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Donald Trump : l’expert Big Data explique pourquoi la victoire était sûre

Suite à la victoire électorale de Donald Trump, la surprise semble générale. Ce triomphe va à l’encontre de toutes les prédictions, y compris celle du Big Data. Pourtant, le responsable des données de la campagne de Trump, Matt Oczkowski, n’est pas surpris. Voici comment ses équipes avaient prédit à l’avance le résultat des élections. 

Avant même que le dépouillement ne soit terminé, à l’heure où certains États comme la Pennsyvlvanie ou le New Hampshire semblaient encore indécis, Matt Oczkowski et le reste des équipes data de Donald Trump faisaient déjà la fête à San Antonio, Texas, où ils ont passé le plus clair de leur temps ces derniers mois. 

Oczkowsi, directeur de produit chez Cambridge Analytica, responsable de l’équipe data du nouveau Président américain, était content mais pas nécessairement surpris. Les sondages, les études et les données suggéraient la victoire d’Hillary Clinton, mais Oczkowki et ses troupes savaient depuis des semaines que Trump serait élu. Il ne s’agissait pas d’une forme d’intuition politique, mais bel et bien du résultat de modèles d’analyses prédictives.

Les prédictions des équipes Trump à l’opposé des sondages

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Pourtant, tous les autres modèles prédictifs indiquaient l’issue inverse. Le modèle FiveThirtyEight de Nate Silver, le modèle Upshot du New York Times et même les projections publiques de la campagne Clinton annonçaient la victoire d’Hillary. Selon Oczkowki, la donne a changé au cours des 10 derniers jours. Lorsque les statistiques d’abstention et les votes anticipés sont entrés en ligne de compte, l’équipe a constaté une baisse de participation de la communauté noire, mais aussi une hausse chez les Hispaniques et les citoyens de plus de 55 ans.

En toute logique, une hausse de participation des personnes âgées et un fort abstentionnisme des Afro-Américains étaient un bon signe pour Trump. C’est alors que l’équipe data a pris conscience que les méthodes d’échantillonnage des différents sondages et les personnes considérées comme votants probables étaient incorrectes.

Des modèles retravaillés à la dernière minute

Election Day 2016: Donald Trump Election Night Event

En réaction, l‘équipe Trump a décidé de retravailler ses modèles prédictifs conformément à ces statistiques précoces et s’est aperçue d’une forte hausse des chances de Trump au sein des États de la Rust Belt comme l’Ohio, le Michigan, l’Iowa ou le Wisconsin. Les votes ruraux sont ceux qui ont fait toute la différence au cours de ces élections.

Toujours selon Oczkowski, il faudra du temps pour comprendre exactement pourquoi le taux de participation a pris cette tournure. Selon les activistes, ce changement est lié aux lois d’identification et aux réductions massives d’opportunités de votes anticipés dans des États comme la Caroline du Nord. Il s’agirait là d’une preuve que les Républicains ont fait de leur mieux pour réduire la participation. 

La campagne Clinton refuse d’avouer son échec

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Il est possible que les équipes de Clinton aient également perçu ces signes, mais n’aient rien dit à ce sujet. Jusqu’à vendredi dernier, le manager de la campagne, Robby Mook, faisait la fête aux côtés de la coalition Clinton, composée d’early voters censés mener à la victoire. Pour Oczkowski, qui a aussi travaillé pour la campagne primaire du Gouverneur Scott Walker, un tel emballement semble naturel. La campagne Clinton était conçue comme une campagne traditionnelle avec ses normes politiques. Il est probable que les équipes Clinton n’aient pas voulu admettre leur échec.

La conclusion de ces élections a d’ores et déjà inspiré des gros titres sur la fin du Big Data. En effet, Trump avait rejeté le besoin de s’en remettre aux données, avant de recruter Cambridge Analytica cet été après sa nomination. Cependant, cette déduction s’apparente, pour Oczkowski, à une mauvaise lecture de la situation, au même titre que les sondages eux-mêmes. Comme le veut le vieil adage, les données ne gagne pas les campagnes, mais seulement les marges. Le Big Data est bien vivant. Tout dépend de la façon dont il est utilisé et comparé aux tendances et aux normes politiques.

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