A Border Strategy Analysis of Ad Source and Message Tone in Senatorial Campaigns
Notice bibliographique
Résumé
Political advertising is controversial, as there is widespread concern about money from political action committees (PACs and super PACs) distorting the democratic process. Studying advertising effectiveness is, however, a challenging topic for several reasons, including the endogenous nature of fundraising and ad spending rates. However, the extensive use of targeting based on designated marketing areas (DMAs) creates a setting in which neighboring counties with comparable demographics receive different levels of advertising exposure. In this paper, we leverage these advertising discontinuities along DMA borders to study the relative effectiveness of political advertising on vote shares and turnout rates in 2010 and 2012 senatorial elections. We find that negative advertising sponsored by PACs is significantly less effective than that sponsored by candidates in affecting two-party vote shares and voter turnout. A 1% increase in negative advertising by the candidate produces a significant 0.015% lift in the candidate’s unconditional vote shares. By contrast, negative advertising from PACs is ineffective in increasing its supported candidate’s unconditional vote share. Further analysis reveals that the competitiveness of races moderates the effectiveness of political advertising, providing implications for those managing candidates’ campaigns, PACs, and super PACs. Data and the online appendix are available at https://doi.org/10.1287/mksc.2017.1079 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».