Donald Trump意外贏得總統大選，讓媒體，民意測驗專家反思數據的預測能力。
在美國總統選舉的前一天，大量的頭條新聞中，有一條是驚人的：“Man Nostalgic For Simpler Era Of 20 Hours Ago.”
一個原因：這很有趣;來自諷刺新聞，洋蔥新聞(The Onion)。另外：隱含在其中的是信念——直到大約60個小時前，幾乎全世界——都認為共和黨候選人、企業家和真人秀明星Donald J. Trump，不會，也不可能贏。
周二晚上，投票之前，總統大選預測都支持這一信念。The New York Times認為民主黨候選人Hillary Clinton獲勝的幾率為85%; The Huffington Post認為是98%。FiveThirtyEight網站的 Nate Silver，預測大神，認為勝率為71%。
Trump獲勝的機會，大約為30%，麻省理工學院斯隆管理學院教授Erik Brynjolfsson說。
“并不是0%，”Brynjolfsson在一封電子郵件中寫道。“只有30%可能發生的事情，是會發生的。”
幾率更低的事情，也發生過。比如，在2016年世界大賽，四場比賽之后，Chicago Cubs贏得冠軍的幾率只有15%，根據FiveThirtyEight。但是，在11月2日的第七場比賽，他們獲得了冠軍，在時隔108年后。
雖然結果在科學上，并不是令人震驚的——Brynjolfsson說，數據科學家使用的是概率，而不是確定性——但是這也為任何依賴數據的人，那些對政治或商業環境做出預測的人，敲響了警鐘。
猶在鏡中
但，為什么使用先進的分析工具和數據建模，沒有能夠預測出最后Trump贏得勝利呢?
對于那些負責報道美國總統競選的記者，這是一個失敗，Jim Rutenberg寫道，他是The New York Times的媒體專欄作家。他們沒有準確地反映那些在大蕭條結束7年后，感到被剝奪權利的選民的憤怒，就像英國媒體在今年早些時候，對于英國脫離歐盟，在投票前，也錯過了信號。
“很明顯， 新聞體系中有些東西徹底破碎了，已經無法跟上這一讓世界顛倒的反政府情緒，”Rutenberg寫道。
很多民意調查專家，都責備自己。The Huffington Post的高級調查編輯，Natalie Jackson說，她對于調查的堅定信任，使她誤入歧途。
“我沒有任何理由，質疑調查是準確的。所以我維護，站在數字這邊——就像任何信任他們工作的人一樣，” Jackson寫道。“這讓我很羞愧。”
HuffPost使用的數據建模，僅僅依賴民意調查， Jackson寫道。它沒有考慮經濟指標，或者很少有政黨可以連續三屆贏得總統選舉。
“隱性成本”
分析可以非常強大， John Elder說，預測分析機構Elder Research的創始人，但它在政治這一領域，可能很脆弱，因為人類情感和價值觀占很大比重。還有所謂的“隱性成本。”他是這樣解釋的：Trump的支持者認為，媒體對于自由主義，有根深蒂固的偏見，而競爭對手，民主黨候選人，可能不想被他們或任何人批判。所以他們沒有做出回應。
“如果你是Trump的支持者，你知道媒體會怎么看你，”Elder說。“如果你在大學或在職業環境中，明確自己是Trump支持者，有著很高的社會成本。”
Robin Young，National Public Radio節目Here and Now的主持人，談到在總統選舉預測中，說謊是否是個因素：選民對于他們的投票，是否給了虛假信息?她跟共和黨民意調查專家，Whit Ayres，North Star Research的主席，在波士頓NPR電臺，WBUR-FM中對話。
“我不相信有一個說謊的統一模式，但我相信，我們中的許多人——包括我本人，都認為民意調查顯示，最后Clinton會獲得勝利。”
Trump，Ayres說，在正確的地方獲得了正確的投票——搖擺州，佛羅里達，密歇根，賓夕法尼亞，和威斯康星——為他贏得了選舉票，而Clinton贏得了大眾選票。
優良數據，優良解讀
Brynjolfsson認為主要教訓是：數據很重要，但數據質量更重要。
“你需要認真思考，你輸入到模型中的數據是否是準確的，完整的，并且沒有系統的缺陷，”他寫道。
在未來的選舉中，更好的數據模型可以幫助發現難以探測的信號，Elder說。例如，獲得關于選民更特定的信息——比如他們是否喜歡納斯卡車賽或芭蕾舞，或他們的愛好是什么，來判斷他們會如何投票，來增加準確性。但這并不容易，尤其是在一個更喜歡使用手機而不是固定電話的時代，而選民在應答電話前，會查詢來電信息。
“選民能覺察到民意調查，”他說。“在我小時候，電話響了，你接起來，你就回答問題。”
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