北美東部時間12月5日是2024年美國總統大選現場投票的“正日子”，然而直到最後一刻，理論上應是“第三方”的各路民調、賭盤，尤其對上述參數的解讀和“訓詁”，卻依舊是口徑懸殊，結論大相徑庭。
最後一個週末的“終極一測”
12月2/3日是大選投票日前的最後一個週末，也是選前各路民調指數的最後一個公佈日。
《得梅因紀事報》/Mediacom 愛荷華州民調（Des Moines Register/Mediacom Iowa Poll）在12月2日給出令人意外的參數：近年來一直以傳統紅州面目出現的愛荷華州（特朗普Donald J. Trump在2016年和2020年均在該州獲勝），由 Selzer & Co. 在 10 月 28 日至 31 日期間進行的民調顯示，哈里斯（Kamala Harris）以47%比44%的優勢領先特朗普，而此前（9月）民調仍顯示特朗普領先4個百分點。
12月3日，NBC公佈基於10月30-11月2日數據進行的民調(NBC News poll,)，顯示哈里斯和特朗普支持率均為48%，和此前最近一次結果持平。
同日公佈的艾默生民調（Emerson poll,採樣於10 月 30 日至 11 月 2 日進行）顯示，兩人支持率均為49%，剩下的1%支持“第三人”，1%尚未作出決定。
ABC/益普索民調(ABC News/Ipsos poll)稱，哈里斯支持率49%，領先特朗普3個百分點（基於10 月 29 日至 11 月 1 日期間採樣）。
《紐約時報》/錫耶納學院同日公佈的民調（New York Times/Siena poll，基於 10 月 24 日至 11 月 2 日調查）則顯示，七大戰場州中哈里斯領先北卡、威斯康星，特朗普領先亞利桑那，其餘幾州不相上下。
而另一個被許多觀察家認為“比民調數據準確率更高”的參數——賭博公司賠率，則和民調數據有很大偏差值：Polymarket和Kalshi兩大博彩平臺過去八周給出的賠率都押寶特朗普獲勝（同期民調幾乎都押寶哈里斯），但12月4日最新、也是最後的預測，特朗普的優勢業已收窄，前者給出的勝率是58%，後者是53%，低於一周前的67%和65%，而第三大博彩平臺PredictIt甚至給出了哈里斯領先兩個百分點的賠率（過去3周來首次）。
如果說《紐約時報》因公開、明顯“站隊”民主黨的傳統，其民調數據被認為可能存在一定主觀偏頗，艾默生和《今日美國報》背景的《得梅因紀事報》/Mediacom卻是公認較為不偏不倚的，何以幾乎所有“民調口”的選前參數均或多或少有利於民主黨和哈里斯，而這一參數給出的評估結論卻恰好與博彩平臺（非營利新聞機構Conversation 報導稱，因博彩平臺均在境外，且實際上並不真正關注選舉本身，而只是單純下注，自1866 年以來，博彩熱門押寶的候選人贏了40次中的38次，只“栽”過兩次）相反（自9月初以來各博彩平臺給出的數據一直略有利於特朗普）？
比民調和博彩這兩個公認“最可信任預測參數”懸殊口徑更誇張的，則是媒體、評論家和觀察家們對這些參數和資訊的解讀和評論：《紐約時報》和CNN上一批人又一批人斷言“哈里斯勝勢已成”的同時，福克斯新聞和《紐約郵報》上卻已迫不及待用“總統”稱呼卸任已8年的特朗普——儘管他們截然相反的結論所引述的論據，實際上是同一套參數。
“各花各眼”和“一數各表”的背後
“各花各眼”的背後，是美式民調較為狹隘的採樣窗口。
艾默生和NBC民調的採樣範圍不過1000人，“得梅因”因是局域性民調，採樣範圍只有808人。《紐約時報》和ABC民調取樣範圍略廣（前者7879人，後者3140人），但這兩家發起單位都選擇了“公開站隊”，其結論的中立性也因此受到相對多一些的質疑。
美國民調專家、亞利桑那大學政治學教授克拉爾 (Samara Klar)和頂級民意調查公司益普索公共事務部 (Ipsos Public Affairs) 首席執行官布裏克 (Darrell Bricker) 表示，即便距投票日最近的民調參數也“並不總是能說明全部情況”，因為美式民調仍沿襲依賴電話取樣的傳統模式，但皮尤調查中心一項調查顯示，電話調查的回復率從 1997 年的 36% 下降到 2018 年的僅 6%，“這使得民意調查機構不得不依賴大型線上調查小組。為了吸引人們註冊，許多公司向潛在受訪者提供禮品卡和其他獎品等福利”，結果導致“線上調查小組成員的傾向性越來越容易干擾參數，而受訪者的習慣偏差也會影響參數的準確”。“問題在於，對於如何稱量樣本存在不同的方法，而使用哪種方法則取決於各個民意調查員”。
倫敦大學學院美國政治研究中心（Centre of US Politics at University College London）主任基弗特（Thomas Gift,）表示，民調“試圖概括未來會發生什麼，這種做法具有誤導性”，因為美國總統大選規則十分複雜且實際上每個州都有不同之處，2016年的民調普遍預測希拉里（Hillary Clinton）會勝出兩個百分點，“實際上就細節而言已是近年來最準確的一次，問題是希拉里贏的兩個百分點是普選票，七個戰場州的慘敗讓她毫無爭議地慘敗出局”，皮尤後來給出的總結指出，2016年“至少 88% 的全國民調誇大了每位民主黨候選人的受歡迎程度”。
著名民調專家、錫耶納學院研究所（Siena College Research Institute）所長唐·利維 (Don Levy)指出，相對而言，女性比男性更願意接受民調，支持特朗普的鐵杆選民比討厭他的鐵杆選民更不願接聽民調電話——但他們卻很願意去現場投票，相反，許多熱衷上網的年輕人非常積極配合電話民調，但他們非常不願意參加大選投票，而他們中支持民主黨的更多，“因此即便不偏不倚去取樣，民調得出的參數也會令特朗普一方支持率數據較實際得票率低3-7個百分點，但倘若刻意人為去修正這一偏差，就有可能矯枉過正，2022年中期選舉民調正是犯了矯枉過正的錯誤，才會在選前錯誤預估共和黨將大獲全勝，實際上他們僅獲得一場小勝”
美國選舉制度造成“測不准”
當然，選舉制度的特別也是“測不准”的一大因素。
和大部分國家不同，美國總統的選擇取決於哪位候選人獲得全部538張選舉人團票中的至少270張，而除了選舉人團票很少的內布拉斯加和緬因州，其餘48個州都是“贏家通吃”，哪怕只贏一張票也能囊括該州所有選舉人團票。在“紅藍”涇渭分明的背景下，僅有的7個“紫州”就成了勝負關鍵，而“紫州”中選舉人團票最多的賓州，更成為焦點中的焦點——如此一來，總人口達3.33億的美國，很大程度上要看賓夕法尼亞州區區1280萬人口的眼色選出其最高領導人。在這種情況下“測不准”就變得更司空見慣——2000年至今，已有兩屆當選總統的普選票少於對手（2000年小布希George Walker Bush和2016年特朗普），但他們都確實當選了。
至於博彩平臺，它們固然“事不關己”，因此較少受到主觀因素干擾，但在資信發達的當今時代，其背後的莊家卻不免通過發達的網路和其他手段多方評估、修正，以免賠錢，而它們參考的重要數據不是別的，正是民調指數。
此外，儘管絕大多數選民實際上早就拿定主意，但總有5-10%的人直到拿到選票的一刹那才開始思考“這回投給誰”，他們的選擇非常重要，但不論民調中心或博彩公司都無法準確預估他們的想法（因為他們自己事先也不知道）。
至於對上述數據、參數的解讀，在媒體“站隊”司空見慣（《洛杉磯時報》公開宣佈“不站隊”反倒驚世駭俗），且美國社會日漸“啞鈴化”（兩黨鐵杆支持者殄域分明而中間搖擺選民大幅減少）的背景下，對同一份數據給出截然相反的“有態度的解讀”也就成了家常便飯。比如，同一份益普索民調，親民主黨的《紐約時報》極力渲染“已投票者中哈里斯的支持率較特朗普的多8個百分點”，卻對至關重要的賓州選情日漸膠著視若無睹，而親共和黨的《紐約郵報》則強調“尚未投票的選民中特朗普支持者明顯占優”——實際上這兩個看似完全相反的結論來自同一份材料，加拿大環球新聞電視臺指出，共和黨支持者更習慣於投票日當天現場投票（因為有“儀式感”），而民主黨支持者更喜歡提前投票（因為“比較不麻煩”），考慮到這一變數，實際上兩者支持率仍在誤差範圍內。
對博彩平臺的態度也是如此：8月時三大博彩平臺都給出“哈里斯贏面大”的賠率，親民主黨的口徑便極力渲染“博彩對美國總統大選預測的高命中率”，親共和黨的口徑則拼命強調“博彩平臺僅有的兩次預測失敗之一就是2016年押寶給希拉里”，而待到10月賠率逆轉，雙方口徑又正好顛倒過來——後者開始渲染“博彩平臺的高命中率”，前者則不斷暗示“人有失手馬有漏蹄，博彩平臺2016年就算錯了”。
簡單說，在選民乃至整個社會“二元對立”的當今美國，雙方的“吹鼓手”都會自覺不自覺地對手中論據進行剪裁——他們的論據都是事實，並非虛構，但同時又都是“局部事實”。
“測不准”怎麼辦？
民調專家利維認為，民意調查的目的是隨機抽取足夠多的“可能的選民”（通常縮寫為 LV），以產生置信度在 95% 以內的結果，並且在一定的誤差範圍內，通常在 3-4% 左右，同時避免把特定選民人群的樣本排斥在外。“最大變數是特朗普的支持群體，儘管採取了各種調整手段，但自2016年以來的都會在這個群體上收穫失真——不是捕捉不到導致忽略了他們在選票中的占比，就是實際上已經捕捉到但仍然給予了原本不必要的參數修正。”
所以，“測不准”至少在這一屆恐怕是無法解決的難題——甚至即便選舉本身塵埃落定，兩大陣營也未必會承認計票結果是“測准值”，因為那意味著失敗者必須依照慣例承認敗選並祝賀對方省選，而2020-2021年發生的一幕，仿佛就在昨天。
正如亞利桑那大學教授克拉爾所言，“民意調查並非旨在預測未來”，真正的結果要到選舉日結束後才會揭曉——且即便到那時，當事人也未必會認賬。
（本文作者為旅加學人、特約評論員陶短房，本網獲獨家授權刊發，轉載請註明出處）
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