Donald Trump意外赢得总统大选，让媒体，民意测验专家反思数据的预测能力。

在美国总统选举的前一天，大量的头条新闻中，有一条是惊人的：“Man Nostalgic For Simpler Era Of 20 Hours Ago.”

一个原因：这很有趣；来自讽刺新闻，洋葱新闻（The Onion）。另外：隐含在其中的是信念——直到大约60个小时前，几乎全世界——都认为共和党候选人、企业家和真人秀明星Donald J. Trump，不会，也不可能赢。

周二晚上，投票之前，总统大选预测都支持这一信念。The New York Times认为民主党候选人Hillary Clinton获胜的几率为85%； The Huffington Post认为是98%。FiveThirtyEight网站的 Nate Silver，预测大神，认为胜率为71%。

Trump获胜的机会，大约为30%，麻省理工学院斯隆管理学院教授Erik Brynjolfsson说。

“并不是0%，”Brynjolfsson在一封电子邮件中写道。“只有30%可能发生的事情，是会发生的。”

几率更低的事情，也发生过。比如，在2016年世界大赛，四场比赛之后，Chicago Cubs赢得冠军的几率只有15%，根据FiveThirtyEight。但是，在11月2日的第七场比赛，他们获得了冠军，在时隔108年后。

虽然结果在科学上，并不是令人震惊的——Brynjolfsson说，数据科学家使用的是概率，而不是确定性——但是这也为任何依赖数据的人，那些对政治或商业环境做出预测的人，敲响了警钟。

犹在镜中

但，为什么使用先进的分析工具和数据建模，没有能够预测出最后Trump赢得胜利呢？

对于那些负责报道美国总统竞选的记者，这是一个失败，Jim Rutenberg写道，他是The New York Times的媒体专栏作家。他们没有准确地反映那些在大萧条结束7年后，感到被剥夺权利的选民的愤怒，就像英国媒体在今年早些时候，对于英国脱离欧盟，在投票前，也错过了信号。

“很明显， 新闻体系中有些东西彻底破碎了，已经无法跟上这一让世界颠倒的反政府情绪，”Rutenberg写道。

很多民意调查专家，都责备自己。The Huffington Post的高级调查编辑，Natalie Jackson说，她对于调查的坚定信任，使她误入歧途。

“我没有任何理由，质疑调查是准确的。所以我维护，站在数字这边——就像任何信任他们工作的人一样，” Jackson写道。“这让我很羞愧。”

HuffPost使用的数据建模，仅仅依赖民意调查， Jackson写道。它没有考虑经济指标，或者很少有政党可以连续三届赢得总统选举。

“隐性成本”

分析可以非常强大， John Elder说，预测分析机构Elder Research的创始人，但它在政治这一领域，可能很脆弱，因为人类情感和价值观占很大比重。还有所谓的“隐性成本。”他是这样解释的：Trump的支持者认为，媒体对于自由主义，有根深蒂固的偏见，而竞争对手，民主党候选人，可能不想被他们或任何人批判。所以他们没有做出回应。

“如果你是Trump的支持者，你知道媒体会怎么看你，”Elder说。“如果你在大学或在职业环境中，明确自己是Trump支持者，有着很高的社会成本。”

Robin Young，National Public Radio节目Here and Now的主持人，谈到在总统选举预测中，说谎是否是个因素：选民对于他们的投票，是否给了虚假信息？她跟共和党民意调查专家，Whit Ayres，North Star Research的主席，在波士顿NPR电台，WBUR-FM中对话。

“我不相信有一个说谎的统一模式，但我相信，我们中的许多人——包括我本人，都认为民意调查显示，最后Clinton会获得胜利。”

Trump，Ayres说，在正确的地方获得了正确的投票——摇摆州，佛罗里达，密歇根，宾夕法尼亚，和威斯康星——为他赢得了选举票，而Clinton赢得了大众选票。

优良数据，优良解读

Brynjolfsson认为主要教训是：数据很重要，但数据质量更重要。

“你需要认真思考，你输入到模型中的数据是否是准确的，完整的，并且没有系统的缺陷，”他写道。

在未来的选举中，更好的数据模型可以帮助发现难以探测的信号，Elder说。例如，获得关于选民更特定的信息——比如他们是否喜欢纳斯卡车赛或芭蕾舞，或他们的爱好是什么，来判断他们会如何投票，来增加准确性。但这并不容易，尤其是在一个更喜欢使用手机而不是固定电话的时代，而选民在应答电话前，会查询来电信息。

“选民能觉察到民意调查，”他说。“在我小时候，电话响了，你接起来，你就回答问题。”