Opinie

Waarom de whizzkids van Hillary ernaast zaten

Vergeleken met Trump beschikte Clinton over een veel geavanceerder team analisten. Het hielp niet.

Bill Clinton kijkt toe terwijl Hillary Clinton op 9 november 2016 haar nederlaag toegeeft. Beeld EPA

Wát een kater, de morning after. Het continu herladen van diverse nieuwssites in een op wanhoop lijkende zoektocht naar positief nieuws voor Clintons kansen, was stiekem allang tegen beter weten in.

Langzaam kwam het binnen: 'Trump Triumphs'. Het Amerikaanse electoraat ruilde Obama's Yes we can in voor de muur van Trump. De Obamadoctrine en het geplande een-tweetje met Clinton was van de baan. Extra wrang was dat de uitkomst ook nog eens dwars tegen mijn persoonlijke verwachting én die van op data gebaseerde voorspellingen inging.

Groene signalen

Op basis van de toen bekende feiten was de verwachting van een winst van Clinton niet onredelijk. Peilingen lieten een kleine, maar consistente voorsprong voor Clinton zien.

Daarbovenop had team-Clinton, naar voorbeeld van Obama, een goed opgezette campagneorganisatie en substantiële campagnekas en werden deze dankzij analytics-technieken met maximaal resultaat ingezet. Bekeken we vroeg-stemmers, dan leken deze boven verwachting meer Democraat dan Republikein. Groene signalen dus. Toch won Trump. Hoe kan dat?

In essentie (en iets vereenvoudigend) komt een verkiezing voorspellen neer op twee vragen: welke Amerikanen gaan naar de stembus (opkomst) en op welke kandidaat gaan deze mensen stemmen (steun). Het zal nog maanden duren voordat alle verkiezingsdata verwerkt zijn om te analyseren wat er precies is gebeurd.

Vergelijken we - met de nu beschikbare informatie - de voorspellingen met het resultaat, dan lijkt steun voor Trump met name in gebieden met relatief hoge percentages laaggeschoolde blanke stemmers onderschat te zijn.

Timothy Prescott.

Trends

Verder lijkt de opkomst overschat onder minderheden en jongeren (precies de 'Obamacoalitie') en onderschat onder laaggeschoolde blanken. Het leek dus alsof de steun voor Trump juist in belangrijke swing-staten - Pennsylvania, Wisconsin, Michigan - geringer was en meer aanhangers van Trump en minder kiezers van Clinton naar de stembus kwamen. Omdat verkiezingen in de marges beslist worden, kan dat al het verschil tussen winst en verlies zijn.

Waarom werkte het gebruik van voorspellende technieken beter voor team-Obama dan voor Clinton?

Dat is lastig om met zekerheid te zeggen - we weten tenslotte niet wat team-Clinton precies deed - maar antwoorden kunnen gevonden worden in een aantal trends. Allereerst was deze verkiezing zonder (recent) historisch precedent. Dat maakt het voorspellen van de opkomst - op basis van historische data - lastiger.

Lastig te peilen

Wij hadden bijvoorbeeld met gegevens over wie er stemden in 2008 een redelijk uitgangspunt om de opkomst voor 2012 te voorspellen. Voor steun lijken de peilingen precies voor die groep die het economisch zwaar heeft door globalisering en automatisering niet te kloppen.

Dat zou weleens geen toeval kunnen zijn: deze groep verhuist vaker en heeft minder vertrouwen in instituten en is daardoor lastig goed te peilen. Dan kloppen de data die het algoritme voedt dus niet volledig. Team-Clinton en anderen moesten dus met meer onzekerheden voorspellen waardoor foutmarges toenemen. Betekent dit het einde van het gebruik van analytics-technieken?

Niet genoeg

Welnee. Volgens die logica kijk je ook nooit meer naar het weerbericht als je ondanks een beloofde strakblauwe hemel toch een keer natgeregend thuis bent gekomen. Net als met het weerbericht is het punt van data-gedreven voorspellingen niet dat deze altijd correct zijn, maar wel vaker. Campagnes die deze technieken niet gebruiken, laten stemmen liggen. Onverstandig, want het verschil tussen winst en verlies zit vaak in de marge.

Team-Clinton heeft dankzij een zo effectief mogelijk ingezette campagne het maximale uit het electoraat gehaald, maar het was simpelweg niet genoeg om Trump te verslaan. Dat doet niets af aan het belang van organisatie, peilingen en analytics-technieken. Het is alleen geen garantie voor winst.

Geen garantie

Maar hebben voorspellingen die Clinton consistent en maandenlang een hoge winkans toedichtten te veel het gevoel van zo'n garantie gegeven? Zeker. Het in de juiste context plaatsen van statistische kansen is dan ook een punt van aandacht, zeker omdat we allemaal steeds meer in aanraking gaan komen met dit soort kansberekeningen.

We mogen niet vergeten dat het ontzettend goed nieuws is dat organisatie, enorm campagne-budget, en de precisie van analytics geen garantie zijn voor winst. Zo moest ik de afgelopen maanden veel denken aan Edith Childs uit Greenwood, South Carolina. Waarom? Als bedenker van de befaamde slogan 'fired up, ready to go' staat ze symbool voor iets veel groters: datgene waarin Obama en Trump stiekem op elkaar lijken. Van fired up tot making America great again lieten beiden zien dat op onnavolgbare wijze verbinding maken met - en ouderwets enthousiasme genereren onder - stemmers essentieel voor winst is. De democratie leeft dus.

Timothy Prescott werkte in het analytics-team van de Obamacampagne.

Meer over

Wilt u belangrijke informatie delen met de Volkskrant?

Tip hier onze journalisten


Op alle verhalen van de Volkskrant rust uiteraard copyright. Linken kan altijd, eventueel met de intro van het stuk erboven.
Wil je tekst overnemen of een video(fragment), foto of illustratie gebruiken, mail dan naar copyright @volkskrant.nl.
© 2019 DPG Media B.V. - alle rechten voorbehouden