多層回帰と事後層別化（(MRP)）は、いかにも学会でうなずきながら実はよく分かっていないような印象的な響きがあります。これは、有権者の人口統計、地域データ、調査回答などを重ね合わせて選挙結果を予測する、高度な統計的枠組みです。この手法には確かに利点があります。しかし、ここで問題なのは、誰もが突然MRPベースの世論調査に飛びついて、これらのモデルをまるで水晶玉のようにイギリスの次期選挙を占うために扱っていることです。

ちょっと冷静になるべきでは？統計モデルは、その前提が正しい限りしか機能しません。複数の回帰層に事後層別化の調整を重ねると、同時に失敗の可能性も積み重なります。1つのバイアスのあるサンプルや、モデルが考慮していない人口動態の変化があれば、予測は大きく揺れるかもしれません。過去にも見たことがあります——2016年の米国大統領選やブレグジット国民投票——洗練されたモデルが、現実がパラメータに従わずに大失敗した例です。

こうした世論調査手法への盲目的な信頼はリスクを感じます。MRPが無意味だとは言いませんが、世論調査集約サイトを執拗に更新し、加重平均に自分の世界観すべてを賭けるのは、失望する準備をしているようなものかもしれません。どれほど洗練されたツールでも、実際に投票所に人々が足を運んだときの人間行動のカオスを捉えきれないこともあるのです。