーコンピューティングミッションのPARAM Brahmaスーパーコンピューター施設で実施されたという。 #IISER…