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围绕着2020年美国大选的各种话题,依然吸引着人们的关注。
虽然距离当地时间11月3日的美国大选投票日已经过去数日,目前民主党总统候选人拜登最终票数领先特朗普,并发表胜选演讲,结果似乎没有太多悬念。但是,从过程来看,拜登在多个摇摆州的最终票数优势微乎其微,整个选举进程也仿佛如同过山车,一度充满起伏。
颇具戏剧性的除了大选本身,也包括此前美国各大主流媒体和民调机构预测的“拜登大比分获胜”的局面并未出现。恰恰相反,2016年大选的情节在某种程度上重演。人们不禁要问:为何民调再次出现偏差?这场测不准的大选说明了什么?
美国大选的民调参与:2016年之前基本靠谱
美国的政治生态中,素来就有民调的一席之地。1824年,首次出现了由宾夕法尼亚州一家地方报纸进行的政治性民意调查,不过美国独立的民意调查直到20世纪30年代才成为政治竞选新闻中的常见内容。经过近百年逐步发展,美国民调业已经达到相当庞大的规模,主要参与者包括数以百计的私人公司、学术机构以及美国联邦政府所属的部门与单位,还有一些非营利机构。
在美国民调业发展的最初30年,新闻媒体直接进行民调的现象比较普遍,但从20世纪70年代以后,专业民调公司逐渐发挥其主导作用,如今最知名的民调机构之一——盖洛普公司,就是从那时起开始进入大众视野。近30年来,美国的许多民调公司更是迅速向国际化方向发展,比如盖洛普目前在全世界140多个国家进行经常性的定期访谈,这些海外调查已经成为盖洛普民意测验的重要组成部分。经过多年发展,美国民调已形成一个体系完善的产业。
在历史进程中逐渐成为美国民众政治参与不可缺席的民调产业,更不可能放过美国政坛最重量级的事件——总统大选。对于靠公共政治生存的民调机构而言,每四年一次的美国总统大选,是展现其价值的最佳宣推时机。
从美国大选的历史来看,至少自1976年开始,近10届总统竞选结果与民调预测基本相符,这一趋势持续到2016年希拉里与特朗普的竞争。换句话说,此前经过多年检验,美国的民调对于重大事件的把握,在公众心中都基本可信。
从美国大选的历史来看,至少自 1976年开始,近10届总统竞选结果与民调预测基本相符,这一趋势持续到2016年希拉里与特朗普的竞争。
那么为什么2016年地方民调会大失水准呢?按照民调机构的说法,目前普遍被认同的有两大原因:首先,存在大批的投票者,在大选最后一刻才决定自己属意的候选人,而这时民调工作已经收尾了;二是民调选取的各样本群体权重有偏差,特别是忽略了低学历者,比如只有高中或以下文凭的人,而这些人普遍青睐特朗普。

民调的失准,除了上面几种媒体讨论的理由,还与民调机构的背景有很大关系。像《纽约时报》同锡耶纳学院搞的民调,其结果就倾向民主党;拉斯穆森的民调则被认为偏向共和党。当然,民调机构的党派倾向,并不一定意味着其有意扭曲民调结果。以《纽约时报》与锡耶纳的民调为例,共和党支持者接到该民调打来的电话时,不去回应的倾向非常明显,这就造成民主党人群的声音存在被过度表达的可能。当时《纽约时报》曾回应称,他们已经考虑到这种情况,并根据各地两党成员登记情况对民调数据进行了权重调整,但这也会带来新的问题,很显然并非所有的特朗普支持者都是登记的共和党员,这就使得《纽约时报》与锡耶纳在当时的加权民调进一步偏离真实情况。
一方面,总统大选为民调机构创造了最好的亮相机会。另一方面,倘若预测不准,也会对名誉起到副作用。2016年大选的预测失误令各机构如履薄冰,过去四年他们纷纷投入巨大人力物力调研,优化民调模型,声称着重考虑了当时预测失准的主要因素,如受访者教育水平、民调截止时间等。新模型在2018年中期选举时取得了不错的成绩,基本预测到参众两院的势力变化。于是在今年大选前,各民调机构又放话表示,今年大选的民调,已经修正了2016年的错误,能够真实反映选民的实际情况。尤其是在几个关键州,有了修正后的采样方法,调查将会更仔细、更频繁。
可惜的是,这一次民调中的“蓝色浪潮”最终并没有在现实中席卷而来。
为何今年民调还是测不准?
在大选之前,各家民调数据显示,拜登的支持率一路领先,甚至超过特朗普将近10%。而美国当地时间11月3日开票以后,初期民意调查上的优势,非但没能转化为真正的选战优势,反而特朗普还曾经一度领先。如果不是最终多个摇摆州“翻蓝”,可能这次民调会普遍收到比四年前更加负面的评价。
必须要指出的是,虽然民调被认为继2016年大选后再度失灵,但二者之间还是存在差异。2016年,综合民调并没有太大问题,意外出现在某些关键州;而今年,综合民调都预测拜登大优势获胜,结果差距并不明显,反而各州最后的实际情况与预测差异不大。
当然,这前后曲折的过程,背后的成因依然值得分析。换言之,尽管民调机构纷纷表示自己比四年前更专业,为何还会出现这种不靠谱的现状?民调的不靠谱,如今早已不再是一个抽象的议题,反而必须联系美国的实际进行分析讨论。而美国目前无法忽视的一个社会现象,便是新冠肺炎疫情的肆虐。