PollsPolitics – Détails, épisodes et analyse

Troisième épisode de notre série où l'on tente de répondre à vos questions.

1. Que signifie "predire" une élection?
2. Comment comprendre et interpréter les marges d'erreur des sondages?

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Liens cités dans l'épisode:

• Episode de podcast sur la recherche sur les marges d'erreur: https://www.learnbayesstats.com/episode/34-multilevel-regression-post-stratification-missing-data-lauren-kennedy
• Code du modèle des présidentielles: https://github.com/pollsposition/models/tree/master/presidential-elections
• Notices sur la Commission des Sondages: https://www.commission-des-sondages.fr/notices/
• PollsPosition sur Twitter: https://twitter.com/pollsposition
• Alexandre sur Twitter: https://twitter.com/alex_andorra
• Rémi sur Twitter: https://twitter.com/remilouf
• Graphique interactif de la popularité: https://www.pollsposition.com/popularity

Deuxième épisode de notre série où l'on tente de répondre à vos questions.

1. Comment les tailles d'échantillon des sondages?
2. Les sondages sont-ils correctement traités dans les médias?

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Liens cités dans l'épisode:

• Code du modèle des présidentielles: https://github.com/pollsposition/models/tree/master/presidential-elections
• Notices sur la Commission des Sondages: https://www.commission-des-sondages.fr/notices/
• PollsPosition sur Twitter: https://twitter.com/pollsposition
• Alexandre sur Twitter: https://twitter.com/alex_andorra
• Rémi sur Twitter: https://twitter.com/remilouf
• Graphique interactif de la popularité: https://www.pollsposition.com/popularity

Dans ce troisième épisode, Alexandre et Jean-Nicolas explorent la formule de Bayes: qu'est-ce que c'est ? Comment l'utiliser ? Comment notre modèle statistique en fait-il bon usage ?

Dans une première partie, vous découvrirez comment utiliser la formule de Bayes dans votre vie quotidienne avec un exemple concret. Dans un deuxième temps, Alexandre explique la façon dont cette formule est utilisée par le modèle de prévision des élections européennes. Enfin, Alexandre et Jean-Nicolas se penchent sur la différence entre fréquentistes et bayésiens.

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Articles évoqués dans l'épisode:

• Comment le modèle des élections européennes fonctionne-t-il ? https://www.pollsposition.com/indicateurs/forecast_europeennes2019_methode
• Le modèle des européennes 2019 : pollsposition.com/indicateurs/forecast_europeennes2019

Dans ce deuxième épisode, Alexandre et Jean-Nicolas font le bilan de la campagne des élections européennes depuis novembre 2018 et le début des manifestations des "gilets jaunes". A moins d'un mois du scrutin, comment les rapports de force ont-ils évolués ? Les "gilets jaunes" ont-ils eu un impact sur les intentions de vote ? Quelles corrélations observe-t-on avec les intentions de vote ? Quelles sont les perspectives de chaque parti ?

Voici nos 6 enseignements:

1. LREM n’a rien perdu suite aux « gilets jaunes »
2. La popularité de Macron est un bon prédicteur des intentions de vote LREM
3. RN et EELV sortent renforcés
4. LFI et DLF sont les deux perdants de la période
5. PS et LR sont en convalescence, mais l’un d’eux a une vie agitée
6. Contrairement à 2017, RN et LREM sont les deux seules forces

Retrouvez tous les détails et graphiques interactifs ici.

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Articles évoqués dans l'épisode:

• 6 choses à savoir sur les élections européennes - au moins 2 vont vous étonner : pollsposition.com/indicateurs/six_choses_savoir_elections_europeennes
• Le classement des sondeurs : pollsposition.com/indicateurs/classement
• Les sondages sont biaisés envers le FN - mais ce n'est pas ce que vous croyez : pollsposition.com/posts/sondages_biaises_envers_fn
• Le modèle des européennes 2019 : pollsposition.com/indicateurs/forecast_europeennes2019
• L'agrégateur de la popularité du président : pollsposition.com/indicateurs/popularite_macron

Dans ce premier épisode, Alexandre Andorra et Jean-Nicolas Beauvais discutent de la raison d'être de PollsPosition - ce qu'ils font, pourquoi ils le font, comment ils le font.

Ils en profitent pour expliquer la façon dont le modèle des européennes fonctionne.

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Liens évoqués dans l'épisode:

• Les résultats du modèle
• Comment le modèle des élections européennes fonctionne-t-il ?
• Le classement des sondeurs
• Qui sommes-nous ?

On vous a demandé de nous poser vos questions sur Twitter... et vous l'avez fait!

Voici donc le premier épisode d'une série où l'on tente de répondre à vos questions. Pour commencer:

1. Qui sommes-nous et pourquoi PollsPosition?
2. Quelle est la différence entre une simple moyenne des sondages et un modèle statistique?

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Liens cités dans l'épisode:

• Code du modèle des présidentielles: https://github.com/pollsposition/models/tree/master/presidential-elections
• PollsPosition sur Twitter: https://twitter.com/pollsposition
• Alexandre sur Twitter: https://twitter.com/alex_andorra
• L'entreprise d'Alexandre: https://www.pymc-labs.io/
• Rémi sur Twitter: https://twitter.com/remilouf
• Graphique interactif de la popularité: https://www.pollsposition.com/popularity
• Blog post détaillant le modèle de la popularité: https://alexandorra.github.io/pollsposition_blog/popularity/macron/hidden%20markov%20models/polls/2021/05/16/hmm-popularity.html

Vous n'arrivez plus à suivre tous les sondages de popularité d'Emmanuel  Macron? Marre de l'effet "course de chevaux", des gens qui commentent et interprètent chaque nouvelle variation?

On vous comprend! Et c'est pour ça qu'on a encore peaufiné notre agrégateur de popularité. Alexandre Andorra et Rémi Louf vous détaillent tout cela dans cet épisode, mais, en bref, notre nouveau modèle:

1. Utilise tous les sondages
2. Prend en compte la taille d'échantillon de chaque sondage
3. Estime les biais statistiques des instituts et méthodes utilisées
4. Met en perspective chacun des sondages
5. Compare Macron aux autres présidents

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Liens cités dans l'épisode:

• Graphique interactif de la popularité: https://www.pollsposition.com/popularity
• Blog post détaillant le modèle: https://alexandorra.github.io/pollsposition_blog/popularity/macron/hidden%20markov%20models/polls/2021/05/16/hmm-popularity.html
• PollsPosition sur Twitter: https://twitter.com/pollsposition
• Code du modèle en libre accès: https://github.com/pollsposition/models

Le modèle des municipales à Paris est en ligne! Mais comment fonctionne-t-il? Comment fait-il pour prévoir les résultats dans chaque arrondissement et pour chaque parti? Avec quelles matières premières est-il nourri?

A deux jours du premier tour, Alexandre Andorra et Alexis Bergès vous détaillent tout cela et en profitent pour vous présenter les résultats prévus à Paris, arrondissement par arrondissement.

Alors, quel parti est donné vainqueur? A quel point peut-on en être sûr? Quel sera l'impact du Covid-19? Rejoignez-nous sur votre plateforme d'écoute de podcast préférée pour cet épisode!

Liens cités dans l'épisode:

• Les résultats du modèle: https://mybinder.org/v2/gh/AlexAndorra/pollsposition_models/master?urlpath=%2Fvoila%2Frender%2Fdistrict-level%2Fmunic_model_analysis.ipynb
• Le code et les données du modèle: https://github.com/AlexAndorra/pollsposition_models
• Le code civil français avec Git: https://github.com/steeve/france.code-civil

Voici donc la deuxième partie de notre entretien avec Clémence Tricaud, doctorante au CREST et à l'école Polytechnique. Dans cet épisode, nous analysons les résultats obtenus par Clémence et son co-auteur, Vincent Pons, professeur à la Harvard Business School, dans leur papier paru dans Econometrica, intitulé "Le vote expressif et ses conséquences : analyse des seconds tours de scrutin comptant deux ou trois candidats".

La question consiste à se demander si les électeurs préfèrent exprimer leur préférence réelle et voter pour le candidat qu’ils préfèrent au risque de “gâcher” leur voix, ou s'ils votent de manière stratégique pour un autre candidat, qui a plus de chances de remporter l'élection. Autrement dit, les électeurs sont-ils plutôt expressifs ou stratégiques?

Nous verrons que cela semble influencer les résultats de nombreuses élections, souvent dans un sens qui reflète moins bien l'avis de la majorité, ce qui incite à remettre en question le scrutin uninominal utilisé dans la plupart des démocraties. En particulier, nous nous penchons sur deux modes de scrutin alternatifs, moins soumis au dilemme du vote utile: le jugement majoritaire, et le scrutin de Condorcet randomisé.

Rejoignez-nous pour la deuxième partie de cet entretien, depuis votre plateforme d'écoute de podcast préférée !

Liens cités dans l'épisode:

• La note de Clémence Tricaud et Vincent Pons pour l'Institut des Politiques Publiques : https://www.ipp.eu/wp-content/uploads/2019/05/n40-notesIPP-mai2019.pdf
• Leur papier d'origine, dans Econometrica, y compris les annexes et fichiers de réplication : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.3982/ECTA15373
• Une présentation du scrutin au jugement majoritaire: https://fr.wikipedia.org/wiki/Jugement_majoritaire
• Le livre Jugement Majoritaire, par Michel Balinski et Rida Laraki: https://www.amazon.fr/Majority-Judgment-Measuring-Ranking-Electing/dp/0262015137/ref=cm_cr_srp_d_product_top?ie=UTF8
• Une vidéo sur le jugement majoritaire (issue d'une série passionnante sur la démocratie à l'angle de la théorie des jeux): https://www.youtube.com/watch?v=_MAo8pUl0U4
• Une présentation du scrutin de Condorcet randomisé: https://fr.wikipedia.org/wiki/Scrutin_de_Condorcet_randomis%C3%A9
• Une vidéo sur le scrutin de Condorcet randomisé (issue d'une série passionnante sur la démocratie à l'angle de la théorie des jeux): https://www.youtube.com/watch?v=wKimU8jy2a8
• Un site pour organiser vos propres scrutins de Condorcet randomisés dans votre vie quotidienne: http://votation.ovh/

Dans ce premier épisode post-élections, nous avons le plaisir de recevoir Clémence Tricaud, doctorante au CREST et à l'école Polytechnique. Cette interview sera découpée en deux parties. Le présent épisode revient sur le parcours de Clémence, comment elle en est venue à étudier l'économie politique, et ce qu'elle fait au jour le jour. 

Nous discutons aussi de ce que fait un doctorant concrètement - qu'est-ce que ça veut dire "être chercheur" ? - et de ce que signifie la méthode scientifique - quel est le but de la recherche en économie ? Quels sont ses outils et méthodes ? Comment mettre en évidence des causalités plutôt que des corrélations ?

Rejoignez-nous pour la première partie de cet entretien, depuis votre plateforme d'écoute de podcast préférée !

Liens cités dans l'épisode:

• La note de Clémence Tricaud et Vincent Pons pour l'Institut des Politiques Publiques : https://www.ipp.eu/wp-content/uploads/2019/05/n40-notesIPP-mai2019.pdf
• Leur papier d'origine, dans Econometrica, y compris les annexes et fichiers de réplication : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.3982/ECTA15373
• Le site et les travaux de Paul Romer, prix Nobel d'économie 2018 : https://paulromer.net/jupyter-mathematica-and-the-future-of-the-research-paper/ et https://qz.com/1417145/economics-nobel-laureate-paul-romer-is-a-python-programming-convert/
• The Atlantic, The Scientific Paper Is Obsolete : https://www.theatlantic.com/science/archive/2018/04/the-scientific-paper-is-obsolete/556676/