'Giáo sư tiên tri' bầu cử Mỹ nói gì?

Hai "nhà tiên tri bầu cử" hàng đầu tranh cãi về cách dự đoán kết quả bầu cử tổng thống Mỹ. Ảnh: Reuters.

Ông Allan Lichtman - giáo sư Đại học American, người dự đoán chính xác 9/10 cuộc bầu cử tổng thống gần đây - đã tuyên bố Phó tổng thống Kamala Harris sẽ chiến thắng.

Trong khi đó, ông Nate Silver, nhà thống kê và người sáng lập tổ chức FiveThirtyEight, mới đây viết trên New York Times rằng cuộc đua đang sát sao, nhưng "cảm giác" của ông cho thấy cựu Tổng thống Donald Trump sẽ giành chiến thắng.

Cả hai đang tạo ra những cuộc tranh luận hấp dẫn bên lề cuộc bầu cử quan trọng của nước Mỹ, theo USA Today.

Tranh cãi về phương pháp

Cả hai "nhà tiên tri" đã công khai tranh luận trên mạng xã hội về tính chính xác của các phương pháp mà họ sử dụng.

Vào tháng 9, ông Silver đặt câu hỏi liệu ông Lichtman có đánh giá chính xác hệ thống “13 chìa khóa” sử dụng để dự đoán kết quả bầu cử hay không, đồng thời tranh luận rằng hệ thống này thực chất nghiêng về cựu Tổng thống Trump.

“Ít nhất 7, hoặc có thể là 8 trong số các chìa khóa, rõ ràng nghiên về ông Trump. Xin lỗi ông bạn, nhưng đó là những gì các chìa khóa cho thấy”, ông Silver viết trên mạng xã hội.

Giáo sư Lichtman lập tức phản bác, nhấn mạnh ông Silver không phải một nhà sử học hay nhà khoa học chính trị và từng sai sót trong quá khứ. Vậy ai có dự đoán chính xác hơn? Và họ đưa ra những kết luận đó bằng cách nào?

Ông Allan Lichtman, giáo sư Đại học American, người dự đoán chính xác 9/10 cuộc bầu cử tổng thống Mỹ gần đây. Ảnh: Washington Post.

Ông Lichtman đã phát triển hệ thống dự đoán bầu cử từ hơn 3 thập kỷ trước với sự giúp đỡ của nhà toán học người Nga Vladimir Keilis-Borok.

Hệ thống này, có tên “13 chìa khóa dẫn đến Nhà Trắng”, sử dụng 13 câu hỏi đúng - sai dựa trên phân tích lịch sử về tình hình đất nước, các đảng phái và ứng cử viên để xác định ai sẽ chiến thắng. Các câu hỏi xoay quanh hiệu quả hoạt động của đảng cầm quyền, ứng viên từ bên thứ ba, tranh cử nội bộ và sức hút cá nhân của ứng viên.

Phương pháp của ông Lichtman không tính đến cách các chiến dịch tranh cử hay những sự kiện lớn như các buổi tranh luận ảnh hưởng đến tâm lý cử tri. Ông Lichtman thường đưa ra đánh giá vài tháng trước cuộc bầu cử và chỉ thay đổi nếu có sự kiện đối ngoại lớn xảy ra. Trong cuộc bầu cử lần này, ông Lichtman cho biết ít nhất 8 trong số các chìa khóa nghiêng về phía bà Harris.

Mặt khác, ông Silver lại sử dụng một phương pháp và tập hợp dữ liệu hoàn toàn khác để đánh giá tình hình bầu cử.

Ông xây dựng các mô hình thống kê xác suất dựa trên các cuộc thăm dò cấp quốc gia và tiểu bang, chỉ số kinh tế, dự đoán tỷ lệ cử tri tham gia và các yếu tố khác. Mô hình của ông cũng tính đến sự sai lệch trong các cuộc thăm dò mà nó thu thập, đồng thời đánh trọng số cao hơn cho các tổ chức thăm dò mà ông coi là đáng tin cậy hơn.

Nhà sử học Allan Lichtman đã dự đoán chính xác kết quả 9/10 cuộc bầu cử tổng thống Mỹ gần nhất, từ năm 1984. Sai lầm duy nhất của ông là trong cuộc đua năm 2000, khi cựu Tổng thống George W. Bush đánh bại ứng viên Al Gore.

Trong khi đó, ông Silver giành được sự công nhận trên toàn quốc vào năm 2008, khi mô hình thống kê của ông dự đoán chính xác kết quả cuộc bầu cử tổng thống tại 49/50 tiểu bang. Kể từ đó, mô hình của ông cũng dự đoán chính xác các cuộc bầu cử tổng thống năm 2012 và 2020. Trong cuộc bầu cử năm 2016, mô hình của ông Silver dự đoán bà Hillary Clinton có khả năng thắng cao hơn, nhưng cũng giành cho ông Trump khoảng 30% cơ hội chiến thắng - cao hơn so với hầu hết nhà dự đoán khác.

Mô hình nào tốt hơn?

Điều này thực chất phụ thuộc vào quan điểm của mỗi người.

Ông Thomas Miller, giám đốc chương trình khoa học dữ liệu tại Đại học Northwestern, cho rằng cả hai phương pháp của ông Silver và ông Lichtman đều "sai theo những cách khác nhau".

Ông Miller cho rằng mô hình của nhà sử học Lichtman không xem xét các tác động làm thay đổi tâm lý công chúng như thông điệp tranh cử và các sự kiện lớn xảy ra trong những tháng cuối của cuộc bầu cử.

“Đối với ông Lichtman, những gì các chiến dịch làm thực sự không quan trọng. Thông điệp không quan trọng, vị thế không quan trọng,... vì tất cả đã được định đoạt sẵn bởi lịch sử, theo một nghĩa nào đó”, vị chuyên gia nhận định.

Ông cũng nghi ngờ liệu các chỉ số kinh tế mà ông Lichtman sử dụng, cụ thể là GDP Mỹ, có phản ánh chính xác cách người dân cảm nhận nền kinh tế hay không. Chẳng hạn, trong năm nay, lạm phát là một vấn đề lớn với nhiều cử tri, dù nền kinh tế Mỹ hoạt động tương đối tốt nhưng không phải cử tri nào cũng cảm nhận được điều đó.

Ông Lichtman phản bác và cho rằng phân tích kinh tế của ông là khách quan và dựa trên dữ liệu lịch sử từ năm 1860. Ông cũng lập luận chính việc bỏ qua các sự kiện trong chiến dịch là lý do khiến mô hình dự đoán của ông thành công.

“Điều mà một số người cho là điểm yếu của các chìa khóa lại chính là điểm mạnh, vì nó tập trung vào các yếu tố cơ bản, chứ không phải các sự kiện nhất thời trong chiến dịch”, ông Lichtman nói.

Ông Nate Silver, nhà thống kê và người sáng lập tổ chức FiveThirtyEight. Ảnh: USA Today.

Ông Miller cũng nhận thấy những hạn chế trong phương pháp của ông Silver, cụ thể là việc ông này quá phụ thuộc vào dữ liệu từ các cuộc thăm dò, vốn có thể thay đổi và dễ bị sai lệch. Nếu các cuộc thăm dò không chính xác, các dự đoán của ông Silver cũng sẽ không chính xác.

Ông Lichtman cho rằng việc gán trọng số cho các cuộc thăm dò dựa trên nhóm cử tri có khả năng đi bầu cao hơn cũng là một vấn đề phức tạp. Các cuộc thăm dò từng đánh giá thấp số lượng người ủng hộ đảng Dân chủ và đảng Cộng hòa tham gia bầu cử.

Trong khi đó, nhà phân tích bầu cử của Cook Political Report David Wasserman cho rằng dù có biến động, hệ thống của ông Silver "sử dụng phương pháp chặt chẽ hơn". Vị chuyên gia cho rằng phương pháp của ông Silver tốt hơn trong việc “truyền tải cho công chúng biết tình hình bầu cử”, một phần vì “thừa nhận sự không chắc chắn trong các cuộc thăm dò và sự kiện trong tương lai”.

“Tôi tin rằng các chiến dịch và quyết định của ứng viên có thể ảnh hưởng đến suy nghĩ của cử tri”, ông Wasserman nói. “Tôi đánh giá cao phương pháp của ông Silver hơn vì nó tính đến những yếu tố này”.

Song về cốt lõi, hai mô hình này hoàn toàn khác nhau.

Mô hình của ông Lichtman dựa vào các hình mẫu được thiết lập từ các cuộc bầu cử trước để dự đoán kết quả bầu cử tổng thống trong tương lai, trong khi mô hình của ông Silver cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách quan điểm của cử tri Mỹ thay đổi theo thời gian.