耶鲁大学 信用:Unsplash/CC0公共领域 耶鲁大学政治学家格雷戈里·A共同撰写的一项新研究表明，在2016年总统选举中，摇摆不定的选民给唐纳德·特朗普带来了意想不到的胜利
休伯
这项研究发表在4月21日的《《科学进展》》杂志上，比较了2012年和2016年六个关键州的总统选举结果:佛罗里达州、乔治亚州、密歇根州、内华达州、俄亥俄州和宾夕法尼亚州
该分析将3700万人的投票记录与选区一级的选举结果相结合，以确定特朗普选举成功的来源
它研究了转换的相对作用——选民在选举期间将他们的支持从一个政党转向另一个政党——以及选民组成的变化，这是由动员和选民投票率的变化驱动的
研究人员发现，在六个州中的四个州，转化率是更大的因素，包括佛罗里达州和关键的铁锈地带州俄亥俄州、密歇根州和宾夕法尼亚州
他们总结说，总体而言，人们从民主党转向共和党，比该党基础投票率的增加更能解释共和党在2016年的成功
耶鲁大学文理学院福斯特家族政治学教授胡贝尔说:“尽管政治两极分化日益加剧，但许多选民并不是坚定的支持者，他们会在一次选举中投票给民主党，在下一次选举中投票给共和党。”
“投票率当然很重要——政党从动员他们的基础中受益——但我们的研究表明，摇摆选民是2016年的一个更大因素
" 研究选举变化的根源具有挑战性
无记名投票阻止研究人员观察个人的投票选择
与此同时，选民的构成随着人们的流动、有资格投票或从选民名单上消失而不断变化
美国缺乏集中的选举管理是另一个障碍
胡贝尔说，调查数据可以为选民的选择提供一些见解，但影响有限
“让坚定的共和党人或民主党人告诉你他们支持他们的团队是相当容易的，但要接触到没有党派或没有一贯投票的人要难得多，”他说
“这类选民是选举变革的重要驱动力
" 胡贝尔和合著者塞思·J
加州大学圣地亚哥分校的希尔和丹尼尔·J
宾夕法尼亚大学的霍普金斯大学依靠公共记录来避免招聘偏见和调查数据的其他缺点
他们收集了各州合格选民的综合名单，使他们能够确定2012年至2016年间选民投票率的变化
他们将选民名单与选区一级的选举结果相匹配，选区一级是衡量投票数的最小地理单位，以估计2012年至2016年期间每个选区发生的转换程度
特朗普在2012年各州的表现都有所改善，但佐治亚州除外
研究人员发现，各州的转换和选民构成之间的平衡各不相同，但他们的分析清楚地表明，转换更一致地解释了两次选举之间支持共和党的选举变化
根据这项研究，特朗普在2012年至2016年期间选民构成或投票率保持稳定的选区以及政党登记变化有利于民主党的选区表现优于罗姆尼
研究人员发现，转变在密歇根州、俄亥俄州和宾夕法尼亚州尤为重要——这三个州在两次选举之间的党派差距波动最大
例如，在密歇根州普通选区，特朗普比罗姆尼2012年的总票数多获得101票
选民构成的变化使民主党的总票数增加了大约102票
研究发现，为了获得这101票，特朗普从2012年投票给巴拉克·奥巴马的选民中获得了约203票
总之，密歇根的成分效应估计只有转化效应的一半
“从某种意义上说，构图和转换的区别可以归结为简单的数学运算，”胡贝尔说
“动员一个额外的选民会给你增加一票，但转换一个摇摆选民会给你的候选人增加一票，而从你的对手那里减去另一票，”胡伯指出
在内华达州和佐治亚州，估计的成分效应是3和1
比转换效果大4倍
胡贝尔解释说，民主党在佐治亚州加强了选民动员工作，这被认为是乔·拜登2020年在该州获胜的原因，并在2016年取得了成果
“格鲁吉亚展示了选民动员的重要性，”胡贝尔说
“民主党的登记人数大幅增加，大量新选民进入政治体系，这导致特朗普相对于米特·罗姆尼失去了选票
这为2020年的意外胜利创造了条件
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