Die Methodik hinter dem Umfrageprojekt "Breakthrough"
Jede Woche werden 1.000 Amerikaner gebeten, ihre Eindrücke, Lektüren oder Hörerfahrungen zu den wichtigsten Präsidentschaftskandidaten in eigenen Worten zu teilen. Die Ergebnisse bauen auf ähnlicher Arbeit bei den 2016 und 2020 Präsidentschaftswahlen auf und bieten einen einzigartigen Einblick in die Wahrnehmung der diesjährigen historischen Wahlkampfes durch die Bevölkerung.
Die Interviews für dieses Projekt begannen am 21. Juni, kurz vor der CNN-Präsidentschaftsdebatte zwischen Präsident Joe Biden und dem ehemaligen Präsidenten Donald Trump und werden bis zum Sonntag nach der Wahl fortgesetzt.
Die Ergebnisse der Umfrage werden online von Freitag bis Montag jeden Wochenende in englischer Sprache unter Verwendung des SSRS Opinion Panel Omnibus-Surveys und der verifizierten Panel von Verasight unter einer repräsentativen nationalen Stichprobe von etwa 1.000 Erwachsenen pro Woche gesammelt. Die Ergebnisse der beiden Umfragen werden mithilfe der Encipher Hybrid-Methode von SSRS für die Kombination von Wahrscheinlichkeits- und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben kombiniert.
Die Teilnehmer der Umfrage werden nach den Kandidaten der großen Parteien gefragt: "Was, wenn überhaupt, haben Sie in den letzten Tagen über Donald Trump gehört, gelesen oder gesehen?" und "Was, wenn überhaupt, haben Sie in den letzten Tagen über Kamala Harris gehört, gelesen oder gesehen?" Die gleiche Frage wird auch über den unabhängigen Kandidaten Robert F. Kennedy, Jr. gestellt. Die Frage über Harris wurde am 19. Juli, kurz vor der Ankündigung von Biden, seine Wiederwahlkampagne zu beenden, hinzugefügt. Die Teilnehmer wurden auch seit Beginn des Projekts nach Biden gefragt.
Die Reihenfolge der Fragen ist zufällig, sodass nicht alle Teilnehmer in der gleichen Reihenfolge nach den Kandidaten gefragt werden. Die genauen Antworten auf diese Fragen werden basierend auf traditioneller Textvorverarbeitung für die Wortfrequenzanalyse, Themenmodellierung für die Themenanalyse und Deep Learning für die Sentimentanalyse codiert. Das Codebase wird gemeinsam von Lisa Singh von der Georgetown University mit Input von ihrem Forschungsteam und dem Massive Data Institute Technical Team und Josh Pasek, Michael Traugott und Ceren Budak von der University of Michigan entwickelt.
Während des Wahlkampfs können sich die mit einzelnen Themen verbundenen Wörter ändern, was zu Änderungen in der relativen Position dieser Themen in älteren Ergebnissen führen kann. Diese Änderungen sind notwendig, damit aktuelle Vergleiche gültig sind. Um Themen zu entwickeln, werden Topic-Wörter manuell identifiziert und mit Wörtern und Themen ergänzt, die mithilfe einer Kombination aus Noiseless Latent Dirichlet Allocation (NLDA) und Guided Topic-Noise Model (GTM) identifiziert wurden. Das Sentiment wird mithilfe von RoBERTa, der auf englischen Tweets vorab trainiert und mit SemEva feinabgestimmt wurde, codiert.
Das Analyse-Team, das die Ergebnisse von The Breakthrough analysiert und die Umfrage durchführt, besteht aus: Jennifer Agiesta, Ariel Edwards-Levy, Edward Wu und Dana Elobaid von CNN; Lisa Singh, Le Bao, Yanchen Wang und Mohamed Ahmed von der Georgetown University; Josh Pasek, Michael Traugott und Ceren Budak von der University of Michigan; Akilah Evans-Pigford, Hope Wilson, Cameron McPhee und mehrere Mitglieder des SSRS Advanced Methods and Data Science-Teams von SSRS; und Peter K. Enns, Gretchen Streett, Amelia Goranson und Jake Rothschild von Verasight.
Die Analyse der Umfrageergebnisse liefert Einblicke in die Wahrnehmung der Bevölkerung von verschiedenen politischen
