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雷达卡
这次美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ZF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？
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。
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。（编辑：游识猷）
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