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为什么社会和行为科学家都没有预测到川普胜选?

news.xixik.com   2016-11-16 20:20:53 资讯来源:果壳网   字号控制:[ ]
核心提示:川普的当选,不代表美国民主的失败,也不代表社会科学和行为科学科学的失败。科学的预测总是会比各种个人看法、迷信手段更准确,是因为它承认失败,接受教训,改善模型,从而变得越来越准确。川普当选,确实令学界惊诧,也发人深省。

第58届国总统大选可能是美国历史上比较混沌、分化明显、戏剧性最强的大选之一。最不可思议的是所有的主要媒体、电视频道、美国报纸、专家学者都预测现任国务卿希拉里·克林顿会高票当选,但大选的实际结果却是以希拉里失败告终。不光希拉里自己没有夺得美国总统的宝座,她所在的民主党也丢掉了参议院、众议院,以及很多地方政府的席位,可以说是一次惨败,不像是个政坛元老的表现。

为什么这么多的专家、学者、专业人士都看走了眼?为什么社会和行为科学的预测模型全都失效?我们从中可以吸取哪些教训?

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首先应该指出,传统的社会调查方法,可能包含有很多致命的缺陷。现有的调查依赖的是分层取样的方式,甚至依赖于走家串户、电话调查和邮件联系的方法,抽取部分代表性样本调查,来推测整个人群的反应。其中,调查人员的性别、年龄、教育程度、待人接物的方式等很多因素都会对样本的结果产生误导的作用。试想一下,一位年轻的社会调查人员,来到自己不熟悉的环境、家庭或楼道中,询问对方对各种问题的态度、看法和意见时,会不会受到调查者本身的特性的影响?

这样的调查也容易受到社会赞许度的影响。尤其是大众媒体、主流杂志和专家们都偏向某一位候选人的时候,会产生一种巨大的社会压力,让很多选民不愿意也不敢公开表达自己不同的立场和态度。试想一下,虽然一位年轻妇女心中非常认同川普的各种观点,但当媒体反复播放川普调侃女性、侮辱女性的言论和画面时,她怎么会愿意在调查者面前把自己真实的想法说出来?

这样的社会赞许效应,往往会让很多一边倒的预测产生巨大的翻盘效应。无论使用的统计方法是多么的完美,调查的工具是多么的先进,但如果最初调查出来的数据本身是不真实、不准确的,这些先进和完美的方法也不可能让我们做出真实准确的判断。

第二个很重要的原因,可能和我们社会心理学家所关注的真诚度有很大的关系。川普作为一个老练的商人和媒体人士(别忘了他演过电影,主持过无数电视),他绝对知道应该如何表现出自己真诚的一面,而这恰恰是希拉里最大的软肋。

川普并不是一个比希拉里更真诚的人,比如说——他的报税记录一直没有公开,他的健康信息也没有完全公开,而只是有选择地披露了自己认为有正面意义的信息。这是他使用了一个社会心理学的技巧,就是说一些特别反潮流、反主流、反中规中矩的话,让人觉得他说这样极端的话,一定是发自内心的、真诚的。而希拉里由于多年的律师历练,使得她说话留有余地,而不是坦率地、全部地说出应该说的话。但是,普通选民会觉得这样的一种吞吞吐吐、欲言又止的表述是一种不真诚的表现。我个人认为,在真诚度方面,这两人都是政客,并没有多大的本质差别,只不过技巧使用不同而已。正是因为这种不同技巧的使用,让普通选民认为川普是赢在真诚度上。

第三个很大的问题,是我们在早期的心理学研究中发现的一种现象,那就是“极化现象”。1997年,我和我的导师尼斯本特(Richard Nisbett)做了一系列有关人类对矛盾信息的反应研究(发表在《美国心理学家》杂志上),发现当我们不得不面对一些与我们以前的观念不一致的信息时,我们往往会贬低那些不利于我们自己观念的信息,而把自己以前确认的信息变得更加确信。就像一个支持死刑的人,当我们看到一些反对死刑的证据之后,反而变得更加支持死刑;而当一个反对死刑的人看到一些支持死刑的证据之后,反而变得更加反对死刑,这就是一种极化现象。两个观念差距越大,人们讨论的时间越长,这种极化现象越明显。

因此,当两个政党的竞选变得越来越激烈、越来越冲突、越来越戏剧化的时候,很多的人就会产生这样的一种极化效应。特别是这次美国大选,很多专家、学者、主流媒体的评论员,在确信自己不喜欢或者厌恶川普的时候,很可能就会有意识地忽略、看轻、不重视那些支持川普的信息。而这样的信息偏偏可能是川普获胜的原因。

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这一次社会科学家和行为科学家对美国大选预测的失败,有很多经验和教训值得反思和总结。其实科学也往往是在经历各种失败之后才得到进步和发展,我相信这样的案例以后也还会发生。但是,通过这次失败的预测,我们起码可以适当改变我们通常所信赖和使用的社会调查方法,同时在学术问题上保持政治上的中立和独立。

当前,人类己进入互联网和移动大数据时代,也许只有通过对大数据和自媒体信息的分析,才能够帮助我们更加接近和了解民意。我和郑先隽、喻丰教授就曾经发表过一篇关于大数据的心理学文章,其中提到的一个特别重要的观点,也就是大数据样本才可能更接近总体。也只有根据大数据、社交媒体、自媒体和移动互联网的信息所做的预测,可能会让我们更加容易抓住民众心态的变化,从而做出相对更加准确的预测。

当然,我要强调的是,川普的当选,不代表美国民主的失败,也不代表社会科学和行为科学科学的失败。科学的预测总是会比各种个人看法、迷信手段更准确,是因为它承认失败,接受教训,改善模型,从而变得越来越准确。

川普当选,确实令学界惊诧,也发人深省。真实的民心需要更客观的方式来了解,这正是社会和行为科学重要的原因。

 

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