p Mensagens de texto de amigo para amigo podem ser a nova campanha de campanha de porta em porta que antecede a eleição de 2020. p Pesquisadores de Columbia descobriram que mensagens de texto podem ser uma alternativa eficaz ao convencional, táticas de mobilização cara a cara de eleitores durante a pandemia COVID-19. O time, que foi liderado pelo pesquisador de pós-doutorado do Data Science Institute Aaron Schein, descobriram que receber uma mensagem de um amigo aumentou a participação eleitoral durante as eleições de meio de mandato de 2018. O efeito estimado foi equivalente à campanha de porta em porta, um achado importante na era do distanciamento social.

p Schein e seus colaboradores, incluindo o cientista político Donald Green, David Blei, membro da DSI, Dhanya Sridhar, colega de pós-doutorado em DSI, et al., fez parceria com Outvote, uma ferramenta para votar, para conduzir o estudo.

p Outvote randomizou um aspecto de seu sistema antes das eleições de meio de mandato de 2018 para avaliar discretamente o efeito causal das mensagens de seus usuários sobre o comparecimento aos eleitores. A equipe de Columbia desenvolveu uma metodologia estatística para enfrentar os desafios de tais dados, e analisou as descobertas anteriores de Outvote. Sua análise revela evidências de efeitos de tratamento grandes e estatisticamente significativos de esforços de mobilização de amigo para amigo. A metodologia estatística pode ser usada para estudar outros esforços de troca de mensagens entre amigos.

p Schein usa modelos estatísticos para compreender e prever os fatores que impulsionam a participação de novos eleitores nas eleições políticas dos EUA. Ele reconhece que estudar os apelos de amigo para amigo experimentalmente pode ser desafiador. "Se o estudo for muito intrusivo, de modo que dificulta a interação natural, podemos acabar medindo o efeito dos apelos de amigo para amigo que são afetados e inautênticos. Por outro lado, se a intervenção experimental for muito fraca, podemos falhar em estimar os efeitos com precisão, " ele disse.

p O estudo empregou um esquema de 'toque leve', Schein disse, enquanto injeta aleatoriedade suficiente no sistema para identificar efeitos causais. "Os desafios estatísticos que superamos para estimar esses efeitos são provavelmente inerentes a qualquer estudo de apelos autênticos de amigo para amigo e talvez seja o motivo pelo qual houve tão poucos estudos desse tipo até o momento."

p Os resultados da pesquisa foram apresentados na Conferência Internacional de Ciências Sociais Computacionais de 2020 (IC2S2 2020). Schein recebeu o prêmio de Melhor Apresentação em 2020 durante a conferência.