神準預測美總統大選40年 歷史學家:賀錦麗將勝川普
中央社.2024年9月6日 21:02

(中央社華盛頓5日綜合外電報導)美國歷史學家李赫特曼被稱為美國總統大選「預言家」,而他對今年11月選舉的預測結果已出爐,他認為民主黨總統候選人賀錦麗將贏得白宮寶座。

    衛報(The Guardian)報導,專研美國總統選舉的美利堅大學(American University)歷史系教授李赫特曼(Allan Lichtman)稱自己幾乎準確預測1984年以來每場美國總統大選,只在2000年小布希(George W. Bush)擊敗高爾(Al Gore)時出現誤判,但那是一場有爭議的選舉。

    紐約時報(The New York Times)今早發布李赫特曼的評論影片,他在片中公布預測結果:「民主黨人將保住白宮,賀錦麗(Kamala Harris)將是下任美國總統。」

    美國財經新聞網CNBC報導,李赫特曼的預測奠基於一個他稱為「白宮之鑰」(Keys to the White House)的歷史指數模型。

    李赫特曼於1980年代早期和俄羅斯地球物理學家凱利斯波洛克(Vladimir Keilis-Borok)一同發展出這套獨特系統,透過聚焦現任總統所屬政黨的13道是非題分析政治局勢。

    如果6個或更多問題的答案為「否」,代表挑戰者─就本次大選而言即共和黨總統候選人川普(Donald Trump)─預計將勝選。

    不過在這13道關鍵問題中,李赫特曼發現目前有8個問題的答案有利賀錦麗,而川普只在3個問題占優勢。

    李赫特曼指出,賀錦麗得益於總統大選獨立參選人小羅勃甘迺迪(Robert F. Kennedy Jr.)退出後缺乏有力第三勢力候選人、正面的短期及長期經濟指標、現任總統拜登(Joe Biden)政府的國家政策帶來重大改變、沒有長期社會動盪或與白宮相關醜聞。此外,她也受益於無須經歷黨內提名激戰,便順利接棒拜登參選。

    尚有兩個與外交政策成敗相關的問題仍懸而未決,但根據李赫特曼的公式,即使它們最後有利川普,也不足以讓他勝選。李赫特曼還說:「外交政策很微妙,這些關鍵問題(的答案)可能會翻轉。」

    李赫特曼的分析幾乎不看民調結果、競選策略、選戰口號、施政計畫或其他大部分政治評論員與分析家傾向參考的因素。

    2016年美國總統大選前,李赫特曼是少數準確預測川普將擊敗當時民主黨總統候選人希拉蕊(Hillary Clinton)的政治分析家之一,他同樣正確預測拜登將在2020年大選打敗川普。(譯者:洪培英/核稿:嚴思祺)1130906

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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司