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Che cos'è Predikon?
Predikon è una piattaforma nata da un progetto accademico del Laboratorio di dinamica dell'informazione (INDY Lab) e delle reti del Politecnico federale di Losanna (EPFL). Il suo obiettivo principale è quello di prevedere i risultati delle votazioni in Svizzera non appena i primi risultati comunali saranno pubblicati dai Cantoni a partire da 12h00 nei giorni di votazione.
Per esempio, abbiamo previsto accuratamente (con una differenza di meno dell'1% di errore) l'esito finale del Legge discriminazione basati sull’orientamento sessuale un minuto dopo mezzogiorno, quando erano state contate solo le schede 9%. Stiamo lavorando attivamente per sviluppare le caratteristiche di Predikon, e in particolare per migliorare l'accuratezza delle nostre previsioni.
Come funzionano le vostre previsioni?
Abbiamo sviluppato un modello predittivo dei risultati comunali (in percentuale di voti "sì") per i voti svizzeri. Utilizzando i risultati del passato, il nostro modello impara automaticamente una rappresentazione dei comuni. Il giorno della votazione, e non appena i comuni pubblicano i loro risultati (la loro percentuale di "sì"), il nostro modello utilizza queste rappresentazioni per prevedere i risultati mancanti degli altri comuni. La previsione del risultato nazionale si ottiene aggregando i risultati pubblicati e i risultati previsti.
Da dove provengono i dati?
Dove posso trovare la versione precedente di Predikon?
E' ancora disponibile su qui.
Chi sei?
Come posso contattarvi?
Riconoscimenti
Siamo molto grati per l'aiuto dell'Ufficio federale di statistica nella comprensione dei loro dati. Ringraziamo Ragnor Comerford per averci aiutato ad implementare la nuova versione di Predikon. Ringraziamo anche Brunella Spinelli e Young-Jun Ko per le loro traduzioni in italiano e tedesco. Diamo una menzione d'onore a Vincent Etter e Julien Herzen che hanno iniziato questo progetto nel 2014 e che hanno fornito un prezioso feedback durante tutto il continuo sviluppo di Predikon.
Pubblicazioni accademiche
A. Immer, V. Kristof, M. Grossglauser, P. Thiran, Sub-Matrix Factorization for Real-Time Vote Prediction, Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2020.
V. Etter, E. Khan, M. Grossglauser, P. Thiran, Online Collaborative Prediction of Regional Vote Results, Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2016.
V. Etter, J. Herzen, M. Grossglauser, P. Thiran, Mining Democracy, Conference on Online Social Networks (COSN), 2014.