【51CTO.com快譯】 民意調(diào)查結(jié)果再次印證一句老話：“進來的是垃圾，出去的也一定是垃圾”。

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通過大選前的***幾輪民意調(diào)查，大多數(shù)人認定共和黨人唐納德·特朗普將敗給民主黨上希拉里·克林頓。

然而事實并非如此。這次失敗的預(yù)測，可能會令人們對于部分熱門技術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生疑慮，包括大數(shù)據(jù)分析與客戶關(guān)系管理。

不能言之過早，部分數(shù)據(jù)專家指出。他們同時表示，問題在于民意調(diào)查及FiveThirtyEight等天氣預(yù)報方還需要更多關(guān)注數(shù)據(jù)收集而非數(shù)據(jù)處理。

數(shù)據(jù)分析機制在奧克蘭競技隊的錢球模型中運作良好，但棒球數(shù)據(jù)統(tǒng)計與選舉投票有著巨大差異，CRM分析師兼Beagle Research集團創(chuàng)始人Denis Pombriant表示。統(tǒng)計學(xué)家已經(jīng)收集到“一個多世紀周期內(nèi)極為可靠的”棒球數(shù)據(jù)，而民意調(diào)查數(shù)據(jù)目前尚不完善，他解釋稱。

一切數(shù)據(jù)分析工作都取決于“良好、明確且有效的數(shù)據(jù)，正因為如此，其目前僅在棒球領(lǐng)域擁有良好的指導(dǎo)效果，”他在上周三的研究報告中指出。“如果不對數(shù)據(jù)加以進行整理，那么其將再次印證IT領(lǐng)域的一句老話，‘進來的是垃圾，出去的也一定是垃圾。’”

民意調(diào)查其實并不屬于真正的大數(shù)據(jù)，企業(yè)戰(zhàn)略集團資深分析師Nik Rouda補充稱?！懊褚庹{(diào)查數(shù)據(jù)在樣本規(guī)模上不成問題，但在數(shù)據(jù)總量、數(shù)據(jù)類別以及歷史嘗試等層面尚不符合實時分析、機器學(xué)習以及其它先進分析機制的要求，”他通過郵件表示?！霸谖铱磥恚捎酶啻髷?shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該能夠帶來更理想的預(yù)測結(jié)論。”

兩支競選團隊完全能夠依靠選民分布、個人資料以及“行為分析機制帶來清晰的宏觀結(jié)論”，Rouda表示?！斑@實際上屬于傳統(tǒng)分析方案的失敗，而非數(shù)學(xué)方法的失敗或者大數(shù)據(jù)的失敗?！?/p>

他建議稱，預(yù)測各方應(yīng)當更多將民意調(diào)查數(shù)據(jù)與社交媒體加以結(jié)合。相比之下，數(shù)字處理方案則更擅長于提供更為細微的財務(wù)性指標。

需要指出的是，在大多數(shù)全國性民意調(diào)查中，希拉里僅以小幅度優(yōu)勢取勝，其優(yōu)勢僅存在于誤差范圍內(nèi)。截至上周三上午，希拉里在超過1.185億張投票中領(lǐng)先18萬5千票，但其至少在27個州內(nèi)落敗，其中包括數(shù)個原本預(yù)測其獲勝的州。最終電子計票結(jié)果則顯示，她的總得票數(shù)并不及特朗普。

然而，錯誤的預(yù)測結(jié)果似乎并非單純源自誤差范圍，普林斯頓選舉財團主管Samuel Wang教授指出——該財團曾在上周二早晨預(yù)測希拉里的獲勝機率高達99%。

民意調(diào)查結(jié)果源自“一項系統(tǒng)性錯誤，”Wang在郵件中解釋稱?！罢麄€民意調(diào)查投票組都被關(guān)閉。這是一項巨大的錯誤，且對結(jié)論的影響比率高達4%左右?！?/p>

Wang指出，他仍然在對這些結(jié)果進行評估。發(fā)生預(yù)測錯誤的原因之一，可能在于猶豫不決選民群體的搖擺態(tài)度。

“民意調(diào)查人員使用了‘未決定’這樣的字眼，但這實際意味著此類選民無法表達自己的偏好——他們甚至自己也沒有意識到這一點，”他指出。

在競選初期，約有20%的共和黨選民抱有這種“未決定”態(tài)度，Wang指出?！皩τ谒麄?，投票給特朗普確實是個困難的選擇，因為他們不知道該忠于黨派立場還是反對激進候選人，”他補充道?！白罱K，也許是對黨派的忠誠讓他們下定了決心。”

Wang與Ovum大數(shù)據(jù)分析師Tony Baer都建議稱，民意調(diào)查工作可能低估了那些難以觸及的選民。美國的許多居民已經(jīng)不再使用固定電話，這使得調(diào)查正確目標變得更加困難，Baer表示。

另外，人們在民意調(diào)查中給出的結(jié)論也許并非出自本心。民意調(diào)查有可能得到“錯誤的信號”，Baer在郵件中指出。

“當擁有足夠龐大的數(shù)據(jù)集時，大家可以找到關(guān)于任何事物的信號，”他補充稱?！耙虼耍@就強調(diào)了正確數(shù)據(jù)集以及提出正確問題的重要性，意味著我們需要利用更多不同的數(shù)據(jù)集測試自己的假設(shè)?！?/p>

在被問及對特朗普獲勝作何感想時，Baer表示他“和其他人一樣感到困惑?！?/p>

原文標題：Is Trump's unexpected victory a failure for big data? Not really，作者：Grant Gross

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