설명: 수행 방법, 출구 조사 읽기

국회의원 총선 결과에 대한 다양한 예측이 나오는 가운데, 어느 쪽이 더 믿을 만할까요? 한 베테랑 분석가가 출구 조사를 수행하는 다양한 방법, 과제 및 단점에 대해 설명합니다.

일요일 뭄바이의 한 텔레비전 소매 쇼룸에서 출구 조사 결과. (사진설명: Ganesh Shirsekar)

보통 사람들은 어떤 출구 조사가 가장 신뢰할 수 있는지 어떻게 판단합니까? 번호가 가장 마음에 드는 사람에게 의존하고 번호가 마음에 들지 않는 번호를 무시하시겠습니까? 오늘날 일부는 여론조사를 실시한 조사 기관을 보거나 조사를 의뢰한 텔레비전 채널을 보고 출구 조사의 정확성을 판단하기까지 합니다. 다른 사람들은 표본 크기로 판단합니다. 일반적으로 공유되는 개념은 표본 크기가 클수록 출구 조사가 더 안정적이어야 한다는 것입니다.

사실상 출구조사의 정확성을 판단하는 지표가 되어서는 안 된다. 그렇다면 이 수치를 어떻게 읽어야 하며, 이러한 출구 조사에 의존해야 합니까?

다양한 출구 조사에서 던져진 숫자는 전체적으로 거부될 수 없으며 소금 한 조각 없이 모두 받아들여질 수 없습니다. 출구 조사가 좋은 경우도 있고 좋지 않은 출구 조사도 있습니다. 의사에게 최소한의 기대는 환자의 체온을 측정하는 것이기 때문에 출구 조사에서 최소한의 기대는 시청자/독자에게 투표율 추정치를 제공하는 것입니다.

출구 조사를 포함하는 설문 조사의 과학은 구조화된 설문지를 사용하여 많은 유권자를 인터뷰한 후 데이터가 수집되었다는 가정 하에 작동합니다. 인터뷰가 전화로 이루어졌는지, 펜과 연필이나 가제트(iPad 또는 모바일 앱)를 사용하여 대면했는지는 다른 문제입니다.

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이 방법은 새로운 것이 아닙니다. 그것은 1957년 인도 여론 연구소가 여론 조사를 실시했을 때 두 번째 Lok Sabha 선거 기간에 시작되었습니다. 그러나 아무리 좋은 추측이나 추정이라도 필요한 방법론을 건너뛸 수는 없습니다. 구조화된 설문지가 없으면 데이터를 일관성 있게 수집하거나 득표율 추정치를 얻기 위해 체계적으로 분석할 수 없습니다.

표본 크기, 대표성

출구 조사가 1957년에 시작된 이래로 적어도 한 가지 측면, 즉 표본 크기에서 엄청난 개선이 있었습니다. 20,000-30,000명의 전국 표본이 매우 큰 표본처럼 보였던 시대는 지났습니다. Prannoy Roy와 Yogendra Yadav와 같이 인도에서 세포학을 개척한 사람들조차도 1980년대 초반부터 1990년대 후반까지 유사한 샘플로 작업했습니다. CSDS(Center for the Study of Development Societies)는 일반적으로 출구 조사를 실시하지 않지만 몇 가지 실시했습니다. 1996년 Lok Sabha 여론 조사에서 Nalini Singh와 Doordarshan이 17,604개의 표본 크기를 사용하여 CSDS의 첫 출구 조사를 실시했던 것을 기억합니다.

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우리는 득표율과 의석 모두에 대한 매우 정확한 전국적 예측을 계속했습니다. CSDS는 훨씬 더 큰 연구인 사후 설문 조사를 도구로 사용하여 투표 행동 연구(전국 선거 연구)를 계속했으며 때때로 득표율 및 의석을 예측하는 데 이 연구를 사용했습니다. 1998년과 1999년 선거 기간 동안 설문 조사 후 설문 조사에 대한 샘플은 10,000개 미만으로 유지되었으며 우리의 예측은 기대치를 벗어나지 않았습니다. 변화하는 시간과 국가 수준의 예측 및 분석을 위해 2004년, 2009년 및 2014년에 표본 크기를 20,000개보다 약간 더 늘렸습니다(가장 큰 표본 크기는 2009년에 약 37,000개). 2019년 국회의원 선거에 대한 사후 설문조사를 완료하면 약 22,000명의 표본이 있어야 합니다. 우리의 예상 의석수는 어떤 경우에는 맞지 않을 수 있지만 득표 점유율 추정치는 많은 경우에 매우 근접했습니다.

2019년 다양한 출구 조사의 표본 크기가 몇 백만에 이른다는 점을 기쁘게 생각합니다. 나는 단지 내가 그렇게 많은 수의 적절하게 무작위화된 표본을 수집하는 기술을 배울 수 있기를 바랍니다. 예, 많은 표본 크기가 중요하지만 제 경험에 따르면 표본 크기보다 유권자 프로필을 대표하는 표본을 갖는 것이 훨씬 더 중요하다고 확신할 수 있습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 TV 채널(대부분의 경우 출구 조사의 후원자임)이 가장 큰 표본을 확보해야 한다는 압력으로 인해 출구 조사에서 표본이 점점 더 많아졌습니다.

이전에는 채널 간의 경쟁이 어느 채널이 출구 투표를 가장 먼저 방송했는지에 대한 것이었습니다. 이제 그것은 또한 누구의 설문조사가 가장 큰 표본 크기를 가지고 있는지에 관한 것입니다.

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최근에 CSDS의 사후 설문 조사를 기반으로 한 의석 예측이 완전히 잘못되었습니다. Chhattisgarh에서 우리는 승자를 잘못 예측했고, UP 의회 선거에서 우리는 승자를 올바르게 예측했지만 다른 정당의 최종 집계에는 크게 빗나갔습니다. 우리는 방법론이 동일하게 유지되었기 때문에 이 설문조사에서 무엇이 잘못되었을 수 있는지 내부 조사를 시도했습니다. 대표 샘플에서 데이터를 수집했습니다. 만약 누군가 우리가 더 큰 표본을 취했다면 설문조사 후 추정치를 정확하게 얻을 가능성이 있는지 묻는다면 주저하지 않고 아니요라고 대답했을 것입니다. 더 큰 표본은 도움이 되지 않았을 것입니다. 확실히, 설문 조사 이후에 다른 문제가 발생했습니다. 수사관이 제출한 가짜 인터뷰 중 제때 파악하지 못한 경우일 수도 있습니다. 기술(응답자에 대한 회신, 진행 중인 인터뷰 이미지 및 현장 전화 통화, WhatsApp 그룹 및 유사한 도구)은 이러한 단점을 극복하는 데 도움이 되었지만 예측을 올바르게 수행하는 방법에 대한 엄지손가락 규칙은 없습니다.

스윙 모델 및 복잡성

사전 설문 조사, 사후 설문 조사 또는 출구 설문 조사를 수행하는 데는 다른 문제가 있습니다. 의석 예측은 스윙 모델을 기반으로 합니다. 현재 여론 조사는 선택된 응답자를 인터뷰하여 다양한 정당 및 동맹의 득표 점유율을 추정하고, 의석 예측은 이전 선거 결과를 기반으로 합니다.

위치, 카스트, 종교, 언어, 교육 수준, 경제 수준의 다양성 등 인도의 다양한 다양성을 고려할 때 투표 점유율을 추정하는 것도 쉬운 일이 아니며 이 모든 것이 투표 행동과 관련이 있습니다. 이러한 다양한 유권자 섹션 중 하나라도 과소 또는 과소 대표되면 득표 점유율 추정의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.

이것들이 충분하지 않다면 다른 어려움이 있습니다. 스윙 모델은 이전 의결권 점유율에 적용되기 때문에 두 선거 사이의 동맹 변경, 정당 분할 또는 합병은 과거 득표율을 추정하는 데 어려움이 있습니다. 2014년 국회의원 선거에서 JD(U)는 BJP의 동맹이 아니었고 Bihar에서 15.7%의 득표를 했으며 NDA를 합치면 38.7%, UPA가 29.7%를 득표했습니다.

이제 동맹이 변경되었으며 JD(U)는 NDA의 일부입니다. JD(U)가 2014년에 NDA에 반대하여 경쟁한 이후로 JD(U)가 NDA에 참여했다면 2014년에 NDA 득표율이 얼마였을지 추정하기 어렵습니다. 간단히 말해서, NDA에 대한 38.7%의 투표가 2014년에 31개의 Lok Sabha 의석을 가져온다면 득표율이 증가하거나 감소할 가능성이 있는 경우 몇 의석을 얻을 수 있습니까? 이것은 단지 한 주에 대한 이야기였습니다. 29개 주에 대해 이 예측을 국가별로 계산하는 복잡성을 상상해 보십시오.

스윙을 적용하는 작업은 생각보다 훨씬 복잡합니다. 경선이 2개 정당으로 제한될 때 스윙과 선거 변화의 측정이 더 쉽습니다. 스윙의 복잡성은 점점 더 많은 정치인이 추가됨에 따라 증가합니다. 예를 들어, 의회에서 BJP로 또는 그 반대로의 스윙은 동일한 선거에서 BJP에서 의회, SP 및 BSP로의 스윙보다 측정하기 더 쉽습니다.

이 모델은 기존의 방법론을 사용하여 그러한 여론 조사(사전, 사후, 종료)를 수행하는 데 여전히 종사하는 사람들만 이해할 수 있습니다. 현재 출구조사 국면에서는 스윙 방식이 아닌 다른 방식(개수 방식)으로 할 수 있는 의석수 추정에 가깝다.

얼마나 포괄적입니까?

계산 방법은 각 좌석에 대해 추정해야 하므로 그 자체로 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다. 에이전시가 좌석별로 추정을 했다고 주장할 때 가장 포괄적인 설문조사로 제시됩니다. 표본 크기가 몇 백만에 달하는 경우입니다. 일부 기관에서는 계산 방법을 혁신하여 상대적으로 적은 시간과 리소스를 사용하여 이익을 극대화했습니다.

출구 조사가 모든 선거구를 대상으로 했다고 주장할 수 있지만 실제로 일부 의석에서는 투표가 필요하지 않습니다. 예를 들어 수상이 경선 중인 바라나시 또는 간디나가르에서 투표를 하는 데 시간과 에너지를 낭비하는 이유는 BJP 회장이 경선? 선거구를 주의 깊게 살펴보면 국가 차원에서 설문조사를 수행할 필요가 없고 여전히 가장 정확한 추정을 할 수 있는 많은 의석이 제거될 수 있습니다. 이 소거법과 계수법을 결합한 후 제한된 수의 어려운 선거구(스윙 선거구)에서 조사가 필요합니다. 출구 조사는 전통적인 방법론을 사용하여 실시한 조사보다 훨씬 더 정확할 수 있습니다. 그러나 전통적인 방법론을 사용하는 여론 조사는 득표율을 추정하고 다양한 사회 경제적 배경을 기반으로 투표 행동을 분석하는 데 도움이되지만 개표 방법은 득표 점유율을 추정하기 거의 불가능하고 투표 행동에 대한 체계적인 분석은 꿈 일뿐입니다.

반성할 시간

2019년 국회의원 선거의 다양한 출구 조사 결과가 나왔습니다. 문제는 이 수치가 5월 23일에 2004년의 예측과 같은 운명을 갖게 될까요? 아니면 이 출구 조사가 2014년보다 더 정확할까요? 2004년 선거 기간 동안 모든 출구 조사는 NDA의 편안한 승리를 예측했지만 마침내 의회가 단일 최대 정당으로 부상하면서 분열된 권한을 갖게 되었습니다.

NDA에 대한 모든 출구 조사 예측의 평균은 255석이었고 187석을 얻었습니다. UPA의 예측 평균은 183석이었고 219석으로 마감됐다. 최근 출구조사는 대부분의 여론조사에서 승자를 예측했지만 대부분 BJP의 승리 정도를 평가하지 못한 2014년 출구조사와 비슷할까? 그러나 승리의 정도를 매우 정확하게 예측한 소수가 있었지만)? 현재로서는 이 수치를 얼마나 심각하게 받아들여야 하는지 알지 못합니다. 어느 설문조사가 다른 설문조사보다 더 정확할 수도 있습니다.

투표 후 설문 조사 기술을 사용한 CSDS 투표 행동 연구는 앞으로 며칠 안에 완료될 것입니다. CSDS는 선거 당일 투표소 밖에서 출구 조사를 실시하지 않았기 때문에 아직 득표 점유율을 추정할 수 있는 위치에 없습니다.

Sanjay Kumar 교수는 현재 개발도상국 연구 센터 소장입니다. 표현된 견해는 개인적인 것입니다.

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