【51CTO.com快譯】總體而言，大數據分析基本以失敗告終，不過仍有兩套分析系統正確預測到特朗普的勝出。

　　唐納德·特朗普的當選令人們對大數據分析的能力產生懷疑：在這個大數據時代，憑借著如此可觀的票選、經濟與民意調查模型，為何數據處理模型最終仍然給出了錯誤的答案?

　　不過，中國的Geda與俄羅斯的Felix仍然給出了正確的預測結果。

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　　搜索情報的氣息

　　事實上，來自印度初創企業Genic.ai公司的人工智能系統不僅成功預測了此次共和黨與民主黨的各自總統候選人，同時亦從2004年開始一直成功預測了每一位當選總統。這套名為MogIA的系統利用來自谷歌、YouTube以及Twitter等在線平臺上的約2000萬個數據點得出其最終結論。

　　MogIA發現，關于特朗普的在線討論參與人數較2008年奧巴馬選舉期間高出25%——即使考慮到社交媒體普及度的差異，這一數字仍然令人印象深刻。

　　Genic.ai公司創始人Sanjiv Rai坦言，目前的數據仍然存在局限——MogIA并不總能辨別一篇博文的內容屬于積極還是消極傾向。然而，其在候選人與在線參與度方面的結論則一直非常準確。

　　“如果大家著眼于初選，就會發現其中存在大量指向特朗普的負面討論內容。然而，這些對話在票選前幾天開始快速轉為正面，這意味著特朗普更具民意優勢，并使其最終在初選中與其他候選人拉開差距，”Rai在采訪中解釋稱。

　　人工智能較傳統數據分析程序更具優勢。“雖然大多數算法中都體現出程序員/開發者自身的偏見，但MogIA能夠立足當前環境進行學習，于決策層中構建自有規則，同時開發出囊括一切數據的專家系統，”Rai指出。他的系統亦能夠利用更為精細的數據實現效果改進——例如，如果谷歌允許MogIA訪問其為各數字化設備分配的互聯網地址，則結論加更加確切。

　　“如果有用戶在YouTube上搜索與投票相關的視頻，而后再搜索如何為特朗普投票，則AI即會將此記為特朗普支持傾向。”考慮到龐大的在線數據總量，利用社交媒體預測大選結果可能變得越來越受歡迎。

　　也許有人認為希拉里的落敗是受到“郵件門”的影響。但事實上，早在這一消息曝出之前，MogIA就認定特朗普將獲得更多選票。

　　需要回答的問題

　　事實上，也存在依靠較少數據作出準確預測的方法。美國大學教授Allan Lichtman就曾不依賴任何社交媒體、民意調查結果或者人口統計數據進行選舉預測，且結論比MogIA更為靠譜：他正確預測了自1984年以來每一屆總統選舉的結果。

　　利用地震預測方法，即核算穩定性與波動性，Lichtman表示他開發出一套包含13項真/偽聲明的報表，其根據當前各黨在白宮中的表現預測選舉結果。

　　“在這背后存在著一套真正的理論。這套理論告訴我們，總統選舉并不會按照我們的理解進行，”Lichtman在采訪中解釋稱。“選舉結果并非取決于競選活動、演講、辯論乃至籌款。相反，總統選舉基本上屬于美國全民對于白宮執政活動的評價。如果其表現積極，則能夠實現連任。如果表現不力，則在野黨一般更有可能獲勝。”

　　Lichtman指出，他總結出的13項關鍵立足于1860年到1980年的歷屆美國總統選舉結果。概括地講，這些關鍵簡單通過“數字方式更為具體地”衡量執政黨的表現，具體因素包括：

　　1. 黨派候選人

　　2. 辯論

　　3. 執政表現

　　4. 第三方

　　5. 短期經濟

　　6. 長期經濟

　　7. 政策變化

　　8. 社會安定度

　　9. 丑聞

　　10.外交/軍事成功

　　11.外交/軍事失利

　　12.現任總統魅力

　　13.競爭對手魅力

　　如果以上13項關鍵中有6條為偽，Lichtman表示，那么執政黨將會在大選中失利。

　　“ 唐納德·特朗普的問題很嚴重，特別是當他談到支持性侵并曾與10幾名女性交往，這些情況確實沒有先例，”Lichtman表示。“但這并不會徹底一切基本事實。盡管受到種種挑戰，但各項關鍵仍然指明特朗普將成為勝利的一方。”

　　當然，MogIA、Lichtman、Geda與Felix也將繼續關注美國四年后的下一輪總統選舉。

　　原文標題：The best brains: AI systems that predicted Trump's win

　　原文作者：Caroline Craig　　

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