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▎选举民调机构可能在“随大流”（结果趋同），给人特朗普比实际更强的印象，Focaldata研究显示。
英国人来了。这次，他们带来了一种新的民调技术，拥有巨大的样本量，据称比目前在美国政治中广泛使用的任何方法都更加准确——并且暂时预测卡马拉·哈里斯获胜。
Focaldata是一家英国的民调公司，过去一个月内，他们对全美3万1千多名选民进行了调查，使用了一种被称为“MRP”的新型调查方式，近年来这种方式在英国影响颇大。
结合MRP结果和大规模的在线摇摆州民调，Focaldata评估哈里斯有可能在密歇根州胜出，领先特朗普近5个百分点，在内华达州领先约2个百分点，并在宾夕法尼亚州和威斯康星州略占优势。Focaldata的研究显示，特朗普则在佐治亚州和北卡罗来纳州勉强超过哈里斯。至于亚利桑那州，民调数据和MRP模型出现分歧。
哈里斯的优势部分来源于她对老年白人女性的强大吸引力，这一群体历来倾向保守。而特朗普则在年轻黑人和西班牙裔男性中取得了一些进展。
“我们的MRP模型在整个竞选过程中一直显示特朗普获胜，直到最后的更新才略向民主党倾斜，”Focaldata首席研究官詹姆斯·卡纳加索里亚姆表示。
尽管研究指出周二的选举中民主党有望胜出，但研究人员依然对下结论持谨慎态度。在一个被“难分胜负”定义的选举中，这并不罕见。
“我们‘倾向于民主党’，但仅是微弱的优势，”卡纳加索里亚姆告诉POLITICO。“即便只有2016年和2020年误差的三分之一，特朗普也有可能重返白宫。”
MRP是“多层次回归与后分层”的缩写，是一种统计模型，民调人员用它来估算州级选举结果。它通过庞大的全国样本，结合人口统计数据，估算席位或州级的选举结果。这种方法被称为“大民调”，首次出现在2017年，当时它成功预测了英国首相特蕾莎·梅在议会中失去多数席位，而大多数民调则预测她会取得重大胜利。
在今年的英国大选中，MRP调查也主导了民调报道，很多人预测基尔·斯塔默领导的工党会大获全胜，而保守党将遭遇历史性惨败。然而，MRP在英国的预测结果参差不齐，有些与最终的选举结果相差甚远。
MRP的支持者认为，这种方法在只有50个州的美国可能会更加有效。在英国，MRP需要为西敏寺议会的650个选区做出预测，这更加复杂。
Focaldata在过去几个月一直在进行美国民调。根据十月初对1万余名选民的在线摇摆州民调，特朗普在处理国家面临的最重要问题上有较大领先优势。在四成选民将移民列为首要问题的人群中，特朗普领先哈里斯74个百分点，是处理该问题的最佳人选。
在处理通货膨胀与生活成本、就业、税收犯罪和国家安全问题上，特朗普也占据上风。而副总统则在气候变化、堕胎、民主和医疗保健等其他问题上领先。然而，哈里斯的优势在于那些选民较少提及的国家首要问题上。
Focaldata的两条数据流——州级民调和MRP模型——得出了略有不同的结果。MRP结果在密歇根、宾夕法尼亚、威斯康星和北卡罗来纳州对哈里斯稍微不利，而在亚利桑那和内华达州则对她更有利。公司认为，最可能的结果介于州级民调和MRP模型之间。
近来，美国选举民调机构表现不一。他们低估了特朗普在2016年和2020年的支持度，也未能准确预测民主党在2022年中期选举中的实力。这次，根据Focaldata的研究，民调机构可能在“随大流”——他们的结果聚集在“五五开”的印象上，以避免看起来出错。一些分析人士甚至认为，民调可能低估了对哈里斯的支持。
Focaldata的分析显示，民调结果在分布图的中间位置明显聚集，这表明竞选几乎旗鼓相当。通常情况下，偶尔会出现一些显示某位候选人明显领先的“离群”结果，而这次却明显缺乏。
“我们和其他人一样，已经在这次选举中看到了民调机构随大流的证据——可能是害怕连续三次低估特朗普的支持，”卡纳加索里亚姆说。“结果就是目前公开的民调......在一个正常的误差范围内对选情持过高的信心，而事实上我们距离任何一方的明显胜利都只有一个普通规模的误差。”换句话说，尽管民调机构的说法，这次选举完全有可能并不会势均力敌。
另一家英国民调公司YouGov几乎十年前开始使用MRP模型，打破了2016年潮流，准确预测了特朗普的意外胜选以及英国脱欧公投。然而，他们的结果与普遍预期大相径庭，以至于YouGov并未公开宣传这些结果，曾在YouGov工作的乔·特维曼回忆道。
YouGov在2017年预测梅失去多数席位的MRP调查“突然让一些本应更有见识的人相信......MRP是某种灵丹妙药，能够看到其他民调看不到的东西，”特维曼告诉POLITICO。在随后的选举中，越来越多的民调机构开始推出自己的MRP。然而，这些模型和传统民调一样会出错，特维曼说。
“有好的MRP，也有不好的MRP，就像有好的民调，也有不好的民调，”他说。“民调的关键在于在合适的时间问合适的人合适的问题，如果你问错了问题，不管你的MRP有多好，它都无法修正这个问题。”▎
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Focaldata 采用 MRP 模型来加强数据的可靠性，该方法通过全国性数据模型估算各州或地区的支持率差异。相较于传统民调样本量较小的局限，MRP 可利用全国性的“大样本”模型推算小规模区域的选民倾向，同时减少受访者偏差（即非响应偏差）对结果的影响。然而，MRP 模型在数据上具有一定的“合成”特性，因此该公司还使用常规民调作为校准手段，以提高选情分析的准确性。这种双重分析法为选情预测提供了更稳定、平衡的视角，使得在关键州如乔治亚和宾夕法尼亚的竞选预测更加接近实际选民意向。
