2020年選挙：民主党は上院を制することができるか？：英語学習ノート

Who's going to win America's election?

誰がアメリカの選挙に勝つのでしょうか？

Today was the day of a thousand polls.

今日は無数の世論調査が発表された一日でした。

It's a question everyone is trying to answer.

それは誰もが答えを出そうとしている質問です。

Joe Biden up over President Trump. 語彙

ジョー・バイデン氏がトランプ大統領をリードしています。

Donald Trump is within the margin of error. 語彙

ドナルド・トランプ氏は誤差の範囲内につけています。

Most of the focus is on the presidency,

関心の大部分は大統領選に向けられていますが、

but there's another crucial race.

もう一つ重要な選挙があります。

With Democrats and Republicans battling for control of the Senate in 2020.

それは2020年に民主党と共和党が支配権を争う上院選です。

The Democrats hope this is their chance to win back the Senate.

民主党はこれが上院を取り戻すチャンスだと期待しています。

After five years,

5年の時を経て、

the Democrats are in with a shot of taking back America's Senate. 慣用句

民主党はアメリカの上院を奪還するチャンスを迎えています。

But with 35 individual races to follow,

しかし、35の個別の選挙戦を追う必要があり、

the result is harder to predict than the presidency.

その結果は大統領選よりも予測が困難です。

So, how do you work out who will win?

では、誰が勝つかどうやって割り出すのでしょうか？

The Economist might have the answer.

『エコノミスト』誌に答えがあるかもしれません。

Control of Congress can make or break a presidency, 慣用句

議会の支配権は大統領の任期の成否を左右し、

especially one intent on delivering change. 文法

特に変革をもたらそうとする大統領にとっては重要です。

If you just look at the presidency of Barack Obama,

バラク・オバマ大統領の任期を見てみると、

he passed a bunch of major legislation during the first two years of his term.

彼は任期の最初の2年間で多くの主要な法案を通過させました。

The healthcare reform,

医療保険制度改革や、

also the financial reform.

金融改革などです。

And then once the Republicans won the House in 2010, 文化背景

しかし、2010年に共和党が下院で勝利した途端に、

that was that. 慣用句

それで終わりでした。

No more legislative achievements for six years.

その後の6年間、立法上の成果はありませんでした。

Mitch McConnell,

ミッチ・マコーネルは、

the Senate Majority Leader at the end of Barack Obama's time in office, 文化背景

バラク・オバマの任期終盤における上院多数党院内総務でしたが、

saw blocking democratic motions as part and parcel of his job. 慣用句

民主党の動議を阻止することを自身の重要な任務とみなしていました。

I was in charge of what we did the last two years of the Obama administration.

私はオバマ政権の最後の2年間に我々が行ったことを取り仕切りました。

I give you full credit for that.

それについては全面的にあなたの功績だと認めます。

There is no doubt in my mind that if Joe Biden wins the presidency, フレーズ

私が確信しているのは、もしジョー・バイデンが大統領選に勝てば、

Mitch McConnell will respond to his nominees and legislative initiatives exactly the way he did to Barack Obama,

ミッチ・マコーネルは、バラク・オバマに対して行ったのと全く同じように、バイデンの指名人事や立法案に対応するだろうということです。

which is to block everything that he possibly can.

つまり、可能な限りのあらゆるものを阻止するということです。

There are 35 Senate seats up for grabs in November. 慣用句

11月には上院の35議席が争われます。

The Republicans are defending 23 seats,

共和党は23議席、

the Democrats 12.

民主党は12議席を守ることになります。

To take control,

支配権を握るために、

the Democrats will need to gain at least four.

民主党は少なくとも4議席を増やす必要があります。

Three if Biden wins the presidency,

バイデンが大統領選に勝てば、副大統領が同数票の決定権を持つため、

as the Vice President decides on tied votes. 文化背景

3議席で済みます。

But trying to predict the result is not an easy task.

しかし、結果の予測は容易なことではありません。

There's so many different races with so many different candidates and so many different polls.

あまりにも多くの異なる選挙区があり、あまりにも多くの異なる候補者がいて、あまりにも多くの異なる世論調査があります。

I mean,

つまり、

there's just no way that one person could keep track of it all in their head. 句動詞

一人の人間がそのすべてを頭の中で把握しきれるわけがありません。

And fortunately,

しかし幸いなことに、

we have computers to do that for us.

我々の代わりにそれをしてくれるコンピューターがあります。

Earlier this year,

今年初め、

Dan began work on creating a model to predict the result of the Senate vote.

ダンは上院選の結果を予測するためのモデル作成に着手しました。

It was probably a good three months of non-stop work including nights and weekends this July,

今年の7月、

August, September.

8月、9月は、夜間や週末を含め、おそらく丸3ヶ月間休みなしの作業でした。

It's about as big as a project as anything I've ever done.

これは私がこれまでに手がけた中で最大級のプロジェクトです。

All of that work for one crucial number,

そのすべての作業は、ある重要な一つの数字のためでした。

the percentage chance of a victory.

それは勝利の確率というパーセンテージです。

As of October 6th,

10月6日時点で、

our model gave the Democrats a 71% chance of winning the Senate.

私たちのモデルは民主党が上院を制する確率を71%としました。

If you click on the link above,

上のリンクをクリックすると、

it'll take you to the most up-to-date forecast.

最新の予測を見ることができます。

But why trust this number more than the polls?

しかし、なぜ世論調査よりもこの数字を信頼するのでしょうか？

The Economist's model takes in two sources of information to produce its predictions. 句動詞

『エコノミスト』誌のモデルは、2つの情報源を取り入れて予測を算出します。

The first is those polls.

一つ目はそれらの世論調査です。

You can get quite accurate predictions of how legislative elections are going to go 語彙

議会選挙がどうなるかについて、かなり正確な予測を出すことができます。

using polls when you have a lot of quality polls taken really close to an election.

選挙の直前に質の高い世論調査が大量に行われている場合、世論調査を使えば。

The problem is the quality and quantity of polls for Senate races vary widely state by state.

問題は、上院選の世論調査の質と量が州ごとに大きく異なることです。

And every race counts.

そして、すべての選挙戦が重要です。

That leaves you very, very in the dark in races that don't have much or any polling. 慣用句

そのため、世論調査が少ない、あるいは全くない選挙戦では、非常に暗中模索の状態になります。

So, the model also looks at a range of historical factors.

そこで、このモデルは様々な歴史的要因にも着目しています。

Things like a state's voting history,

州の投票履歴や、

whether a candidate is the incumbent, 語彙

候補者が現職かどうか、

their political experience,

彼らの政治経験、

or how much money they've raised.

または集めた資金の額などです。

Political science nerds call these factors fundamentals. 語彙

政治学のオタクたちは、これらの要因をファンダメンタルズ（基礎的条件）と呼びます。

You can produce predictions of results in these races based on all of those sort of benchmark

これらのベンチマークとなる

quote-unquote fundamental factors without seeing a single poll. 語彙

いわゆるファンダメンタルズの要因に基づいて、世論調査を一切見ずにこれらの選挙の結果予測を出すことができます。

But first,

しかしその前に、

the model has to estimate the impact each of those factors is likely to have on the result.

モデルは、それらの各要因が結果に及ぼすと思われる影響を見積もる必要があります。

To work that out, 句動詞

それを割り出すために、

it is tested on an election for which we already know the result.

すでに結果が分かっている選挙でモデルをテストします。

You say,

こう言うわけです。

"Okay, let's give our model the data from every election year except for say 1976.

「よし、例えば1976年を除くすべての選挙年のデータをモデルに入力してみよう。

And based on everything we knew from every year but 1976,

そして、1976年以外のすべての年から得た知識に基づいて、

what would we have predicted for 1976?" 文法

1976年についてどのような予測ができただろうか？」

It does terribly.

結果はひどいものです。

You say, "Oops,

そこで「おっと、

that was overfit. 語彙

これは過学習（オーバーフィット）だった。

What were the least useful variables in here,

ここで最も役に立たなかった変数、

the ones we could most afford to do without? 句動詞

つまり最も省いてもよさそうな変数はどれだろう？

And let's get rid of them." 句動詞

それらを削除しよう」と言います。

And then even the really strong variables,

さらに、非常に強力な変数であっても、

let's maybe trim their effect size by like 10% or something because you just never know.

影響の大きさを10％程度縮小するかもしれません、何があるか分からないからです。

And you basically have the computer just try a zillion of these permutations

そして基本的に、コンピューターにこうした無数の順列の組み合わせを試させ、

until it finds the amount of shrinkage that yields the best predictions on the unseen data. 語彙

未知のデータに対して最良の予測をもたらす縮小量を見つけ出すのです。

Why go to all this trouble? フレーズ

なぜこのような手間をかけるのでしょうか？

Because projections that combine polling data with fundamental factors

世論調査のデータとファンダメンタルズの要因を組み合わせた予測は、

tend to be much more stable than those looking at polling alone. 文法

世論調査だけを見たものよりもはるかに安定する傾向があるからです。

Take the 1992 election, 話の流れ

ジョージ・H・W・ブッシュがビル・クリントンに大統領選で敗れた

where George H.W. Bush lost the presidency to Bill Clinton.

1992年の選挙を見てみましょう。

This line marks his eventual share of the vote.

この線が彼の最終的な得票率を示しています。

But in the months before the election,

しかし、選挙の数ヶ月前には、

you'd have been hard pressed to foresee that. 慣用句

それを予測するのは至難の業だったでしょう。

The polls were all over the place. 慣用句

世論調査の結果はバラバラでした。

The Economist model would have been within the margin of error throughout that election year.

『エコノミスト』誌のモデルなら、その選挙の年を通じて誤差の範囲内に収まっていたでしょう。

So much for elections that have long since been decided. 話の流れ

とっくに決着がついた選挙についての話はこれくらいにしましょう。

What about the 2020 Senate race?

2020年の上院選についてはどうでしょうか？

Here's an example of how we rate the chances that a Republican senator like Susan Collins from Maine

メイン州のスーザン・コリンズのような共和党上院議員が議席を維持する可能性を、

will retain her seat.

私たちがどのように評価しているかを示す例がここにあります。

Collins won the 2014 election for her Senate seat by a landslide, 慣用句

コリンズは2014年の上院選で地滑り的勝利を収めており、

suggesting it's more likely she would be voted in again.

彼女が再び当選する可能性が高いことを示唆しています。

She also has the advantage of incumbency,

彼女には現職の強みもあり、

something particularly important in Maine.

これはメイン州において特に重要なことです。

But the Democratic candidate Sara Gideon has raised more money in fundraising.

しかし、民主党候補のサラ・ギデオンは、資金集めにおいてより多くの資金を調達しました。

Based on these and other fundamentals,

これらや他のファンダメンタルズに基づき、

the model had Collins eight points ahead.

モデルはコリンズが8ポイントリードしていると算出しました。

But that's not the end of the story. 慣用句

しかし、話はこれで終わりません。

And then each time a poll comes in,

その後、世論調査が出るたびに、

you update your prediction.

予測を更新していきます。

It will move incrementally in the direction of whatever the new poll you're adding says.

追加した新しい世論調査の結果が示す方向へ、少しずつ動いていきます。

There have been a number of high-quality polls in Maine,

メイン州では質の高い世論調査が多数行われており、

the kind of poll our model weighs heavily.

それは私たちのモデルが大きく重視する種類の世論調査です。

With those factored in, 句動詞

それらを考慮に入れると、

the forecast swings in favor of her Democratic challenger. フレーズ

予測は民主党の対立候補に有利に傾きます。

So, which other races should you keep an eye on? 慣用句

では、他に注目すべき選挙戦はどれでしょうか？

According to The Economist's model,

『エコノミスト』誌のモデルによれば、

Alabama is very likely to switch from Democrat to Republican.

アラバマ州は民主党から共和党に乗り換える可能性が非常に高いです。

Whilst Arizona, Colorado, and North Carolina,

一方、アリゾナ州、コロラド州、ノースカロライナ州は、

like Maine, have a good chance of flipping the other way. 語彙

メイン州と同様に、反対方向に寝返る可能性が十分にあります。

If Biden wins the presidency,

もしバイデンが大統領選に勝てば、

this map would give the Democrats their Senate majority.

この地図は民主党に上院の過半数をもたらすことになります。

Of course,

もちろん、

there's another challenge in predicting the results of these or any other race in the 2020 election,

2020年の選挙において、これらや他の選挙の結果を予測するには別の課題があります、

however good the model. 文法

モデルがどれほど優れていようとも。

While in a pandemic,

パンデミックの渦中にあるため、

votes cast by mail are expected to set a new record this November. 解説

今年の11月は郵便投票の数が新記録を樹立すると予想されています。

While the experts say voting by mail is safe,

専門家は郵便投票は安全だと言いますが、

it's yet another example of how it's complicated and it could be even more challenging come November. 語彙

それは状況がいかに複雑で、11月に向けてさらに困難になり得るかを示すもう一つの例です。

My model does not make any explicit adjustments for the fact that this election is occurring during the COVID pandemic.

私のモデルは、今回の選挙が新型コロナウイルスのパンデミック中に発生しているという事実について、明確な調整は行っていません。

I think COVID is a huge deal.

新型コロナは非常に重大な問題だと思います。

It's obviously killed a huge amount of people.

明らかに膨大な数の人々が亡くなっています。

And of course,

そしてもちろん、

it will cause changes in the way we vote that could indeed have significant unexpected uh you know,

それは私たちの投票方法に変化をもたらし、確かに重大で予期せぬ、ええと、つまり、

unmodelable effects.

モデル化できない影響を及ぼす可能性があります。

But uh I'll need to see the evidence.

しかし、ええと、私は証拠を見る必要があります。

Without that evidence,

その証拠がなければ、

predicting how the pandemic's going to affect this election would call for forces far beyond science. 解説

パンデミックがこの選挙にどのような影響を与えるかを予測するには、科学をはるかに超えた力が必要になるでしょう。

I'm Dan Rosenheck,

私はダン・ローゼンヘック、

The Economist's data editor.

『エコノミスト』誌のデータエディターです。

You can keep up to date on all of our election coverage by clicking on the link opposite.

向かい側のリンクをクリックすれば、私たちの選挙報道のすべての最新情報を確認できます。

Thank you for watching.

ご視聴ありがとうございました。