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【國際關係深度評：經典復刻 🇺🇸】 美國民調黑天鵝：哪裏出了錯?
🕑 Added 2024-11-01 07:01:02 +0000 UTC在上兩屆美國大選，特朗普的表現都比民調反映的要好，令民調失準成了近年備受討論的現象。一直以來，以「data-driven」為招牌的民調/預測網站如RealClearPolitics（RCP）、FiveThirtyEight（538），以及包括《紐約時報》、CNN 等媒體公布的民調數據，一直是各方研判選情的主要訊息來源。然而在2016年，根據 RCP 綜合各家民調數據分析，第三次辯論前後，希拉莉領先特朗普7%；直至選舉日前，仍領先3%。《紐約時報》等預測特朗普當選率僅為10%左右；對特朗普最樂觀的538網站，也僅為29%。
這些網站的預測究竟如何得來？
基本上，都是以原始民調為基本數據，調查過程一般包括電話訪問、網絡調查，前者依然最被傳統媒體依賴。民調機構通常通過隨機抽樣，選擇電話號碼，然後根據事前的一系列假設、樣本代表的不同群體進行「加權」，從而推測各群體的投票傾向。對於以「州數據」為基礎的預測，調查機構一般累積各州民調，再得出候選人的選舉人票得票率。與此同時，也有直接進行全國民調的機構，但因不能契合選舉人票制，一般只作參考。
總之，無論是哪種民調，最後都未能預計特朗普當選。
按照RCP等分州累積的民調，在大選日早上，希拉莉預計穩得206張選舉人票，特朗普有164張，剩下168張則屬「搖擺州」。而密歇根、賓夕法尼亞兩州民調，都顯示希拉莉勝出，誤差為4%；俄亥俄和威斯康星兩州特朗普的得票率比預計高出6%；北卡羅來納州則高出4.5%。
有一個宏觀觀察可提供一些啟示：教育程度較低的白人社群在大選中，對特朗普的支持率似乎被嚴重低估了。根據英國《每日電訊報》分析，「州大學以下教育水平的白人人口數佔該州人口總數比例」和「民調預測與實際投票結果之差異」兩者，呈現顯著的正面關連。換言之，教育程度低的白人社群佔總人數比例越高的州，越有「低估特朗普支持率」的傾向。
在這基礎上，我們可以首先假設，「不回應偏差」（non-response bias）可能導致特定人群在前期民調中「失語」。
例如，受教育程度較低的農村社群，一直是民調機構難以大規模觸及的採訪對象，卻在上兩次大選中，被特朗普競選團隊作出針對性動員，投票積極性極高。他們在前期民調中發聲的比例，顯然低於實際投票比例，無論怎樣加權，都難以預測。
更有甚者，主流媒體在大選初期，已經通過各家民調數據「唱衰」特朗普，部分反建制情緒濃厚的選民，可能天然對民調機構（及其背後的建制勢力）感到反感，直接在採訪中拒絕回應，例如聽見《紐約時報》就嗤之以鼻。這部分人，也是影響民調準確度的因素。
（待續）
*改編自沈旭暉《信報財經新聞》文章
▶️ FOMO：演算法控制下的美國大選兩極評論
https://www.youtube.com/watch?v=pyNHUm1JFQU
Comments
堅離地書院 College
我有呢個信心，不過唔少朋友無
Good Year
美國佬強悍既地方係不斷修正, 錯左下次黎過, 今次睇下又如何
KTH
我係侵粉，如果我收到民調電話，一定講支持賀同志，因為想侵唔好放軟手腳，焗佢出盡力拉票，相反令賀同志一方以為自己贏硬坐定笠六。 好似台灣都興咁樣玩。
