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人工智能的预测如何在2020年美国大选中与民意测验相提并论

2020-11-12 12:35:34来源:

一些民意调查预测美国2020年总统大选的结果似乎未达到目标。汇总商RealClearPolitics显示前副总统乔·拜登(Joe Biden)比现任总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)有7点优势,而FiveThirtyEight建议拜登在全国范围内平均领先至少8点。实际上,事实证明比赛更加激烈。例如,在佛罗里达州,FiveThirtyEight以2.5分的优势领先拜登,而特朗普在迈阿密-戴德县获得了意想不到的支持,因此赢得了胜利。

轮询不是一门完美的科学。在2016年大选前夕的报道显示,希拉里·克林顿(Hillary Clinton)全国领先,在威斯康星州,密歇根州和宾夕法尼亚州等州的比赛更加激烈。但是特朗普最终通过了赢得总统大选所需的270张选举人大学投票。美国舆论研究协会的一份报告得出结论,州一级的民意调查“低估了特朗普对中西部上西部的支持”,预报员指出,这些州缺乏高质量的民意调查数据。

那么,与传统的民意调查(主要依靠电话和在线小组调查)相比,有没有一种更准确的方法来预测选举结果?像KCore Analytics,Expert.AI和Advanced Symbolics这样的公司声称,算法可以利用推文和Facebook消息之类的信号来捕获更广泛的选举动态图。但是在2020年大选之后,仍然不清楚AI是否比民意测验更准确。

KCore Analytics从社交媒体帖子中预测,就民意投票而言,拜登将拥有强大的优势-大约8或9分,但在选举学院中则遥遥领先。总部位于意大利的Expert.AI发现,拜登在情感上在社交媒体上排名更高,使民主党候选人略微领先于特朗普(50.2%至47.3%)。另一方面,由渥太华大学的科学家开发的Advanced Symbolics的Polly系统却大为失败,据预测,拜登在佛罗里达州,得克萨斯州和俄亥俄州-所有前往特朗普的州。

与轮询一样,算法驱动的预测中的某些差异可以归因于方法上的差异。

Expert.ai利用知识图来识别命名实体(包括人,公司和地点),并尝试对它们之间的关系进行建模。该公司表示,该系统可以在Twitter和其他网络上成千上万的帖子上贴上84个情感标签,可以半自动清除类似机器人的社交帐户。Expert.ai的算法按1到100的等级对标签进行排名(反映其强度),并将其乘以每个候选者出现的次数。同时,它把情绪分为“积极”或“消极”,并以此来创建可以比较两个候选者的指数。

相比之下,声称已经使用了超过10亿条挖掘推文来指导其预测的KCore Analytics,利用了一个端到端框架来在Twitter等网络中查找影响者和主题标签。根据内容和频率(表面上实时且不包括漫游器)选择数据,该模型被称为AWS-LSTM的AI模型进行意见分类,据称其准确性高达89.5%。

至于波莉,它收集了一个随机的,受控的美国选民样本,这些样本由他们在社交媒体上的帖子和对话确定。在11月3日之前,总数为288,659人。

用AI预测选举结果的挑战之一是必须对算法进行训练,以学习与国家预测相符的选举学院的不同模型。另一个问题是,他们需要调整自己的能力,以发现对特定少数民族和地区重要的问题。组越小,找到它们就越困难。

根据Advanced Symbolics的说法,Polly在这方面显然失败了。该模型预测佛罗里达州将以该州总票数的52.6%投票支持拜登,但仅是因为该系统未能分别为通常会投票给共和党候选人的古巴裔美国人抽样。相反,波利将他们与委内瑞拉裔美国人和墨西哥裔美国人混为一谈,成为“西班牙裔”。

“下一次选举我们需要包括更多的种族和地区'因素',”波莉团队在本周的博客中承认。“放大错误使他们更容易发现-发现波莉误入歧途,逐个问题,逐个州。”

对于模型而言,美国农村地区也更加困难。这是因为在这些地区中,可能使用投票者的比例较低,这导致模型低估了拜登投票者的利润。此外,由于社交网络倾向于自由主义者,因此潜在的特朗普选民在Twitter上的人数较少。这意味着特朗普支持者的推文在基于社交的选举预测模型中的权重更高,但有时却不足够,就像波莉一样。

特朗普在今年的选举日获得了超过6,860万张选票,而2016年为6,280万张。在诸如迈阿密-戴德(Miami-Dade)之类的县中,预计共和党会“变蓝”,共和党的投票率比民主党高一些(截至10月30日,该县已注册共和党人的比例为63%,而民主党人为56%。

像KCore Analytics这样的公司声称,它们的AI模型优于传统的民意测验,因为它们可以按比例扩大到大量潜在选民,并可以通过抽样偏差(如代表性不足的少数族裔)和其他限制来预测结果。他们正确地预测了英国将在2016年投票决定退出欧盟,并且正确地预测了台湾议会选举以及印度和巴基斯坦近距离种族竞赛中约80%的获胜者。

但是它们并不是万无一失的。正如《财富》指出的那样,这些模型都没有考虑到法律挑战,不忠实的选民(选举学院的成员不投票支持他们所承诺的候选人)或其他混杂因素可能影响比赛结果的方式。以波莉为例,这些方法-像传统民意测验-似乎低估了选民对特朗普在2020年的热情,尤其是在黑人和拉丁裔选民以及LGBTQ社区成员中。

哥伦比亚大学统计与政治学教授安德鲁·盖尔曼(Andrew Gelman)提出,在给定的选举年中,针对某些变量进行调整的民意测验模型可能比根据民意测验平均值得出的猜测更接近目标。他在《连线》杂志的专栏文章中写道:“政治科学家已经开发出了一种模型,可以很好地基于所谓的'基本原理'来预测国家投票:这些关键变量包括经济增长,总统批准和任职等。”“如果我们采用其中一种模型,并根据2016年当事方的投票份额(而不是使用最近的民意调查数据)对其进行调整,那么我们将以微弱的价格赢得拜登。”