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Jonathan Mummolo

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Political scientist @Princeton researching policing, bureaucracy, political behavior. Former reporter @washingtonpost. http://jonathanmummolo.com  http://policingresearch.org 

Princeton, NJ
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    Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

    New @The_JOP by @seanjwestwood @SolomonMg @ylelkes shows probabilistic election forecasts like @FiveThirtyEight confuse voters & decrease turnout, mostly among Dems. It’s thorough and innovative experimental behavioral research. A fan thread. (1/n)pic.twitter.com/06j7vlpTIv

    05:55 - 28 févr. 2020
    • 689 Retweets
    • 1 267 J'aime
    • Max Tom Hopper Naomi Reeves samanthrax Flameyyy Antonio celebrates good resistance and resilience. Patricia Mosley Annie Chen 🧧 Ehud Lamm إيهود
    34 réponses 689 Retweets 1 267 j'aime
      1. Nouvelle conversation
      2. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        Unlike polls that show candidates' expected vote share, prob. election forecasts convey the estimated probability that a candidate will win. Problem: folks don’t understand probabilities. This paper demonstrates severity of this confusion, and its political consequences. (2/n)pic.twitter.com/MEt9GoUhZs

        4 réponses 52 Retweets 224 j'aime
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      3. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        What I love about this paper is how it attacks the problem from so many angles. Not only does it feature a series of careful and novel experiments, it uses a ton of observational data to provide context for the study, clarifying the implications of the experimental results. (3/n)

        1 réponse 12 Retweets 141 j'aime
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      4. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        For example, analysis begins by systematically describing context in which prob. forecasts are consumed using cable news discussion, Twitter shares, Google searches & more. Prob. forecasts are widely discussed, especially in outlets viewed by Democrats. (4/n)pic.twitter.com/DmA59Vt5oZ

        1 réponse 16 Retweets 100 j'aime
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      5. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        Further, ANES data show Dems were more confident Hillary would win in 2016, and the most confident were less likely to vote. Perceptions of the race are important because voting is costly. If a landslide is expected, there is less utility in voting. (5/n)pic.twitter.com/UHLJBX6yPm

        2 réponses 45 Retweets 142 j'aime
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      6. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        A natural experiment shows influence of prob. forecasts: “transitory error” in 538's algo caused 2018 U.S. House predictions to spike. PredictIt & U.S. Bond market reacted. This alone could support a neat paper, but it’s presented here just to give context for main analysis.(6/n)pic.twitter.com/nscoyjSTEG

        5 réponses 14 Retweets 102 j'aime
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      7. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        Do prob. forecasts distort perceptions? Experiment #1 asks participants to evaluate hypothetical election; supplies either a prob. forecast, a vote share (poll), or both. Crucially, both projections are crafted to convey the *same* underlying information in different form. (7/n)pic.twitter.com/C81Gj5bju9

        1 réponse 10 Retweets 80 j'aime
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      8. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        Key result: “when faced with a high probability of winning, respondents reported vote share as if they expected a blowout. Yet in the condition that provided vote share, likelihood hovered around 50-50.” (8/n)pic.twitter.com/27CaiVqe5F

        2 réponses 15 Retweets 95 j'aime
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      9. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        In other words, a high prob. of winning is perceived as a landslide election, even though that may correspond to a candidate leading in the polls by only a few percentage points. Prob. forecasts distort perceptions of the state of the race. (9/n)

        1 réponse 40 Retweets 164 j'aime
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      10. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        All of this might be fine if these perceptions don’t affect voting. To test this, the authors conduct an elegant behavioral experiment with real money on the line (to avoid results driven by cheap talk). (10/n)

        1 réponse 11 Retweets 78 j'aime
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      11. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        Participants engaged in hypothetical election. They got $ at start. Each randomly assigned to see prob. forecast & vote share conveying different states of the race. They got additional $ if their team won. They could vote to help, but had to pay small amount of $ to do so.(11/n)pic.twitter.com/WsXbZVODGM

        1 réponse 14 Retweets 75 j'aime
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      12. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        Key result: “As the probability of winning diverged from 50-50, participants were less likely to vote...However, we detected no effect of vote share extremity on voting.” (12/n)pic.twitter.com/71K4XBUVMK

        1 réponse 13 Retweets 78 j'aime
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      13. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        In other words, because people interpreted high probabilities as indicative of impending landslides, they abstained from voting. There were no such abstentions when vote share was supplied instead. (13/n)

        4 réponses 28 Retweets 120 j'aime
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      14. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        Recall that prob. forecasts are mostly consumed by Democrats. Now think back to 2016. “To the extent that this experiment generalizes to real-world elections, the effects above are large enough to meaningfully alter turnout in marginal states.” (14/n)pic.twitter.com/qdFTIi7rwz

        2 réponses 25 Retweets 93 j'aime
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      15. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        In sum, prob. forecasts confuse people and lower turnout, more so for Dems than Reps. Effects are large enough to suggest meaningful impact on elections. And given that the same info can be conveyed as vote share, forecasters should just report vote share! (15/n)

        5 réponses 45 Retweets 139 j'aime
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      16. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        Congrats to @seanjwestwood @SolomonMg @ylelkes on a fantastic study. It’s an instructive example of how to surround a really difficult research question and provide as careful and thorough an answer as possible. I learned a lot from reading it. (n/n) https://www.journals.uchicago.edu/doi/pdfplus/10.1086/708682 …

        11 réponses 15 Retweets 125 j'aime
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      17. Jonathan Mummolo‏ @jonmummolo 28 févr. 2020

        Ungated version here: https://www.dartmouth.edu/~seanjwestwood/papers/aggregator.pdf …

        3 réponses 5 Retweets 38 j'aime
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