美國總統(tǒng)大選中的“預(yù)測帝”們

王菱紅

國總統(tǒng)大選，全美大部刮起一陣農(nóng)村包圍城市的強勁旋風(fēng)，將此前不被看好的特朗普送進(jìn)白宮。這個結(jié)局出乎之前大多數(shù)人的預(yù)料。對大選結(jié)果，人們給出各式各樣的解讀。每個人的解讀，都帶著自己的認(rèn)知模式，好比透過一個獨特的棱鏡看世界。

眾說紛紜中，有一種說法各方似乎都同意，即民調(diào)預(yù)測大失準(zhǔn)星，沒能準(zhǔn)確反映選情民意。更有人指責(zé)主流媒體偏袒希拉里一方，操縱民調(diào)數(shù)據(jù)，故意誤導(dǎo)民意。一時間，民調(diào)機構(gòu)和預(yù)測專家們灰頭土臉，前幾天他們好像還捧著能看透未來的水晶球，現(xiàn)在卻仿佛變成了一群數(shù)據(jù)傻瓜，蹲在角落里反省。普林斯頓大學(xué)的華裔學(xué)者Sam Wang，選前通過數(shù)學(xué)模型，預(yù)計希拉里獲勝幾率高達(dá)99%，因為把話說得太滿，不得不兌現(xiàn)諾言，在CNN當(dāng)眾吃了“蟲子”——雖然是富于營養(yǎng)的罐頭蟋蟀，但是那鏡頭，還是令吾心生戚戚。

評論看得多了，發(fā)現(xiàn)很多人似懂非懂，其實并不真正明白民調(diào)到底是怎么一回事，也沒有搞清楚民調(diào)機構(gòu)（pollsters）、預(yù)測模型（forecasters）、媒體（media）與政治評論家（pundits）的角色與概念。

打個比方說吧，民調(diào)機構(gòu)好比是采礦的，對民意采樣收集并做必要的數(shù)據(jù)處理；模型預(yù)測機構(gòu)好比是做深加工的，把民調(diào)數(shù)據(jù)放入統(tǒng)計模型中進(jìn)行分析，推算出讓人一目了然的大選獲勝幾率；媒體和政治觀察家們則好比包裝與分銷商，把民調(diào)支持率和獲勝幾率預(yù)測等拿去報道評論，為自己的判斷提供佐證；媒體受眾則是這些信息的消費者。在這次美國大選中，主流媒體確實表現(xiàn)出一邊倒的傾向性，民眾憑直覺就可以感受到偏頗，我覺得問題主要出在大眾傳播層面，并不意味著民調(diào)被有意操縱，預(yù)測是故意誤導(dǎo)。

美國有數(shù)百個大大小小的民調(diào)機構(gòu)參與了從個別州到全國的民意調(diào)查，這些機構(gòu)有些隸屬于各大媒體，有些由兩黨資助，也有很多是獨立研究機構(gòu)，比如隸屬于大學(xué)的，或者從事市場調(diào)研的專業(yè)公司。做統(tǒng)計預(yù)測模型的機構(gòu)專業(yè)性更強，數(shù)量也要少很多，有跟媒體掛鉤的，如《紐約時報》的UPSHOT、《赫廷頓郵報》的模型，也有獨立機構(gòu)，如著名的538和前面提到的普林斯頓模型。認(rèn)為他們都背棄了專業(yè)精神，故意誤導(dǎo)民眾，于情理于邏輯都難以說通。

在許許多多的反思中，我最關(guān)注的是538網(wǎng)站（http：//fivethirtyeight.com/）的解釋，因為在這次美國總統(tǒng)大選期間，我一直跟蹤538的數(shù)據(jù)分析，對他們的預(yù)測模型更加熟悉一些。

538的創(chuàng)始人兼總編Nate Silver運用概率學(xué)中的貝葉斯決策理論（Bayesian Theorem），用數(shù)學(xué)方法對未知事件進(jìn)行概率分析。和絕大部分政治、新聞專業(yè)出身的預(yù)測者不同，Silver預(yù)測選舉結(jié)果的基礎(chǔ)并不是傳統(tǒng)意義上的經(jīng)驗與直覺，而是通過搜集整理大范圍的數(shù)據(jù)和各種層面的民意調(diào)查，通過數(shù)學(xué)算法得出直觀的大選勝率。在2008年美國總統(tǒng)大選中，Silver正確預(yù)測了49個州的結(jié)果；在2012年，他對美國50個州的預(yù)測又全部正確，因此聲譽鵲起，成為預(yù)測模型界首屈一指的“大咖”兼“網(wǎng)紅”。

這次美國總統(tǒng)大選，538在選舉日早晨給出的最后勝率預(yù)測是希拉里71.4%（vs.特朗普28.6%）。這個預(yù)測遠(yuǎn)低于普林斯頓的99%，《赫廷頓郵報》的98%，羅斯柴爾德的89%，《紐約時報》的85%，或可稍微為538和Nate Silver挽回一點顏面，但他們畢竟還是站在了錯誤的一邊，只能算一份不及格的答卷。

坦率地說，我對Silver迄今為止給出的分析并不十分滿意。他提出了很多精當(dāng)?shù)囊娊?，但更多的是在強調(diào)民調(diào)的問題和客觀不確定性，尚沒有深入反思自己的預(yù)測模型有什么大的漏洞，似乎還在努力維護(hù)自己的面子。

我認(rèn)為至少有一點是值得挖掘的，即傳統(tǒng)的隨機抽樣民意調(diào)查方式在今天已經(jīng)越來越困難（回答率低，隨機性差，代表性存疑），難以反映出人們未定的/變化的/隱藏的想法，建立在民調(diào)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的預(yù)測模型也難免無用輸入無用輸出（garbage in， garbage out，計算機用語）。相反，很多真實的情緒想法卻彌漫在Twitter、Facebook、微信這樣的社交媒體中，那是真正的數(shù)據(jù)金礦，實在不能視而不見。對紛雜的社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如何識別信號與噪聲是更大的挑戰(zhàn)，還期待Silver和Sam Wang這樣的數(shù)據(jù)科學(xué)家能在這方面更有作為。

人們把民調(diào)數(shù)據(jù)或預(yù)測模型當(dāng)成窺探未來的水晶球，實在是個不小的誤會?？捎惺裁崔k法呢？人們總希望能提前預(yù)知未來，消除身在未知中的迷茫和困頓。

要真說起來呢，“預(yù)測帝”也不是沒有。先說遠(yuǎn)的——早在1987年，普利策獎得主Garry Trudeau就在他的漫畫系列《Doonesbury》中，描繪特朗普要競選總統(tǒng)，可能那時候連特朗普本人都還沒生出過這個念頭吧。

再說近的——美國總統(tǒng)大選前的2016年11月3日，中國湖南長沙石燕湖，紅布鋪起一個總統(tǒng)預(yù)測臺，特朗普和希拉里的硬紙板畫像分列左右，兩人畫像前面都放著香蕉。一只名叫“哥大”的5歲猴子身穿印有“預(yù)測帝”字樣的黃馬褂，走上前去，經(jīng)過深思熟慮，不但吃掉了特朗普身邊的香蕉，而且給了他一個熱烈的吻。

哈哈，玩笑歸玩笑，我給大家介紹一位真正的預(yù)測帝吧——Scott Adams，著名漫畫系列《Dilbert》的作者（奇怪，怎么又是個漫畫家）。我跟蹤Adams關(guān)于美國總統(tǒng)大選的博客近一年，他從2015年8月起，就預(yù)言特朗普將拿下共和黨內(nèi)提名，并將一路贏得最后總統(tǒng)大選，而那時候剛剛宣布參選的特朗普還是很多人眼中的笑料。2016年3月，Adams又預(yù)言特朗普將會在總統(tǒng)選舉中大勝，而那時候特朗普還沒有拿到共和黨候選人提名。怎么樣，夠厲害吧！

更有意思的是，Adams聲稱自己對政治、經(jīng)濟(jì)、移民等方針政策與影響之類的東西并不在行。

Adams對特朗普的預(yù)測乃是基于一條非常獨特的判斷，即特朗普是一個天才的說服大師，其異常出眾的說服力對其目標(biāo)聽眾具有催眠般的控制和影響力。

Adams的說服力預(yù)測模型，好比他看待事物的獨特棱鏡。對這個棱鏡，我一直將信將疑，但他有幾個重要觀點還是令我印象深刻：

——聰明而充分了解各種信息的人們，幾乎在所有重大問題上都意見相左。可見，你再聰明，擁有的信息再多，都不能讓你如希望的那樣準(zhǔn)確把握現(xiàn)實。

——在真實的世界中，唯有情感才是重要的，因為情感驅(qū)動人們的行為。

——事實如何，并不影響人們的決策。人們首先形成決定，然后再挑選數(shù)據(jù)，為他們的非理性選擇尋找理由。如果你發(fā)現(xiàn)人們總是對你睿智的觀點不以為然，記住，那是因為他們也在你身上看到了同樣的非理性。

這些觀點，也許值得Nate Silver和Sam Wang等數(shù)據(jù)英雄們體會、借鑒。