NOMINAR (método de escala)
NOMINATE (un acrónimo de Nominal Three-Step Estimation) es una aplicación de escalado multidimensional desarrollada por los politólogos Keith T. Poole y Howard Rosenthal a principios de la década de 1980 para analizar datos preferenciales y de elección, como el comportamiento de votación nominal legislativa. [1] [2] A medida que aumentaron las capacidades informáticas, Poole y Rosenthal desarrollaron múltiples iteraciones de su procedimiento NOMINAR: el método D-NOMINAR original, W-NOMINAR y, más recientemente, DW-NOMINAR (para NOMINAR dinámico y ponderado). En 2009, Poole y Rosenthal fueron nombrados los primeros beneficiarios de la Sociedad de Metodología Política.'s Best Statistical Software Award por su desarrollo de NOMINATE, un reconocimiento otorgado a "individuo(s) por desarrollar software estadístico que hace una contribución significativa a la investigación". [3] En 2016, Keith T. Poole recibió el premio Career Achievement Award de la Society for Political Methodology. La mención de este premio dice, en parte, "Uno puede decir perfectamente correctamente, y sin hipérboles: el estudio moderno del Congreso de los EE. UU. sería simplemente impensable sin los puntajes de votación nominal nominal de NOMINATE. NOMINATE ha producido datos que cuerpos enteros de nuestro la disciplina, y muchos en la prensa, se han basado para comprender al Congreso de los Estados Unidos". [4]
El procedimiento principal es una aplicación de técnicas de escalado multidimensional a los datos de elección política. Aunque existen diferencias técnicas importantes entre estos tipos de procedimientos de escala NOMINATE; [5] todos operan bajo los mismos supuestos fundamentales. Primero, que las opciones alternativas se pueden proyectar en un espacio euclidiano básico de baja dimensión (a menudo bidimensional) . Segundo, dentro de ese espacio, los individuos tienen funciones de utilidad que tienen forma de campana ( normalmente distribuidas ) y maximizadas en su punto ideal. Porque los individuos también tienen funciones de utilidad simétricas de un solo picoque se centran en su punto ideal, los puntos ideales representan los resultados preferidos de los individuos. Es decir, los individuos desean más los resultados más cercanos a su punto ideal y elegirán/votarán probabilísticamente por el resultado más cercano.
Los puntos ideales se pueden recuperar al observar las elecciones, con individuos que exhiben preferencias similares ubicados más cerca que aquellos que se comportan de manera diferente. Es útil comparar este procedimiento con la producción de mapas basados en las distancias de conducción entre ciudades. Por ejemplo, Los Ángeles está a unas 1.800 millas de St. Louis; St. Louis está a unas 1.200 millas de Miami; y Miami está a unas 2.700 millas de Los Ángeles. A partir de estos datos de (des)similitudes, cualquier mapa de estas tres ciudades debería ubicar a Miami lejos de Los Ángeles, con St. Louis en algún punto intermedio (aunque un poco más cerca de Miami que de Los Ángeles). Así como ciudades como Los Ángeles y San Francisco se agruparían en un mapa, NOMINAR ubica a legisladores ideológicamente similares (por ejemplo, las senadoras liberales Barbara Boxer (D-Calif.) yAl Franken (D-Minn.) ) más cerca entre sí y más lejos de legisladores disímiles (p. ej., el senador conservador Tom Coburn (R-Okla.) ) según el grado de acuerdo entre sus registros de votación nominal. En el corazón de los procedimientos NOMINATE (y otros métodos de escalado multidimensional , como el método de clasificación óptima de Poole [6] ) se encuentran los algoritmos que utilizan para organizar a los individuos y las opciones en un espacio de baja dimensión (generalmente bidimensional). Por lo tanto, las puntuaciones de NOMINATE proporcionan "mapas" de las legislaturas. [7]
