[Dear readers – this article is the latest in our “Shaky Political Science†series. In our 38 page report, “Shaky political ‘science' misses mark on ranked choice voting,†released in early December, we examined over 40 studies and found that many were sloppy and a discredit to political “science.†These studies suffered from puzzling research methodologies, poorly constructed surveys and simulated elections, cherry picked data, and faulty analyses that often were contradicted by results from real world elections (a link to our full paper is here). Here are links to the first two articles in our series, the first one summarizing the overall results of our report, and the second one analyzing a study co-authored by University of Minnesota academic Larry Jacobs, which was one of the most error-prone of all the research we reviewed in our report].
हमारी “अस्थिर राजनीति विज्ञान” श्रृंखला के इस तीसरे लेख में, हम दो अध्ययनों पर प्रकाश डालते हैं:
ओवरवोट, ओवररैंक और स्किप्स: रैंक्ड चॉइस वोटिंग में गलत चिह्नित और अस्वीकृत वोट स्टीफन पेटीग्रेव और डायलन रैडली द्वारा। सामाजिक विज्ञान अनुसंधान नेटवर्क, 2023 (हमारे पेपर के सूचीबद्ध अध्ययनों में क्रमांक 26)
और
रैंक चॉइस वोटिंग मतपत्र त्रुटि दरों पर हालिया शोध में कमियाँ एलन पैरी और जॉन किड द्वारा। गणित और लोकतंत्र संस्थान, 2024 (हमारे सूचीबद्ध अध्ययनों में 27वां नंबर)
हम इन दोनों अध्ययनों को जोड़ रहे हैं क्योंकि पैरी और किड अध्ययन (दूसरा सूचीबद्ध) कई कारणों से सकारात्मक रूप से सामने आया है, कम से कम इसलिए नहीं क्योंकि यह शिक्षाविदों द्वारा अपने त्रुटिपूर्ण शोध के लिए अन्य शोधकर्ताओं को जिम्मेदार ठहराने का एक दुर्लभ उदाहरण है, इस मामले में पेटीग्रेव और रैडली अध्ययन पहले ऊपर सूचीबद्ध है।
यूटा वैली यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं एलन पैरी और जॉन किड ने अपने अध्ययन में आरसीवी चुनावों के दो अध्ययनों का विश्लेषण किया और दिखाया कि कैसे इन अध्ययनों में गंभीर पद्धतिगत और विश्लेषणात्मक खामियां थीं। इन अध्ययनों में से एक, पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय के राजनीतिक वैज्ञानिकों स्टीफन पेटीग्रेव और डायलन रैडली द्वारा उपरोक्त सूचीबद्ध “ओवरवोट्स” अध्ययन में मोटे तौर पर दावा किया गया है कि जब मतदाता वरीयता के क्रम में उम्मीदवारों को रैंक करते हैं, तो इससे मतपत्र त्रुटि दर में काफी वृद्धि होती है। वास्तव में, पेटीग्रेव और रैडली ने दावा किया, रैंक च्वाइस वोटिंग के उपयोग के कारण मतपत्र अंकन संबंधी त्रुटियां दस गुना बढ़ गईं।
लेकिन जब पैरी और किड ने पेटीग्रेव-रेडली अध्ययन और डेटा की जांच की, तो उन्होंने पाया कि ये दावे निराधार और भ्रामक हैं, और इन्हें बड़े पैमाने पर संदर्भ से बाहर प्रस्तुत किया गया है, जिसमें आरसीवी की तुलना अन्य चुनावी तरीकों से नहीं की जा सकती है, जैसे बहुलता मतदान, यानी एकल-विकल्प मतदान, जो अमेरिका में सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल की जाने वाली विधि है। फिर भी पेटीग्रेव-रेडली अध्ययन का उपयोग आरसीवी विरोधी कार्यकर्ताओं द्वारा बड़े पैमाने पर किया गया है आरसीवी का विरोध करेंविशेष रूप से 2024 में कोलोराडो, नेवादा और अन्य जगहों पर राज्यव्यापी आरसीवी मतपत्र उपायों के खिलाफ। इस त्रुटिपूर्ण शोध को पारंपरिक और सोशल मीडिया में व्यापक रूप से उद्धृत किया गया था, और एक नेवादा टेलीविजन विज्ञापन आरसीवी का विरोध करने वालों ने अपने दावों को और विकृत करने के लिए पेटीग्रेव-रेडली अध्ययन का इस्तेमाल किया।
पेटीग्रेव-रेडली अध्ययन से पहले, अनेक अन्य अध्ययन करते हैं था बताए गए वह मतदान आरसीवी चुनावों में त्रुटियां काफी हद तक गैर-आरसीवी चुनावों में त्रुटियों के समान पैटर्न का पालन करती हैं, कुछ दौड़ (किमबॉल और एंथोनी, 2016), (कोल, 2021), (नीली और मैकडैनियल, 2015), (मैलोय और वार्ड, 2021) और (मैलोय, 2020) में आरसीवी मामूली रूप से अधिक है। * हालांकि पेटीग्रेव और रेडली के इस अध्ययन ने दावा किया कि आरसीवी वास्तव में है बढ़ा हुआ मतदान में त्रुटि दर बड़े प्रतिशत तक, और नस्लीय/जातीय मतदाताओं की कुछ जनसांख्यिकी के बीच और भी अधिक।
पेटीग्रेव और रैडली ने अलास्का, मेन, न्यूयॉर्क और सैन फ्रांसिस्को में चुनावों के लगभग 3 मिलियन वास्तविक मतपत्रों से कास्ट वोट रिकॉर्ड (सीवीआर) डेटा की जांच की। अपने निष्कर्षों में उन्होंने दावा किया कि 20 आरसीवी मतपत्रों में से 1 – 4.8% – किसी तरह से “अनुचित तरीके से चिह्नित” थे। लेखकों ने उन तरीकों को परिभाषित किया है जिससे एक रैंक वाले मतपत्र को मतदाता के रूप में गलत चिह्नित किया जा सकता है अति मतदानया ओवररैंकिंग (यानी डुप्लिकेट रैंकिंग) या एक रैंकिंग छोड़ना. लेकिन इस दृष्टिकोण के साथ प्रमुख सैद्धांतिक बाधा यह है कि अनुचित चिह्नित मतपत्र इतनी गंभीर त्रुटि करने के समान नहीं है अमान्य कर देता है एक मतदाता का मतपत्र.
उदाहरण के लिए, छोड़ी गई रैंकिंग अप्रासंगिक है, क्योंकि आरसीवी सॉफ्टवेयर को छोड़ी गई रैंकिंग के बाद अगले रैंक वाले उम्मीदवार की गिनती करने के लिए प्रोग्राम किया गया है। ओवररैंक/डुप्लिकेट रैंकिंग का मतलब है कि एक मतदाता ने एक ही उम्मीदवार को दो या दो से अधिक रैंकिंग के लिए चिह्नित किया है, जिससे उस उम्मीदवार को दूसरा वोट देने में मदद नहीं मिलती है, बल्कि मतदाता का मत भी खराब नहीं होता है; डुप्लिकेट रैंकिंग का शून्य प्रभाव पड़ता है। जांचे गए तीन प्रकार के मतपत्रों में से, केवल एक ओवरवोट (एक ही विकल्प के लिए दो अलग-अलग उम्मीदवारों को चुनना) एक मतपत्र को अमान्य कर देगा और एक मतदाता को मताधिकार से वंचित कर देगा।
लेकिन गैर-आरसीवी चुनावों सहित, हर चुनाव में ओवरवोट होता है। उदाहरण के लिए, कैलिफोर्निया की जून 2012 की अमेरिकी सीनेट की प्राथमिक प्रतियोगिता में, जिसमें विशिष्ट “एक-पसंद” बहुलता पद्धति का उपयोग किया गया था और आरसीवी का नहीं, उन शहरों में आरसीवी मेयर चुनावों की तुलना में सैन फ्रांसिस्को और ओकलैंड के मतदाताओं के बीच पांच गुना से अधिक ओवरवोट थे। सैन फ्रांसिस्को के जून 2018 के चुनाव में, वहाँ था सात गुना अधिक ओवरवोट आरसीवी के साथ सैन फ्रांसिस्को की मेयर पद की दौड़ की तुलना में कैलिफोर्निया के गवर्नर की दौड़ में।
संक्षेप में, वहां कोई “वहां” नहीं है। जैसा कि पैरी और किड ने बताया, अन्य दो प्रकार – छोड़ी गई रैंकिंग या डुप्लिकेट रैंकिंग – “संभवतः मतदाता भ्रम के बजाय एक राजनीतिक अभिव्यक्ति का संकेत देते हैं।” वास्तव में, पैरी और किड ने पाया कि उनमें से 90% “अनुचित रूप से” चिह्नित मतपत्र वास्तव में थे इरादा के अनुसार गिना गया मतदाता द्वारा. पेटीग्रेव और रैडली ने भी इस तथ्य का उल्लेख किया, लेकिन उन्हें यह समझ में नहीं आया कि इस वास्तविकता ने उनकी थीसिस को काफी हद तक कमजोर कर दिया है। के बजाय 5% मतदाता उनके मतदान विकल्पों पर नकारात्मक प्रभाव पड़ रहा है, एक प्रतिशत से भी कम कितने मतदाता प्रभावित हुए. “यह दावा करना कि 20 में से एक मतपत्र समस्याग्रस्त था, अतिशयोक्ति है कि मुद्दा वास्तव में उससे 10 गुना बड़ा है, और इस तरह, उल्लेखनीय रूप से भ्रामक है,” पैरी और किड ने कहा.
दरअसल, आरसीवी चुनावों के लिए समग्र औसत अस्वीकृति दर 5% नहीं बल्कि 0.53% थी। इसके बाद पेटीग्रेव और रैडली ने इसकी तुलना गैर-आरसीवी चुनावों के लिए 0.04% अस्वीकृति दर से की, जिसका मतलब है कि वास्तविक स्वीकृति दर गैर-आरसीवी चुनावों के लिए 99.96% और आरसीवी चुनावों के लिए 99.53% था – दोनों वैध मतपत्र दरों के लिए बेहद उच्च संख्या। पेटीग्रेव और रैडली ने अपनी थीसिस को इस निष्कर्ष पर टिकाया कि आरसीवी अस्वीकृति दर वास्तव में गैर-आरसीवी से लगभग 10 गुना बड़ी थी। लेकिन जैसा कि डॉ. किड ने देखा, जीभ दृढ़ता से गाल में रखी गई: “दस गुना छोटी संख्या अभी भी एक छोटी संख्या है संख्या.â€
लेकिन यह 0.53% प्रतिशत भी भ्रामक है, अगर हम 2004 के बाद से दो से अधिक उम्मीदवारों के साथ 400 से अधिक आरसीवी दौड़ की जांच करते हैं, न कि केवल पेटीग्रेव-रेडली द्वारा अध्ययन की गई। फेयरवोट ने डेटा प्रकाशित किया है जिसमें दिखाया गया है कि इन 400+ आरसीवी दौड़ों में, औसत मतदाता त्रुटि दर 0.3% थी। उदाहरण के लिए, पेटीग्रेव-रेडली ने कभी इस ओर ध्यान नहीं दिलाया कि मतदाता मेल-इन मतपत्रों का उपयोग कर रहे हैं गैर-आरसीवी चुनाव अक्सर बहुत अधिक अवैध मतपत्र दरों से प्रभावित होते हैं, जैसा कि एक द्वारा पाया गया था 2020 अध्ययन एमआईटी के चार्ल्स स्टीवर्ट द्वारा। उस अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि 2016 के राष्ट्रपति चुनाव में, मेल-इन मतपत्रों में से चार प्रतिशत (25 में से एक) की गिनती कभी नहीं की गई थी, जो कि आरसीवी चुनावों में पेटीग्रेव और रैडली द्वारा पाए गए अमान्य मतपत्रों की मात्रा से अधिक है।
पैरी और किड ने सही निष्कर्ष निकाला कि “इस अंतर के प्रभाव को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करने के लिए इस प्रकार की सनसनीखेज भाषा का उपयोग करना इंगित करता है महत्वपूर्ण पूर्वाग्रह इन परिणामों की प्रस्तुति में।” वास्तव में, अध्ययन दर अध्ययन से पता चला है कि कुल मिलाकर, आरसीवी चुनावों में अपेक्षाकृत कम मतपत्रों में त्रुटि होती है, और यहां तक कि कम मतपत्र खारिज कर दिए जाते हैं – यहां तक कि पेटीग्रेव और रैडली के सीमित नमूने का उपयोग करते हुए, प्रत्येक 200 मतदाताओं में से 199 से अधिक ने वैध मतदान किया. लगभग सभी मतपत्रों के लिए जिन्हें “गलत तरीके से चिह्नित” किया गया था, जैसा कि पेटीग्रेव और रैडली ने परिभाषित किया है, मतदाता का इरादा फिर भी इतना स्पष्ट है कि मतपत्र को उसके इरादे के अनुसार गिना जा सका।
पेटीग्रेव-रेडली के विपरीत, कई अन्य शोधकर्ताओं (जैसे डोनोवन, टॉलबर्ट और ग्रेसी और डोनोवन, टॉलबर्ट और हार्पर**) ने पाया कि “आरसीवी शहरों के भीतर गोरे, अफ्रीकी अमेरिकियों और लैटिनक्स उत्तरदाताओं ने आरसीवी को समझने में कोई अंतर नहीं बताया” और “नस्ल/जातीय मतभेदों के लिए हमारी खोज ने बड़े पैमाने पर शून्य परिणाम उत्पन्न किए।”
पैरी और किड ने पेटीग्रेव और रैडली के यूपीएन अध्ययन में तुलनात्मक संदर्भ की कमी की ओर भी इशारा किया, जैसे कि आरसीवी की तुलना अन्य चुनावी तरीकों, जैसे बहुलता चुनाव, से करने में विफलता। यदि आरसीवी चुनाव में होने वाले सार्थक वोटों में बड़े पैमाने पर बढ़ोतरी का कारण मतदाताओं की कई उम्मीदवारों को रैंक करने की नई क्षमता है, और बढ़ी हुई त्रुटियों की छोटी मात्रा की तुलना में उनके पसंदीदा उम्मीदवार एक-दूसरे को खराब नहीं करते हैं, तो इसमें कोई संदेह नहीं है कि आरसीवी के साथ मतदाताओं को अपने लोकतंत्र में बहुत अधिक आवाज मिलेगी। पैरी और किड लिखें, “आरसीवी का उपयोग करके, अधिक मतदाता भाग लेने में सक्षम हैं अंतिम विजेता का चयनऔर मतदाताओं को भी राजनीतिक अभिव्यक्ति की अधिक स्वतंत्रता है।”
दरअसल, फेयरवोट के शोध में पाया गया कि आरसीवी औसतन इसका कारण बनता है 17% से 30% अधिक वोट शीर्ष उम्मीदवारों के बीच परिणाम को सीधे प्रभावित करने के लिए – यह 17% अधिक है असरदार दो से अधिक उम्मीदवारों वाली सभी आरसीवी दौड़ में वोट, और 30% जब गिनती कम से कम दूसरे दौर की गिनती तक जाती है (देखें) “रैंक पसंद वोटिंग के साथ, 17% अधिक वोटों से फर्क पड़ता है,”). पैरी और किड ने निष्कर्ष निकाला कि “आरसीवी का उपयोग करके सार्थक वोटों में औसत 17% की वृद्धि, पेटीग्रेव और रैडली द्वारा देखी गई आरसीवी का उपयोग करके 0.53% की औसत मतपत्र अस्वीकृति दर से काफी बड़ी है” – वास्तव में, लगभग 32 गुना बड़ी!
यह महत्वपूर्ण है कि आरसीवी के बारे में शोध इसके प्रभाव को अधिक व्यापक रूप से संदर्भित करे, और आरसीवी और एकल-विकल्प मतदान (बहुलता) की अधिक सावधानी से तुलना करें। रैंक चॉइस वोटिंग के कामकाज पर गुणवत्तापूर्ण शोध प्रदान करने के बजाय, पेटीग्रेव और रैडली अध्ययन से वास्तव में पता चला कि, वे वास्तव में यह नहीं समझते हैं कि रैंक चॉइस वोटिंग कैसे काम करती है।
शोधकर्ता एलन पैरी और जॉन किड एक नए तरह के राजनीति विज्ञान पुरस्कार के हकदार हैं – आइए इसे सत्य और जवाबदेही पुरस्कार कहें। ऐसा इसलिए है क्योंकि उन्होंने पेशेवर व्यवहार का मॉडल तैयार किया है जिसमें अधिक शिक्षाविदों को शामिल होना चाहिए – एक-दूसरे को खराब शोध के लिए जवाबदेह ठहराना।
रैंक चॉइस वोटिंग पर दर्जनों अकादमिक अध्ययनों की समीक्षा करने के बाद हमारे निष्कर्षों के बारे में जो बात चौंकाने वाली रही है, वह यह है कि न केवल कई राजनीतिक वैज्ञानिक गहराई से त्रुटिपूर्ण और यहां तक कि अयोग्य शोध का उत्पादन कर रहे हैं, बल्कि फिर वे एक-दूसरे के त्रुटिपूर्ण शोध को अकादमिक आधार के रूप में उद्धृत करते हैं जो उन्हें वैध बनाता है। अपना त्रुटिपूर्ण अनुसंधान – एक अनैतिक वृत्त। एक फर्जी अध्ययन हम उजागर कर दिया हैजेसन मैकडैनियल का उम्मीदवारों को रैंक देने के लिए नियम लिखना: सैन फ्रांसिस्को मेयर चुनाव में नस्लीय समूह मतदान पर तत्काल-अपवाह मतदान के प्रभाव की जांच करनाफिर भी कम से कम 35 अन्य अध्ययनों द्वारा उद्धृत किया गया है और आज भी अकादमिक अध्ययनों में उद्धृत किया जा रहा है।
यह किसी को भी आश्चर्यचकित करता है कि क्या ये राजनीतिक वैज्ञानिक, कार्यकाल और/या “प्रकाशित करें या नष्ट हो जाएं” की अपनी कभी न खत्म होने वाली खोज के हिस्से के रूप में अपने स्वयं के अकादमिक कागजात को पूरा करने और उन्हें पत्रिकाओं में जमा करने की जल्दी में होते हैं, वास्तव में उन शोध पत्रों को भी पढ़ते हैं जिनका वे अपने काम में हवाला दे रहे हैं। हमने जिन अध्ययनों की जांच की उनमें से कई में एक प्रकार की “कट और पेस्ट” गुणवत्ता है, क्योंकि लेखक अपने शोधपत्रों के परिचय और कार्यप्रणाली अनुभागों को उसी पिछले संदिग्ध शोध का हवाला देकर भरते हैं जैसे कि मैकडैनियल, नोलन मैककार्टी या लॉरेंस जैकब्स अध्ययन जिन्हें हमने इस श्रृंखला में उजागर किया है। इस तरह, ख़राब शोध ख़राब शोध को कायम रखता है।
आश्चर्यजनक रूप से, सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया के बाहर, यह पता चलता है कि राजनीतिक और सामाजिक विज्ञान में क्या प्रकाशित होता है या यहां तक कि नए शैक्षणिक पत्रों में कौन से पेपर उद्धृत किए जाते हैं, इस पर सीमित गुणवत्ता नियंत्रण है। विभिन्न वेबसाइटें जो भारी मात्रा में अकादमिक पेपर प्रकाशित करती हैं, जैसे सामाजिक विज्ञान अनुसंधान नेटवर्क (एसएसआरएन), arXivSocArXiv, OpenReview.net और PeerJ, प्रस्तुतियों की सहकर्मी समीक्षा न करें. इसके बजाय, वे एक भंडार के रूप में कार्य करते हैं जहां लेखक कर सकते हैं कठोर समीक्षा प्रक्रिया से गुज़रे बिना अपने स्वयं के शोध पत्र स्वयं प्रकाशित करें। नतीजतन, एक उदाहरण का हवाला देते हुए, अल्पज्ञात कोरियाई शोधकर्ताओं ने जुलाई 2023 में दो ArXiv प्रकाशनों में दावा किया कि एक कमरे के तापमान वाले सुपरकंडक्टर का आविष्कार किया गया है जो पावर ग्रिड में क्रांति ला देगा, और यह खबर तेजी से मुख्यधारा और सोशल मीडिया पर वायरल हो गई। फिर भी अगस्त के मध्य तक ये दावे किये जा चुके थे प्रमुख प्रयोगशालाओं के कागजात द्वारा खंडित किया गया.
हालाँकि एक ऐसा स्थान होना जहाँ शोधकर्ता अपने शोध के शुरुआती ड्राफ्ट पोस्ट कर सकें और फीडबैक मांग सकें, दुर्भाग्य से इन आसान-प्रकाशन, ब्लॉग जैसे स्थानों के परिणामस्वरूप कई शैक्षणिक विषयों में संदिग्ध अध्ययन और वैज्ञानिक परिणाम फैल गए हैं। ढीले मानकों को देखते हुए, ये प्रकाशन मंच कभी-कभी अनजाने में अकादमिक कठोरता और विश्वसनीय अनुसंधान को कमजोर करने में योगदान करते हैं। यह विशेष रूप से समस्याग्रस्त हो जाता है, उदाहरण के लिए, एसएसआरएन की प्रकाशन प्रक्रिया को आम जनता द्वारा सहकर्मी-समीक्षित प्रकाशनों के समकक्ष के रूप में गलत समझा जाता है (हम जानते हैं कि हम कहां बोलते हैं, क्योंकि हमारा अपना पेपर एसएसआरएन पर प्रकाशन के लिए बिना किसी समीक्षा प्रक्रिया के “स्वीकार” कर लिया गया था)। आज, SSRN लगभग 2.6 मिलियन लेखकों और 1.6 मिलियन पूर्ण पाठ पत्रों की मेजबानी करता है, इसकी वेबसाइट के अनुसार.
इस लेख का आशावादी लक्ष्य – और सामान्य रूप से हमारी रिपोर्ट – यह है कि मौजूदा आरसीवी अनुसंधान की हमारी आलोचना से छात्रवृत्ति में काफी सुधार, बेहतर मीडिया रिपोर्टेज और रैंक किए गए विकल्प मतदान और उसके प्रभावों की अधिक समझ पैदा होगी।
इस आलेख में उद्धृत अध्ययन:
* संयुक्त राज्य अमेरिका में रैंक चॉइस वोटिंग के साथ मतदाता भागीदारी डेविड किमबॉल और जोसेफ एंथोनी द्वारा। मिसौरी-सेंट विश्वविद्यालय। लुइस, 2016।
रैंक्ड चॉइस वोटिंग का उपयोग कर जनसांख्यिकीय असमानताएँ? रैंकिंग कठिनाई, अंडर वोटिंग, और 2020 डेमोक्रेटिक प्राइमरय जोसेफ कोल द्वारा. कॉगिटेशियो प्रेस, राजनीति और शासन, 2021।
सैन फ्रांसिस्को में इंस्टेंट-रनऑफ वोटिंग के तहत ओवरवोटिंग और आवाज की समानता फ्रांसिस नीली और जेसन मैकडैनियल द्वारा। कैलिफ़ोर्निया जर्नल ऑफ़ पॉलिटिक्स एंड पॉलिसी, 2015।
वोटिंग त्रुटि पर इनपुट नियमों और मतपत्र विकल्पों का प्रभाव: एक प्रायोगिक विश्लेषण जेएस मैलोय और मैथ्यू वार्ड द्वारा। कॉगिटेशियो प्रेस, पॉलिटिक्स एंड गवर्नेंस, वॉल्यूम। 9, क्रमांक 2., 2021.
एकाधिक मतपत्रों में मतदान संबंधी त्रुटियाँ: चार अमेरिकी राज्यों में सुपर ट्यूज़डे (2020) प्रयोगों के परिणाम जेसन फील्ड द्वारा. एसएसआरएन, 2021।
** रैंक-चॉइस वोटिंग की स्वयं-रिपोर्ट की गई समझ टॉड डोनोवन, कैरोलीन टॉलबर्ट और केलेन ग्रेसी द्वारा। सामाजिक विज्ञान त्रैमासिक, 2019.
रैंक चॉइस वोटिंग की समझ और उपयोग में जनसांख्यिकीय अंतर टॉड डोनोवन, कैरोलिन टॉलबर्ट और सैमुअल हार्पर द्वारा। सामाजिक विज्ञान त्रैमासिक, 2022.
