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Ballot Design and Electoral Outcomes: The Role of Candidate Order and Party Affiliation

Cet article utilise un modèle d'inférence causale et l'apprentissage automatique double sur les élections judiciaires de Caroline du Nord pour démontrer que l'omission des désignations de parti sur les bulletins de vote provoque le fait qu'environ 12 à 15 % des électeurs partisans votent de manière incorrecte en se fiant à des indices d'ordre des candidats trompeurs, une erreur qui disparaît lorsque les affiliations partisanes sont explicitement affichées.

Auteurs originaux : Alessandro Arlotto, Alexandre Belloni, Fei Fang, Saša Pekeč

Publié 2026-07-22

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : Alessandro Arlotto, Alexandre Belloni, Fei Fang, Saša Pekeč

Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

Imaginez que vous soyez à une fête massive et chaotique où tout le monde essaie de choisir un capitaine d'équipe. Dans le monde de la science politique, les chercheurs étudient comment les gens font ces choix. Parfois, les électeurs sont très informés ; ils savent exactement qui ils aiment et pourquoi. D'autres fois, ils cherchent juste un indice rapide, comme la couleur d'une équipe sur un maillot. L'un des indices les plus célèbres est « l'affiliation partisane » — savoir si un candidat est Démocrate ou Républicain. Mais que se passe-t-il quand le maillot est manquant ? C'est là que la science de l'inférence causale entre en jeu. Considérez cela comme la boîte à outils d'un détective utilisée pour comprendre la cause et l'effet. Au lieu de simplement supposer que « A a causé B », les scientifiques essaient d'isoler A pour voir si B se produit réellement à cause de lui, en écartant les autres suspects sournois. Ils regardent également la conception du bulletin de vote, qui est simplement la disposition de la liste des candidats. Tout comme un menu peut vous pousser à commander le premier article simplement parce qu'il est en haut de la liste, l'ordre des noms sur une feuille de vote peut tromper votre cerveau et vous faire choisir la mauvaise personne. Cela importe car si les électeurs choisissent accidentellement la mauvaise personne, les résultats électoraux ne reflètent pas réellement ce que les gens voulaient, ce qui peut changer les lois et les dirigeants.

Maintenant, zoomons sur un mystère résolu par une équipe de chercheurs de l'Université Duke et de Yale. Ils voulaient savoir : L'ordre des noms sur un bulletin de vote trompe-t-il les électeurs en les faisant voter pour le mauvais parti ?

En Caroline du Nord, les règles de présentation des juges sur le bulletin de vote étaient un peu comme un jeu de hasard. Pendant quelques années, la loi stipulait que dans les scrutins où les étiquettes de parti des candidats étaient imprimées (comme « Démocrate » ou « Républicain » à côté de leur nom), l'ordre était déterminé par le parti qui gérait le bureau du gouverneur. Mais pour d'autres scrutins — spécifiquement les élections judiciaires sans étiquettes de parti — l'ordre était décidé par un tirage au sort, comme tirer une lettre dans un chapeau pour voir qui serait listé en premier. Cela a créé une expérience parfaite et accidentelle. Parfois, le « Démocrate » était listé en premier pour la présidentielle (avec l'étiquette), mais le juge « Démocrate » était listé en second dans l'élection judiciaire (sans l'étiquette). Les chercheurs appellent cela un « basculement » (flip).

L'équipe s'est demandé si les électeurs partisans (les gens qui votent habituellement pour leur parti) seraient confus. Si un électeur voit « Démocrate en premier » pour la Présidence, il pourrait supposer « Démocrate en premier » pour le juge aussi. Si le bulletin du juge est basculé, cet électeur pourrait accidentellement voter pour le juge Républicain, pensant qu'il vote pour le Démocrate.

Pour résoudre cela, les chercheurs n'ont pas seulement deviné ; ils ont utilisé une méthode informatique super intelligente appelée Apprentissage Automatique Double (Double Machine Learning). Imaginez essayer de trouver une seule aiguille dans une botte de foin qui est aussi en train de bouger. Cette méthode aide à séparer l'« aiguille » (l'effet du basculement) de la « botte de foin » (toutes les autres choses qui affectent le vote, comme l'âge des gens, le taux de participation, ou les autres élections présentes au bulletin). Ils ont examiné les données de plus de 37 000 bureaux de vote à travers quatre années électorales différentes.

Voici ce qu'ils ont trouvé : Le basculement se produit réellement, et il provoque des erreurs.

Lorsque l'ordre des juges était inversé par rapport à la course présidentielle, le lien entre la façon dont une ville votait pour le Président et la façon dont elle votait pour le juge devenait beaucoup plus faible. C'est comme si vous suiviez habituellement l'exemple d'un ami, mais que soudain, votre ami se retrouve debout de l'autre côté de la pièce, et vous finissez par suivre la mauvaise personne.

Les chercheurs ont calculé exactement combien de personnes se sont trompées. Ils ont estimé que 12,0 % des électeurs démocrates et 15,4 % des électeurs républicains ont voté incorrectement à cause de ce changement d'ordre. C'est beaucoup de gens ! Pour mettre cela en perspective, si vous avez une pièce de 100 électeurs républicains qui avaient l'intention de voter pour le juge de leur parti, environ 15 d'entre eux ont accidentellement voté pour l'autre camp simplement parce que les noms étaient dans un ordre différent de ce qu'ils attendaient.

L'équipe a été très prudente pour s'assurer qu'il ne s'agissait pas d'un coup de chance. Ils ont effectué un « test placebo », qui est comme un groupe de contrôle dans une expérience scientifique. Ils ont examiné les scrutins où les étiquettes de parti étaient visibles sur le bulletin. Dans ces cas, l'effet de « basculement » a disparu. Cela a confirmé leur théorie : les gens ne sont confus que lorsque les étiquettes sont absentes et qu'ils doivent compter sur l'ordre des noms comme indice. Quand l'indice est là (l'étiquette), le tour ne fonctionne pas.

Ainsi, l'article conclut que la conception du bulletin de vote n'est pas seulement une question d'esthétique ; c'est une force puissante qui peut accidentellement changer les résultats électoraux. Lorsque les électeurs comptent sur l'ordre des noms pour deviner le parti d'un candidat, et que cet ordre est inversé, une part significative du vote est mal dirigée. Les auteurs suggèrent que si nous voulons que les élections reflètent véritablement ce que les gens veulent, nous devons être attentifs à la manière dont nous organisons les noms sur la page, surtout lorsque nous retirons les étiquettes de parti qui sont si utiles.

Résumé technique : Conception du bulletin de vote et résultats électoraux

Énoncé du problème
Cet article examine comment la conception du bulletin de vote influence les résultats électoraux, en se concentrant spécifiquement sur l'impact de l'omission des désignations de parti (étiquettes) dans les élections judiciaires non partisanes. L'hypothèse centrale est que les électeurs partisans, confrontés à un bulletin non partisan dépourvu d'étiquettes de parti, s'appuient sur des « indices d'ordre des partis » (party-order cues) — la séquence dans laquelle les partis apparaissent sur le bulletin dans d'autres concours (par exemple, la course présidentielle) — pour inférer l'affiliation des candidats. Si l'ordre des partis dans une course judiciaire non partisane diffère de l'ordre des partis dans la course présidentielle partisane concomitante (un « basculement » ou flip), ces électeurs peuvent voter pour le mauvais candidat. Les auteurs visent à quantifier l'ampleur de ces « erreurs de vote partisan » (partisan-voting mistakes) et l'effet de basculement (flip effect) qui en résulte sur les parts de voix.

Méthodologie
Les auteurs développent un cadre d'inférence causale exploitant une expérience naturelle quasi-aléatoire au sein de la Caroline du Nord (NC) pour les élections judiciaires.

Source de données : L'étude utilise des données par circonscription issues de 13 courses judiciaires à l'échelle de l'État (Cour suprême de la NC et Cour d'appel de la NC) tenues lors des élections générales de 2004, 2008, 2012 et 2016. Ces courses ne comportaient pas de désignations de parti. Un échantillon placebo de 17 courses avec désignations de parti (2016, 2020, 2024) est utilisé pour la validation. Le jeu de données comprend 37 690 observations par circonscription pour l'échantillon principal et 50 804 pour l'échantillon placebo, enrichi de plus de 85 000 covariables, incluant des données démographiques, la participation et les résultats de concours étatiques concomitants.
Stratégie d'identification : L'identification repose sur la loi générale de la Caroline du Nord, qui dictait historiquement l'ordre des candidats via des tirages aléatoires (par exemple, la sélection d'une lettre de début pour l'ordre alphabétique) pour les courses non partisanes, tandis que les courses partisanes suivaient des règles différentes (par exemple, ordre alphabétique par parti ou premier le parti du gouverneur). Cela crée une variation exogène sur le fait que l'ordre des partis d'une course judiciaire soit « inversé » par rapport à la course présidentielle ( $T_c=1$ ) ou aligné ( $T_c=0$ ).
Technique d'estimation : Pour gérer la haute dimensionnalité des covariables et permettre des formes fonctionnelles flexibles, les auteurs emploient l'apprentissage automatique double (Double Machine Learning - DML).
- Modèle de résultat : $Y_{cp} = f(X_p)T_c + g(X_p, W_{cp}, Z_c) + \epsilon_{cp}$ , où $Y_{cp}$ est la part de voix judiciaire, $X_p$ est la part de voix présidentielle, et $f(X_p)$ représente l'effet de basculement hétérogène.
- Modèle de traitement : L'assignation du traitement est modélisée comme une moyenne constante ( $m_0$ ) en raison de la nature quasi-aléatoire de l'assignation au niveau du concours.
- Estimation des paramètres de nuisance : La fonction $g$ est estimée à l'aide de l'Elastic Net avec une sélection de pénalité par validation croisée afin de contrôler les facteurs de confusion sans introduire de biais dans l'estimateur de l'effet de traitement.
- Inférence : Les auteurs calculent des erreurs types robustes par grappes pour tenir compte de la dépendance intra-concours. Ils utilisent une procédure de bootstrap par multiplicateur pour construire des bandes de confiance simultanément valides pour l'effet de basculement sur l'ensemble de la plage des parts de voix présidentielles ( $x \in [0, 1]$ ).

Principales contributions

Cadre causal pour la conception du bulletin : L'article établit un modèle d'inférence causale rigoureux pour isoler l'effet des inversions d'ordre de parti en l'absence d'étiquettes de parti, en distinguant l'impact net sur les parts de voix (effet de basculement) de la proportion d'électeurs commettant des votes incorrects (erreurs de vote partisan).
Application méthodologique : Il démontre l'application du Double Machine Learning dans un contexte électoral avec une assignation de traitement par grappes et des covariables de haute dimension, en utilisant le cross-fitting et les conditions d'orthogonalité pour garantir une inférence statistique valide.
Quantification des erreurs de vote : L'étude fournit des estimations spécifiques de la part des électeurs partisans votant incorrectement en raison de la conception du bulletin, une métrique souvent difficile à identifier dans les données agrégées.

Résultats

Hétérogénéité de l'effet de basculement : L'analyse confirme que l'effet de basculement est hétérogène par rapport à la part de voix présidentielle. L'effet est positif lorsque la part de voix présidentielle d'un parti est faible et négatif lorsqu'elle est élevée, ce qui est cohérent avec le mécanisme selon lequel les électeurs utilisent l'ordre du haut de l'affiche comme indice.
Ampleur des erreurs : En utilisant l'effet de basculement estimé pour une circonscription hypothétique où le candidat présidentiel d'un parti reçoit 100 % des voix, les auteurs estiment que :
- 12,0 % (Erreur Standard : 3,6 %) des électeurs partisans démocrates votent incorrectement en raison de l'inversion de l'ordre des partis.
- 15,4 % (Erreur Standard : 4,0 %) des électeurs partisans républicains votent incorrectement en raison du basculement.
Test placebo : Un test placebo utilisant des courses judiciaires avec désignations de parti (où l'affiliation est observable) montre que l'effet de basculement disparaît. Cela confirme que les erreurs observées dans l'échantillon principal sont pilotées par le recours aux indices d'ordre en l'absence d'étiquettes, soutenant ainsi le mécanisme causal proposé.
Preuve de corrélation : Une analyse préliminaire montre une chute significative de la corrélation entre les parts de voix présidentielles et judiciaires dans les courses avec basculement par rapport aux courses sans basculement (par exemple, la corrélation démocrate passe de 0,714 à 0,564), fournissant une preuve descriptive de la perturbation des modes de vote.

Signification
L'article affirme que ses conclusions sont cruciales pour comprendre comment la conception du bulletin peut involontairement fausser les résultats électoraux, provoquant une divergence entre les résultats et les préférences réelles des électeurs. En quantifiant la part des erreurs de vote partisan, l'étude offre une preuve concrète que l'omission des étiquettes de parti dans les concours non partisans, combinée à des règles d'ordonnancement spécifiques, conduit un nombre non négligeable d'électeurs à voter contrairement à leur intention. Les auteurs postulent que ces résultats ont des implications politiques directes sur la manière dont les bulletins devraient être conçus pour minimiser la confusion et garantir que les résultats électoraux reflètent fidèlement la volonté des électeurs. L'étude ne propose pas de changements législatifs spécifiques, mais met en lumière le mécanisme causal par lequel les conceptions actuelles peuvent échouer à servir les électeurs partisans.

Résumé technique : Conception du bulletin de vote et résultats électoraux

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