人机大战复旦胜。
特朗普赢了，在赢得总统大选的同时，也宣告了复旦复杂决策分析中心预测报告的科学性。
很牛逼的是，复旦大学的这套预测技术并不看重民意调查数据，而是通过社会经济发展的结构层面数据来模拟选民和候选人的行为，从而预测选举结果。
事实证明，这样的对于候选人和选民行为的模拟有多么靠谱。
通过模拟，复旦复杂决策分析中心在其预测报告中指出，特朗普将以60％的胜率获选。
复旦使用的这套模拟系统为什么准确呢？
复旦复杂决策分析中心指出，研究团队是使用了先进的计算机仿真技术来进行选举预测，也就是ABM技术。
ABM能更有效地与关键决策者建立联系，提高转化率，用在美国总统选举中是否实用呢？
复旦的研究团队很自信。
ABM技术高度依赖数据分析，把经济状况、社会趋势、选民情绪、候选人特质等因素整合到ABM模型中，尽可能准确地反映现实世界的复杂性，因而做出的预测数据会更加准确。
所以，当复旦复杂决策分析中心得出预测数据是特朗普获胜时，却受到了众多人质疑。
但结果或证明，这套基于行为主体建模（ABM）的模拟技术真的具有准确性。
与自认为准确性很靠谱的复旦研究团队一样，被誉为美国大选预测传奇人物的Allan Lichtman教授，他的预测性也被很多人信服。
在过去的10次美国总统大选中，Allan Lichtman教授有过9次准确预测。
这一次，教授看好哈里斯，但他错了。这一次的失败，与他2000年的失败可能如出一辙。
那一次的选举被人乐道的是，人们对于选举的认知开始发生转变，面对采访，很多选民说，在两个聪明人之间做选择时，宁肯愿意相信那个不太聪明的。
也就是说，他们愿意选择那个不太擅长搞政治的人来领导美国。
事实证明他们也许是对的，小布什在8年任期内的确做了很多事关普通公民的实事，譬如教育法案和大规模减税措施改革。
实事上，特朗普在上届时就被认为是意外当选，这其中的原因，是不是正因为如此呢？
结合复旦的ABM预测不在意民调数据，而着重考虑的是候选人特质与行为，以及选民情绪与行为分析，这是不是也正说明了这一点呢？
Allan Lichtman教授又错了，看来，美国大选这题真的很难解。
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