سريمانتي دي ومايكل ألفاريز من كالتك استخدما الحوسبة الكمومية وتعلم الآلة لفهم دوافع التصويت في انتخابات الرئاسة الأمريكية لعام 2020. تعرف على كيفية تغيير الحوسبة الكمومية للعلوم السياسية وما يعنيه ذلك للمستقبل.
في كل انتخاب، بعد إغلاق استطلاعات الرأي وإحصاء الأصوات، يأتي وقت التأمل. تظهر التوقعات على شاشات التلفاز لتقديم نظريات، ويكتب الكتاب مقالات الآراء التي تحذر وتنصح الفائزين والخاسرين، وتجري الأحزاب تشريحا لأنفسها. لم تكن الانتخابات الرئاسية الأمريكية لعام 2020 التي خسرها دونالد ترامب أمام جو بايدن استثناء.
بالنسبة لطالبة الجامعة في كالتك سريمانتي دي، قدمت الانتخابات فرصة للقيام بنوع آخر من التأمل. كان لدي سريمانتي، الذي يتخصص في علوم الحاسوب، اهتمام خاص باستخدام الحواسيب لفهم السياسة بشكل أفضل. بالعمل مع مايكل ألفاريز، أستاذ العلوم السياسية والاجتماعية الحاسوبية، استخدمت دي تعلم الآلة والبيانات التي تم جمعها أثناء انتخابات 2020 لمعرفة ما الذي دفع الناس فعليًا للتصويت لمرشح رئاسي على آخر.
في ديسمبر، قدمت دي أعمالها حول هذا الموضوع في المؤتمر الدولي الرابع حول تطبيق تعلم الآلة وتحليلات البيانات، والذي عُقد عن بُعد وتم التعرف علىه من قبل المنظمين بأنه الورقة الأفضل في المؤتمر. تحدثنا مؤخرًا مع دي وألفاريز، الذي يشغل منصب رئيس مشروع التصويت في كالتك-معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، حول أبحاثهم وما يمكن أن يقدمه تعلم الآلة لعلماء السياسة وما يعنيه ذلك بالنسبة للباحثين الجامعيين في كالتك.
استخدام تعلم الآلة لدراسة نتائج الانتخابات في عام 2020 كان أمرًا مثيرًا للاهتمام بالنسبة لسريمانتي ومايكل. فقد استخدما خوارزمية Fuzzy Forest لتحليل البيانات وتقليل التحيز في استنتاجاتهم. يعتقد الباحثون أن الحوسبة الكمومية وتعلم الآلة يمكن أن تساعد في تحسين فهمنا للعلوم السياسية ويمكن أن يمهد الطريق لمستقبل أكثر دقة وشفافية في تحليل الانتخابات ودوافع الناخبين.
