Latest Wall Street Journal poll.

ウォール・ストリート・ジャーナルの最新世論調査

New Washington Post poll out this morning.

今朝発表されたワシントン・ポストの新しい世論調査。

A new exclusive poll.

新しい独占世論調査。

New polls have been released what feels like every day this election cycle.

この選挙期間中、毎日のように新しい世論調査が発表されている。

Trump ahead by two.

トランプが2点リード。

Harris up by four.

ハリスが4点差。

Deadlocked race.

デッドロックレース。

A tied race.

同点のレース。

And you might be staring at ones like these, hoping it'll answer the question of who will win this presidential election.

そして、今回の大統領選で誰が勝利するのか、その答えを期待して、このようなものを見つめているかもしれない。

But there's a lot more to these numbers than meets the eye.

しかし、この数字には見た目以上のものがある。

And there's a few reasons they'll disappoint you if you rely on them to predict the future.

そして、あなたが未来を予測するためにそれらを信頼する場合、彼らはあなたを失望させるいくつかの理由があります。

It is still anybody's race.

まだ誰のレースでもある。

These numbers are from the Timed Siena poll on October 25th, which suggests that 48% of

この数字は、10月25日に行われたタイムド・シエナの世論調査によるものである。

American voters plan to vote for Kamala Harris, while 48% plan to vote for Donald Trump.

アメリカの有権者はカマラ・ハリスに投票するつもりだが、48％はドナルド・トランプに投票するつもりだ。

But of course, pollsters didn't survey every American.

しかしもちろん、世論調査担当者がすべてのアメリカ人を調査したわけではない。

They surveyed a sample of them.

彼らはそのサンプルを調査した。

Today, pollsters find their sample of people to survey through a mix of phone calls, text messages, online surveys, or by mail.

今日、世論調査会社は、電話、テキストメッセージ、オンライン調査、郵送などを組み合わせて調査対象者を見つける。

And if you're thinking, who even answers those kinds of things?

誰がそんなことに答えるんだ？

The answer is, not a lot of people.

答えは、そう多くはない。

The response rate for polling can be as low as 1-2%, which means pollsters have to reach out to as many as 100,000 people to poll 1,000 people, which is a typical sample size for a national poll.

世論調査の回答率は1～2％と低く、世論調査会社は1000人に世論調査を行うために10万人に接触しなければならない。

Or 50,000 people to reach the roughly 500 people typical for a state poll.

あるいは、州の世論調査で一般的な約500人にリーチするために5万人。

Which sounds small, but that amount of people can still be accurate at measuring the opinion of a population, if you read the polls with a few caveats in mind.

世論調査にはいくつかの注意点がある。

The first thing to know about these numbers is there is a margin of error, which means this number is best thought of as the center point in a range of possible outcomes.

これらの数字についてまず知っておくべきことは、誤差があるということである。つまり、この数字は可能性のある結果の範囲における中心点として考えるのがベストである。

On average, for a sample size of 1,000, any number that's 3% different in either direction could still technically be accurate.

平均すると、サンプル数が1,000の場合、どちらかの方向に3％の違いがあっても、技術的には正確な数字となりうる。

And that's simply because any time you depend on a sample to represent a larger population, there's a lack of precision.

そしてそれは単に、より大きな母集団を代表するためにサンプルに依存する場合、正確さに欠けるからである。

A general rule of thumb is that the bigger the sample size, the smaller the margin of error.

一般的な経験則では、サンプルサイズが大きいほど誤差は小さくなる。

But there's only so much pollsters can do.

しかし、世論調査にできることは限られている。

Polling more people is a lot more costly.

より多くの人を世論調査することは、より多くの費用がかかる。

And time consuming, which matters because big news events can alter people's opinions.

大きなニュースは人々の意見を変える可能性があるからだ。

And ultimately, increasing the sample size can have diminishing returns on accuracy.

そして結局のところ、サンプル数を増やすと、精度が低下する可能性がある。

And it really starts to level off around 1,000, 1,500, 2,000 interviews in terms of if you keep putting in more effort, are you going to be more accurate?

さらに努力を続ければ、より正確なインタビューができるようになるのだろうか？

The answer becomes no pretty quickly.

答えはすぐにノーになる。

And part of it is because as a pollster, you're either doing a phone poll or you're doing an online poll.

その理由のひとつは、世論調査員として電話世論調査かネット世論調査をしているからだ。

And if you keep interviewing thousands and thousands of more people through that mechanism, the next 10,000 are going to be just like the 2,000 people you already spoke with.

そして、その仕組みで何千人、何万人と面接を続ければ、次の1万人はすでに話した2000人と同じようになる。

This margin of error doesn't account for other errors in the polling process, things that are harder to measure, like excluding certain demographic groups, low response rates among certain groups, and people misunderstanding the survey questions or misreporting their opinions, which means this 3% margin is actually a low estimate.

この誤差は、世論調査のプロセスにおける他の誤差、たとえば、特定の人口集団を除外したり、特定の集団の回答率が低かったり、調査質問を誤解したり、自分の意見を誤って報告したりといった、測定が難しいものを考慮していない。

The rule of thumb is that you should actually double it.

経験則では、実際には2倍にすべきだ。

Before a poll is released, pollsters have to do some work to make sure the sample size looks just like the entire population, based on sources like the US Census and voting files.

世論調査会社は世論調査を発表する前に、国勢調査や投票ファイルなどの情報源に基づいて、サンプル数が全人口と同じように見えるかどうかを確認する作業をしなければならない。

It's called weighting.

ウエイトと呼ばれるものだ。

For one, some groups are more likely to be reached by pollsters and respond to them.

ひとつには、世論調査会社が接触しやすく、それに反応しやすいグループがある。

You have usually too many college graduates, often too many women, and maybe too many white adults.

大卒が多すぎ、女性が多すぎ、白人の大人が多すぎる。

Between 2016 and 2020, Trump supporters were more difficult to reach in surveys.

2016年から2020年にかけて、トランプ支持者への調査はより難しくなった。

After data collection, there's ways in which your sample now departs from being random and representative.

データ収集の後、サンプルがランダムで代表的なものから外れる方法があります。

Now weighting is how a pollster fixes that.

重み付けは世論調査担当者がそれを修正する方法だ。

So if each individual in a poll starts off with a value of 1, weighting is when people who are underrepresented compared to the larger population get a value higher than 1, while groups who are overrepresented get a smaller value.

つまり、世論調査の各個人が1の値でスタートする場合、重み付けとは、母集団と比較して代表者が少ないグループの値が1より大きくなり、代表者が多いグループの値が小さくなることである。

So if our imaginary sample here was made up of 60% women and 40% men, pollsters would make the women count less, and the men count more, to match the fact that about 52% of

つまり、この想像上のサンプルが女性60％、男性40％で構成されていた場合、世論調査担当者は女性のカウントを減らし、男性のカウントを増やすことになる。

US voters are women, while 48% are men.

米国の有権者の48％は女性である。

They repeat this for factors like age, and race, and geographic location too, until each individual is weighted in a way that makes the sample a good stand-in for the larger population it represents.

年齢、人種、地理的な場所などの要素についてもこれを繰り返し、サンプルがより大きな母集団を代表する良い代用品となるように、各個人に重み付けをする。

Recently, pollsters started consistently weighting for education too.

最近、世論調査会社は一貫して学歴にもウェイトを置くようになった。

In the 2016 election, some state polls underestimated Donald Trump's support among non-college educated people, an oversight that resulted in an election outcome few saw coming.

2016年の選挙では、いくつかの州の世論調査が、大学教育を受けていない人々の間でのドナルド・トランプの支持を過小評価していた。

Weighting respondents based on how their education level matches the general population is intended to help solve for that.

回答者の教育レベルが一般人口とどの程度一致するかに基づいて重み付けをすることで、それを解決することを目的としている。

In the 2024 election, pollsters are increasingly weighting for things like how people voted in past elections, and party affiliation too, to avoid any other ways they could be over or underrepresented a candidate's supporters.

2024年の選挙では、世論調査会社は、候補者の支持者の過不足を避けるために、過去の選挙でどのように投票したかや、政党の所属などの重み付けをするようになってきている。

But the thing is, weighting a sample to match the general US adult population is pretty simple.

しかし、一般的なアメリカの成人人口と一致するようにサンプルを重み付けするのは、とても簡単なことだ。

Through sources like the US Census, pollsters know how many people are in each age group, or gender, or racial group, or whether someone went to college.

米国国勢調査のような情報源を通じて、世論調査担当者は、各年齢層、性別、人種、大学進学の有無などの人数を把握している。

But for a poll to be a precise prediction of an election outcome, pollsters are attempting to weight against an unknown population, the people who will actually vote in the future, on election day.

しかし、世論調査が選挙結果の正確な予測であるためには、世論調査担当者は未知の母集団、つまり選挙当日に実際に投票する人々に対してウェイトを置こうとしている。

There's no guarantee that anyone surveyed ahead of an election will actually vote.

選挙前に調査した人が実際に投票するという保証はない。

Some polls make educated guesses, counting people more who say they are likely to vote, or who are registered to vote, or who have voted in the past.

世論調査の中には、投票する可能性があると答えた人、投票登録をしている人、過去に投票したことのある人をより多くカウントして、経験則に基づいた推測をするものもある。

But at most, only two-thirds of Americans of voting age turn out to vote.

しかし、投票年齢に達しているアメリカ人のうち、投票に行くのはせいぜい3分の2程度である。

And pollsters can only make informed guesses on who those people will be.

そして世論調査担当者は、そのような人々が誰であるかについて、情報に基づいた推測をすることしかできない。

Polls are good for a lot of things, at capturing where the population stands on big issues, or figuring out which states are really going to be decisive in the election outcome.

世論調査は、大きな問題に対する国民の立場を把握したり、選挙の結果を決定的に左右する州を把握したりと、多くのことに適している。

But when the polls on voting choice are as close as they are in this election, the main thing they tell us is simply that the race is close, and the only way we'll know who will win is to pay less attention to the polling news cycle, and wait until the votes are counted.

しかし、今回の選挙のように、投票の選択に関する世論調査が接戦である場合、世論調査が教えてくれる主なことは、単にレースが接戦であるということであり、誰が勝つかを知る唯一の方法は、世論調査のニュースサイクルにあまり注意を払わず、投票が集計されるまで待つことである。

Before you go, I want to tell you about Vox's new membership program.

その前に、Voxの新しいメンバーシップ・プログラムについてお話したいと思います。

We put this video together as quickly as we could when we realized there was a lot of curiosity and confusion and obsession over the election polls.

私たちは、選挙の世論調査に多くの好奇心と混乱、そして執着があることに気づき、できるだけ早くこのビデオを作成した。

This kind of journalism takes a lot of work, interviewing experts, writing, editing, and animating.

この種のジャーナリズムは、専門家へのインタビュー、執筆、編集、アニメーション化など、多くの労力を要する。

Our membership program is the best way to support this kind of work, both here on our

会員プログラムは、このような活動を支援する最善の方法です。

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