哥伦比亚大学工程和应用科学学院 信用:Pixabay/CC0公共域 哥伦比亚大学研究人员的模拟显示，特朗普略有偏向，但没有2016年大选时那么倾向
特朗普2016年在选举团的胜利没有在普选中领先，这引发了人们对2020年重演的广泛猜测
哥伦比亚大学的研究人员也想知道同样的事情
政治学教授罗伯特·埃里克森和哥伦比亚大学工程学院工业工程和运筹学教授卡尔·西格曼研究了选举团的结果是如何受到各州在以前选举中投票方式的影响的
他们的模拟显示，在2020年，选举团的偏见可能会再次有利于共和党，但程度低于2016年
在今天发表在PNAS的一项新的研究中，埃里克森和西格曼以及博士
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候选人姚立安，显示如何预测2020年的普选投票，考虑到2016年的国家投票配置
他们研究了选举团在过去选举中的偏见程度，以及从1980年以前的州投票模式中可以提前预测的程度
基于数以千计的模拟，他们的研究表明，2020年的偏见可能会再次有利于特朗普，但程度低于2016年
该团队指出，可能的结果有足够的范围，因此偏见甚至可能有利于拜登
该团队发现，在过去的总统选举中，潜在的选举团偏见比2016年要小
在这些选举中，各州在总统选举中的差异取决于各州最近的总统选举，加上新的投入，如人口的变化，而不是由该州过去的投票所预测的
虽然2016年选举的分布情况很重要，但以往选举的证据表明，各州可能会大大偏离其先前的投票，因此2020年也存在一些不确定性
“我们注意到2016年是一个统计异常值，”埃里克森说，他指出特朗普在2016年以勉强赢得威斯康星州、密歇根州和宾夕法尼亚州而获胜
如果2020年的大选在全国范围内同样势均力敌，那么结果可能会有所不同
其他几个州(亚利桑那州、佛罗里达州、佐治亚州、北卡罗来纳州)也可能在2020年参赛，只是基于它们在2016年的差距
埃里克森补充道，“在之前的选举中，民主党和共和党的分歧很重要，但只是在一定程度上
这就是为什么2016年的全国普选会有不同的选举团结果
" 研究人员观察了民主党人和共和党人在一个州中所占的比例，并测量了相对于该州平均值的百分比
每个州在民主党和共和党之间的相对地位投票结果与上次选举结果相近，加上一个随机的“错误”术语
这一错误至关重要，因为它代表了自2016年以来影响州投票的新因素，例如来自其他州的新移民的投票
哥伦比亚大学的模拟结合了这一错误，以反映所有可能的州的配置，假设全国票数接近
西格曼说:“我们发现拜登可能不需要像希拉里·克林顿那样大的民众支持率。”
“如果投票结果是51票对49票，就像希拉里·克林顿一样，这将是一个转折点，选举团可能会选择任何一种方式，而不是特朗普的某种胜利
我们的研究显示，与2016年相比，2020年的选举对共和党人的倾向有所减少
" 这项研究的题目是“选举团偏见和2020年总统选举”
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