Respuesta corta

Por ejemplo, si un Senador vota ampliamente a favor de la política exterior agresiva y de las regulaciones en la economía, ¿parecerá más conservador en DW Nominate que un aislacionista que siempre vota en contra de la regulación? Y, por supuesto, hay más temas de desacuerdo que solo esos dos. ¿Cómo se usa el análisis DW-NOMINATE para clasificar a los miembros del Congreso en una única escala liberal versus conservadora?

Básicamente, la respuesta es que si bien es teóricamente posible que los legisladores tengan una ideología sobre un conjunto de temas y una ideología diferente sobre un conjunto diferente de temas, la investigación de las personas que idearon el sistema de puntuación DW-NOMINATE determinó que solo ha sido necesaria una dimensión de la ideología política para describir cómo votan los miembros del Congreso durante todos los períodos de tiempo, excepto unos breves, en el marco de tiempo que han estudiado, y que incluso en esos breves períodos de tiempo, nunca se necesitaron más de dos dimensiones para explicar con precisión el comportamiento electoral del Congreso.

Por lo tanto, es posible porque la historia de la votación nominal en el Congreso muestra una historia muy ordenada de la simple votación de liberales a conservadores de lo que debería haber mostrado. La realidad subyacente que las personas que idearon este modelo validaron cuando desarrollaron este sistema de clasificación es una idea tan importante sobre cómo funciona el sistema político en los Estados Unidos como las clasificaciones reales de los legisladores que se derivan de la aplicación de su modelo a los datos.

Respuesta larga

Primero, los puntajes de NOMINAR son funciones del comportamiento de votación nominal de los legisladores. El algoritmo está configurado para asignar puntajes similares a los legisladores que tienen patrones de votación similares, al tiempo que determina cuán liberal o conservadora es una legislación en particular en función de qué legisladores votan a favor y en contra.

En principio, esto podría ser muy complicado y podría haber funcionarios electos con mezclas muy diferentes de posiciones políticas sobre diferentes tipos de temas.

Sin embargo, en la práctica, la gran mayoría de las veces, se puede predecir quién votará a favor de un proyecto de ley y quién votará en contra simplemente asignando un puntaje único a cada legislador y a cada proyecto de ley en una escala de liberal a conservadora (dicho de otra manera). , hay muchos liberales y conservadores en cargos legislativos y hay pocos libertarios y populistas en cargos electivos en EE. UU.). Y, en unos breves períodos de transición, ha habido momentos en que cada ley y cada legislador necesita tener dos puntajes para explicar bien los datos (uno para políticas económicas y otro para políticas sociales).

Hay muy pocos proyectos de ley, por ejemplo, en la vida real, que ganen el apoyo de la votación nominal tanto de los miembros del Congreso fuertemente conservadores como de los liberales, pero que no ganen el apoyo de la votación nominal de los miembros del Congreso liberales y conservadores más moderados. El sistema es lo suficientemente sólido como para que, si estos valores atípicos no son muy comunes, no descontrolen todo el sistema.

Una vez que tenga una base de datos de puntajes de liberales a conservadores para los funcionarios electos de todas las sesiones anteriores, puede usar los patrones de votación de esos funcionarios electos para calificar leyes específicas en una escala de liberal a conservador, y luego puede usar la forma anterior. los legisladores no clasificados votan sobre una legislación más o menos liberal para asignar una puntuación de liberal a conservadora a ese legislador. Los legisladores más liberales votan más a menudo por una legislación más liberal y votan con menos frecuencia por una legislación más conservadora que los legisladores más conservadores en un patrón muy predecible.

El proceso de actualización iterativa de los puntajes de los legisladores en cada sesión hace posible rastrear los cambios en los valores políticos que tiene un legislador a lo largo del tiempo de una manera estadística bien validada. El puntaje de DW-Nominate analiza la "ponderación dinámica" de una sesión a la vez en lugar de toda una carrera a la vez, para determinar dónde encaja un legislador en la escala liberal a conservadora y asume que los legisladores pueden desviarse con el tiempo. Mientras no sean demasiados los legisladores reelegidos que cambien sus puntos de vista políticos con demasiada rapidez, el sistema no colapsará y, en la vida real, los grandes cambios repentinos en los puntos de vista políticos y el comportamiento electoral de los funcionarios electos que son reelegidos son raros. .

Otro truco que podría usarse para entrenar el modelo es comenzar con algunos proyectos de ley de prueba de limus elegidos al azar o a propósito para proporcionar una especie inicial aproximada de legisladores para comenzar el análisis, y luego refinarlo con más datos.

Resulta que esto es más fácil de lo que podría ser porque cuanto más liberal es la legislación, más probable es que los legisladores más liberales voten a favor y los legisladores más conservadores voten en contra, y estos patrones son tan regulares que la gran mayoría de los los proyectos de ley pueden clasificarse sin ambigüedades de liberales a conservadores y la gran mayoría de los legisladores también pueden clasificarse sin ambigüedades de liberales a conservadores.

El procedimiento clasifica tanto la legislación como los legisladores, a lo largo de una sola línea liberal-conservadora, es todo lo que se necesita, ya que la clasificación combinada de legisladores y legislación en líneas liberal-conservadoras resulta ser suficiente para explicar la mayor parte del comportamiento de votación nominal , y los resultados coinciden con lo que esperaría del sentido común sin cuantificar las distancias entre los resultados en ordenaciones de rango adyacentes.

También hay formas técnicas de superar el problema del huevo y la gallina en la primera sesión de clasificar primero a los legisladores o primero a la legislación haciendo ambas clasificaciones simultáneamente, que es algo que se puede hacer matemáticamente con una computadora, si los datos están tan ordenados como están. es en la vida real, aunque es conceptualmente difícil imaginar pensar en ambos lados de las clasificaciones a la vez con solo el software estándar de fábrica disponible.

Los politólogos solo tienen que decidir qué extremo de la línea llamar liberal y cuál conservador en función de la legislación y los legisladores que terminan en cada extremo de la línea, lo que resulta ser trivialmente fácil para cualquiera que esté remotamente familiarizado con la política. Aparte de etiquetar qué eje es liberal y cuál es conservador, el resto del proceso es puramente automático y determinista (es decir, no hay juicios que los investigadores deban hacer sobre la puntuación de alguien).

Es posible cuantificar qué tan liberales o conservadores son los legisladores escalando los puntajes de tal manera que los legisladores cuyo voto común X% en una sesión tengan una distancia Y entre sí en su puntaje de liberal a conservador. Entonces, en el extremo, alguien que siempre vota por una legislación clasificada en al menos un 51 % de liberales y nunca vota por una legislación clasificada en un 49 % de liberales tendría un puntaje 100 % liberal. La frecuencia con la que alguien se desvía de este patrón en su votación determina su puntuación.

De manera similar, cuando conoce los puntajes de los legisladores, resulta que casi todos los proyectos de ley se pueden clasificar fácilmente de liberales a conservadores en función de quién vote por el proyecto de ley, ya que los datos resultan estar bien ordenados. Básicamente, en períodos de tiempo como ahora, donde los republicanos son consistentemente más conservadores y los demócratas son consistentemente más liberales, cuantos más demócratas voten por un proyecto de ley y menos republicanos voten por un proyecto de ley, más liberal será la legislación asignada. ser (y viceversa).

Luego, una vez que tenga un conjunto de proyectos de ley clasificados, simplemente mire los puntajes de los proyectos de ley que un miembro vota a favor y en contra. Si los proyectos de ley se clasifican de 0 para los más conservadores y 100 para los más liberales, y un legislador tiene un 51 % o más de posibilidades de votar a favor de proyectos de ley con un puntaje particular, y un 51 % o más de posibilidades de votar en contra de proyectos de ley con un puntaje particular, entonces ese punto de equilibrio es la puntuación de un legislador.

En la vida real, los legisladores que son libres de sentarse donde quieren tienden a sentarse más cerca de las personas que votan de manera más similar a ellos, lo que hace que se clasifiquen por orden de clasificación, lo que sucedió en uno de los primeros cuerpos legislativos bien documentados que condujeron a la Primera República en Francia. Luego, los legisladores se ordenaron de izquierda a derecha en función de la ideología y nació una nueva terminología política. La disposición de los asientos no se usa en absoluto para obtener puntajes de NOMINACIÓN, pero tiende a alinearse en función de los puntajes de NOMINACIÓN cuando las personas son libres de elegir con quién sentarse.

En el caso bidimensional raramente necesario donde las preferencias de voto de los políticos son más complicadas, debe usar herramientas de álgebra lineal llamadas "vectores propios" para calcular cuánto de un voto se basa en las posturas económicas de los legisladores y cuánto se basa en sus posturas sobre problemas sociales. . Este es el mismo tipo de matemática que se usa para hacer gráficos de análisis de componentes principales de datos multidimensionales cuando múltiples dimensiones pueden contribuir al resultado de un punto de datos en particular.

Existen fórmulas estadísticas como la prueba de Chi-cuadrado, que se denominan estadísticas no paramétricas, que le indican cuánto replica la vida real su puntaje simple para cada legislador y un puntaje para cada modelo de proyecto de ley, en comparación con un modelo más complicado en el que asigna una puntuación social y económica a cada legislador ya cada proyecto de ley. Si su modelo de un número por persona y factura se ajusta a los datos casi tan bien como un modelo de dos números por persona y factura (a menos que haya un ajuste perfecto para el modelo de un número, el modelo de dos números siempre será ligeramente mejor, pero a menudo no una mejora suficiente para justificar el uso de dos números en lugar de uno), entonces sabe que los datos son básicamente unidimensionales y puede cuantificar el margen de error con la misma estadística Chi-cuadrado o similar que describe su bondad. Por otro lado, si el ajuste es mucho mejor con dos números para describir a cada persona y factura que con un solo número, entonces decimos que el comportamiento requiere al menos dos dimensiones para explicarse. Existen reglas en estadísticas no paramétricas que le permiten comparar la bondad de ajuste en un modelo de un número por legislador y proyecto de ley con la bondad de ajuste en un modelo de dos números por legislador y proyecto de ley. Nunca en la historia de los EE. UU. han sido necesarias las tres dimensiones para obtener un ajuste óptimo. Considere el hecho de que necesita tres números en lugar de una o dos dimensiones para describir las inclinaciones políticas de un legislador o de un proyecto de ley. Existen reglas en estadísticas no paramétricas que le permiten comparar la bondad de ajuste en un modelo de un número por legislador y proyecto de ley con la bondad de ajuste en un modelo de dos números por legislador y proyecto de ley. Nunca en la historia de los EE. UU. han sido necesarias las tres dimensiones para obtener un ajuste óptimo. Considere el hecho de que necesita tres números en lugar de una o dos dimensiones para describir las inclinaciones políticas de un legislador o de un proyecto de ley. Existen reglas en estadísticas no paramétricas que le permiten comparar la bondad de ajuste en un modelo de un número por legislador y proyecto de ley con la bondad de ajuste en un modelo de dos números por legislador y proyecto de ley. Nunca en la historia de los EE. UU. han sido necesarias las tres dimensiones para obtener un ajuste óptimo. Considere el hecho de que necesita tres números en lugar de una o dos dimensiones para describir las inclinaciones políticas de un legislador o de un proyecto de ley.

Espero que esta respuesta logre un equilibrio razonable entre proporcionar la esencia de cómo funciona el sistema de puntuación NOMINATE y no volverse demasiado técnico. Esto se basa en la explicación del sistema vinculado en los comentarios y mi experiencia como estudiante de pregrado en matemáticas que se especializó en matemáticas aplicadas.

El tipo de matemática utilizada no es particularmente sofisticada y realmente no es más difícil que los primeros cursos de probabilidad y estadística basados ​​en cálculo que tomaría un estudiante universitario en un campo STEM u otro campo cuantitativo. Es mucho más fácil, por ejemplo, que las matemáticas necesarias para la física cuántica o la relatividad general.