AI預(yù)測：拜登將問鼎美國總統(tǒng)，特朗普慘被拋棄

拜登還差6票！

根據(jù)美國大選規(guī)則，率先得到270票的候選人將贏得美國總統(tǒng)！

剛剛進(jìn)入“選舉周”第二日，拜登就以264票大舉領(lǐng)先。目前，他已經(jīng)順利拿下密歇根州（16張選舉人票），威斯康星州（10張選舉人票）兩個(gè)搖擺州，接下來如果再攻下內(nèi)華達(dá)州的6張選票，拜登將直接問鼎美國新一任總統(tǒng)。

而根據(jù)CNN最新報(bào)道，拜登在內(nèi)華達(dá)州的領(lǐng)先優(yōu)勢已經(jīng)從7647張選票上升至11000多張選票。

相比之下，特朗普則再度失利，其在佐治亞州的領(lǐng)先優(yōu)勢跌至1萬張選票。原本希望借助賓夕法尼亞州、北卡羅來納州、佐治亞州三個(gè)關(guān)鍵州“逆風(fēng)翻盤”，現(xiàn)在看來希望越來越渺茫。

一再失勢的特朗普也坐不住了，昨晚甚至在Twitter上發(fā)聲要求停止計(jì)票。

但不管特朗普如何作妖，拜登贏得美國總統(tǒng)的趨勢似乎已不可逆。

其實(shí)，這屆美國大選原本沒有什么懸念。早在選舉開始之前，民眾輿論便開始一窩蜂地倒向拜登，這一點(diǎn)在Twitter等社交平臺(tái)體現(xiàn)的尤為明顯。

近日，紐約城市大學(xué)的統(tǒng)計(jì)物理學(xué)家赫爾南·馬克斯（Hernan Makse）博士還利用AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)分析了社交平臺(tái)上的民眾觀點(diǎn)，以此來初步預(yù)測本屆大選的獲勝者。

而結(jié)果正如大家所預(yù)期的一樣。

AI：拜登問鼎美國總統(tǒng)

民主黨候選人拜登將戰(zhàn)勝現(xiàn)美國總統(tǒng)特朗普，成為下一任新總統(tǒng)。

這是Makse研發(fā)的AI模型得出的結(jié)論。

Makse在近日接受媒體采訪時(shí)介紹稱：“我們?cè)赥witter等社交平臺(tái)收集了10億條推文和大量民眾意見，然后將這些數(shù)據(jù)輸入AI模型得出了這一預(yù)測結(jié)果?！?/p>

據(jù)了解，Makse在2016年美國大選和2019年的阿根廷大選時(shí)就已經(jīng)開始這項(xiàng)AI研究了?，F(xiàn)在對(duì)2020年美國大選的預(yù)測，便是基于上一屆美國大選收集而來2億條推文和本次收集的8億條推文來完成的。

根據(jù)Makse的說法，考慮到每次總統(tǒng)選舉，大量民眾都會(huì)在社交平臺(tái)發(fā)表觀點(diǎn)，他們便開始利用這些信息來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以提前預(yù)測選舉的獲勝者。

具體來說，他們訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用AI模型來預(yù)測社交平臺(tái)上每位民眾的意見。有了這些信息后，再利用大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測最終的選舉結(jié)果。

不過，需要強(qiáng)調(diào)的是，這種AI與大數(shù)據(jù)相結(jié)合的預(yù)測方法也存在明顯的局限性。Makse表示，“模型尚未完全準(zhǔn)備好準(zhǔn)確預(yù)測選舉結(jié)果”，對(duì)此，他也解釋了兩點(diǎn)影響因素：

一是存在抽樣偏差。該預(yù)測數(shù)據(jù)主要來自Twitter。不過這一點(diǎn)也是客觀存在的，因?yàn)榧词拐{(diào)查美國各地的2000萬人，抽樣也總是有偏差。另外，如果不對(duì)推文內(nèi)容進(jìn)行語義分析，而只對(duì)其進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計(jì)，也會(huì)顯著影響最終的準(zhǔn)確性。

二是選民投票率偏差。即無法準(zhǔn)確得知實(shí)際有多少人參與了投票。

這兩個(gè)變量對(duì)于AI預(yù)測的準(zhǔn)確性非常重要。Makse表示，基于這兩點(diǎn)，我們目前正在利用此前的選舉和本次選舉的數(shù)據(jù)嘗試對(duì)AI模型進(jìn)行校準(zhǔn)。同時(shí)，他還強(qiáng)調(diào)稱，

盡管拜登是此次選舉的熱門人選，但目前AI還尚未準(zhǔn)備好準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果，不過，根據(jù)現(xiàn)在的AI模型，拜登是明顯的贏家。

社交網(wǎng)絡(luò)影響美國大選

利用AI預(yù)測選舉結(jié)果的研究團(tuán)隊(duì)遠(yuǎn)不止這一個(gè)。

不過，幾乎所有團(tuán)隊(duì)都把數(shù)據(jù)收集渠道聚焦在了社交媒體平臺(tái)，尤其是Twitter。

據(jù)了解，格拉納達(dá)大學(xué)（University of Granada）的科學(xué)家創(chuàng)建的AI預(yù)測系統(tǒng)，利用Twitter數(shù)據(jù)驗(yàn)證了2016年美國大選的獲勝者。

換句話說，AI通過推文驗(yàn)證了特朗普擊敗希拉里贏得美國大選這一事實(shí)。

據(jù)研究人員介紹，他們?cè)赥witter上收集了大量涉及特朗普和希拉里的政治話題和帖子，然后利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行AI分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在情緒分析方面，美國社會(huì)對(duì)希拉里的憤怒程度要高于特朗普。另外，特朗普與“信任”情緒的關(guān)聯(lián)度更好。這意味著，Twitter上發(fā)表推文的用戶大部分信任且支持特朗普，而這一點(diǎn)是最終的選舉結(jié)果一致。

如果本屆選舉同樣如AI所預(yù)測的那樣，拜登贏得最后的勝利，那么是否在一定程度上反映了Twitter等社交網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)影響美國大選？

對(duì)此，Schwarz教授給出了肯定回答，他說：“雖然我們的研究并未論證除Twitter之外的社交媒體平臺(tái)（如Facebook）可能產(chǎn)生的影響，也沒有論及國際政治干預(yù)或誤導(dǎo)信息的潛在作用，但我們發(fā)現(xiàn)，社交媒體確實(shí)能夠影響選舉結(jié)果。”

事實(shí)上，自2016年選舉之后，美國一直流行一種說法：即社交平臺(tái)Twitter幫助共和黨候選人特朗普贏得了美國總統(tǒng)。在最近的一次總統(tǒng)采訪中，特朗普本人也表示，“如果沒有社交媒體，我就不會(huì)在這里”。

最近，Schwarz教授所在的博科尼大學(xué)（University of Bocconi University）聯(lián)合托馬斯·藤原（Thomas Fujiwara）以及普林斯頓大學(xué)（KarlstenMuller）針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)與美國大選之間的影響關(guān)系做了一項(xiàng)調(diào)查。

他們發(fā)現(xiàn)，社交媒體除了在一定程度上會(huì)反映選舉結(jié)果外，Twitter還可能會(huì)讓唐納德·特朗普（Donald Trump）處于不利地位。

Schwarz教授說：如果一個(gè)縣的推特用戶數(shù)翻一倍，特朗普的得票率就會(huì)下降大約2個(gè)百分點(diǎn)。

之所以得出這一結(jié)論，是因?yàn)榻?jīng)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，使用Twitter的用戶大部分是生活在城市地區(qū)的年輕、受過良好教育的自由主義者，而特朗普的支持者大部分來自農(nóng)村，或者沒有大學(xué)教育的老年人，他們是最不可能使用社交媒體的人之一。

討論：拜登最佳人選嗎？

截至目前為止，拜登獲得了超過7100萬張選票，可以說創(chuàng)造了歷史新高。

但對(duì)于支持者來說，拜登真的是美國總統(tǒng)的最佳人選嗎？

最近小編發(fā)現(xiàn)，目前社交網(wǎng)絡(luò)有存在一種普遍說法：即2020年美國大選事實(shí)上只是特朗普一個(gè)人的獨(dú)角戲。大部分認(rèn)為投給特朗普的票，意味著對(duì)特朗普及其政策的信任或認(rèn)同。

而投給拜登的票，有相當(dāng)一部分并不是由于對(duì)拜登及其政策的信任和認(rèn)同，而是由于對(duì)特朗普的不信任、不認(rèn)同甚至反感。

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責(zé)編AJX