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ベンフォードの法則が今回の選挙に適用できるか？

Fact check: Deviation from Benford’s Law does not prove election fraud
https://www.reuters.com/article/uk-factcheck-benford-idUSKBN27Q3AI

ミシガン大学で政治学と統計学科の教授であるウォルターメバネは、2006年12月に、米国の大統領選挙の結果にベンフォードの法則を応用する論文を執筆したことで知られます。
2020年11月9日、「いくつかの質問」に応えて、メバネは「米国の2020年大統領選挙の一部のデータへのベンフォードの法則の不適切な適用」という論文を発表しました。
http://www-personal.umich.edu/~wmebane/inapB.pdf
彼の論文は前置きとして「これらの情報源に表示されたグラフは、ジョージア州フルトン郡、ペンシルバニア州アレゲニー郡、ウィスコンシン州ミルウォーキー、およびイリノイ州シカゴからのデータの各選挙区の投票の最初の桁の数字をカウントしています」と述べています。
「選挙区の投票数の最初の桁は、不正選挙の診断に役立たないことは広く理解されています」と彼は書いています。

メリーランド大学情報学部教授のJenGolbeck博士（www.cs.umd.edu/~golbeck/）は、Twitterのスレッドで、ソーシャルメディアの投稿の主張は誤りであると述べました。上記の記事を引用しています。彼女はロイターに次のように語りました。「ベンフォードの法則が選挙で働いているという確固たる証拠はまったくありません。結果は非常に複雑です。つまり、それは何の証拠でもないということです。」
Golbeck氏は、ソーシャルメディアユーザーによって引用されている一部のグラフの数字はラベル付けさえされていないが、法則は「非常に特定の種類の数字に作用する」と指摘しています。
彼女は、ベンフォードの法則を分析する研究は、人々が投稿している分析ほど単純ではないと付け加えました。研究は「非常に高度な統計手法」を使用し、多くの場合、独自の予想分布を持つ「2桁目」を調べます。