如今距离美国大选日还剩不到两周时间，总统候选人造势进行的如火如荼，各方预测高手纷纷亮相，试图揭开未来白宫主人的面纱。

在这场预测大战中，一位被誉为“美国大选神算子”的历史学教授Allan Lichtman（艾伦·利赫特曼）再次公布大选预测，引发各界关注。

历史学教授Allan Lichtman（艾伦·利赫特曼）

这位曾9次准确预言大选结果的“神算子”，究竟会给出怎样的判断？他的结论又是依据什么呢？

要知道，艾伦·利赫特曼是美国著名历史学家，目前在美利坚大学任教。

而他最为人所知的身份，是一位屡屡预测美国大选结果的“大预言家”。

自1984年起，利赫特曼已成功预测了9次美国总统大选结果，其中包括2016年特朗普的意外胜利。

利赫特曼的预测并非基于传统的民意调查或经济指标，而是依赖于他自创的“白宫13把钥匙”模型。

这个模型由13个关键问题组成，涵盖了经济、政治、社会等多个方面。

利赫特曼通过对这13个问题进行判断，从而得出对执政党能否继续掌控白宫的预测。

在2024年大选到来之际，通过对“白宫13把钥匙”的分析，这位“神算子”认为，民主党候选人哈里斯有望击败特朗普，成为美国下一任总统。

依据也很简单，如果其中有6个或更多问题的答案是“否”，那么执政党就会在大选中失利。

这套方法看似简单，但却出奇地有效，这也是利赫特曼能连续九次成功预测美国总统大选结果的秘密武器。

最关键的是，他的预测往往在选举前数月就已发布，而非依赖最后时刻的民调数据。

利赫特曼指出，虽然美国经济表现仍然不佳，但并未陷入衰退，同时，特朗普虽然拥有强大的支持基础，但其个人魅力主要局限于其铁杆支持者。

这些因素，都将有利于哈里斯在大选中胜出，而大家所支持的特朗普却不被他看好。

不过，在教授早些年的预测中，有几次尤为引人注目，许多人至今记忆犹新。

1988年，当时的副总统乔治·布什在民调中一度落后，但利赫特曼坚持认为共和党将赢得大选，结果正如他所料。

2000年，民调显示民主党候选人戈尔领先，但利赫特曼却预测布什将获胜，虽然最终布什在普选中得票略少于戈尔，但依然赢得了选举人票。

2016年的大选，更是利赫特曼预测生涯的一个高光时刻，当时，几乎所有的民调和预测都认为希拉里将获胜，但利赫特曼却早在9月份就预言特朗普将赢得大选。

他的判断再次被证明是正确的，这让他在预测界的声望达到了顶峰。

那么，是什么让利赫特曼的预测如此精准呢？

事实上，这些问题并不神秘，而是基于对美国政治规律的深刻洞察。

与其说利赫特曼依赖某种神奇的算法，不如说他更相信对政治本质的把握。

在他看来，美国大选的结果，并非取决于选举前夕的民调波动，而是取决于执政党在过去四年的整体表现。

这种对政治规律的洞察，使得利赫特曼的预测模型具有一定的普适性和长期有效性。

当然，这里还是要提醒一下，任何预测模型都不可能做到百分之百的准确。

即便是利赫特曼，也曾在2000年的大选中出现一次“失误”，说起来也是一段有意思的历史。

2000年的美国大选，可谓是一场异常激烈和胶着的选举，最终的选举结果是，共和党候选人乔治·W·布什在选举人票中以271票对民主党候选人阿尔·戈尔的266票的微弱优势胜出，尽管戈尔在普选票数上领先布什约50万张选票。

在这次大选中，利赫特曼根据自己的“13个关键问题”预测模型，原本预计民主党候选人戈尔将获胜。

原本他的判断主要基于当时美国经济表现良好，执政的民主党并没有出现大的丑闻，这些因素都有利于民主党保住白宫。

然而，最终的结果出乎许多人的意料，尽管利赫特曼的预测在选举人票方面出现了偏差，但他对普选票的判断却是正确的。

戈尔的确在普选票数上领先布什，只是在关键的选举人票上落后，这次预测的“失误”，主要源于美国独特的选举人票制度。

在这一制度下，总统选举的最终结果取决于各州选举人票的分配，而非普选票数。

而2000年的大选，恰恰因为佛罗里达州计票结果的争议而陷入了选举人票的胶着状态。

最终，经过长达一个多月的法律诉讼和重新计票，布什以微弱优势赢得了佛罗里达州，并因此获得了决定性的选举人票。

从这个角度看，利赫特曼的预测并非完全失误，他对民意走向的判断是准确的，只是没有预料到选举人票制度可能带来的偏差。

这也反映出，任何预测模型都难以完全涵盖美国政治的所有复杂因素。

事实上，利赫特曼本人也并未将这次预测视为一次彻底的失败。

在他看来，2000年的大选本就是一场异常接近和难以预测的选举，任何细微的因素都可能改变结果。

这次“失误”，也成为利赫特曼完善预测模型的一个契机。

在此之后，他对“13个关键问题”进行了一些调整和优化，以更好地适应不断变化的政治环境。

这也反映出，任何预测模型都需要在实践中不断检验和改进，方能保持长期的有效性。

有意思的是，它并没有动摇他作为“预测大师”的地位，反而让人们对他的预测方法产生了更多的兴趣和思考。

然而，在利赫特曼模型之外，民意调查和数据分析仍是预测美国大选的主流方法。

民调行业在美国已有近百年历史，从最初的随机抽样调查，到如今基于大数据和算法的复杂模型，民调方法不断升级优化。

在当前的民调江湖中，以538网站最负盛名，该网站由数据分析师Nate Silver（内特·希尔）创立，以其独特的民调数据分析模型和可视化呈现而闻名。

538网站汇总了来自各大机构的民调结果，并根据民调的质量和样本规模等因素进行加权处理，从而得出相对客观和准确的支持率预测。

除了538网站，其他一些专家也推出了自己的数据模型，经济学家Ray Fair（雷·费尔）开发了一个基于经济指标的预测模型。

而政治学者Helmut Norpoth则提出了“初选模型”，根据候选人在党内初选中的表现来预测大选结果。

尽管民调数据和统计模型被广泛应用，但其准确性却常受到质疑。

2016年大选中，多数民调都预测希拉里将获胜，但最终结果却是特朗普意外当选。

这一失误引发了人们对民调可靠性的反思，究竟是民调方法出现了偏差，还是选民的投票行为发生了变化？

争议至今仍在延续，面对质疑，民调机构和数据专家们表示，没有任何一种预测方法是完美无缺的。

民意是复杂多变的，受到诸多因素影响，即便是最先进的数据模型，也难以完全捕捉选民的真实偏好。

因此，对大选结果的预测往往存在一定的不确定性。

在民调数据和统计模型之外，一些“非主流”的预测方式也在美国大选中崭露头角。

其中最引人注目的，莫过于借助动物的“预知能力”来预测选举结果。

宾夕法尼亚大学的研究人员开展了一项名为“猴子Tinder”的实验，试图通过猴子对候选人照片的反应来预测大选结果。

这项实验的理论基础是，猴子会对处于支配地位的个体投以更多关注。

研究人员将特朗普和哈里斯的照片呈现给一群猴子，并记录它们的注视时间和频率。

实验结果显示，猴子们对两位候选人的照片反应差异明显。

它们对特朗普的照片表现出更多兴趣，注视时间更长，频率更高。

这一发现引发了研究人员的兴趣：猴子的反应是否暗示着特朗普在选民心中的支配地位？它们的行为能否预示大选结果？

然而将猴子实验的结果解读为对特朗普胜选的预测，似乎有些牵强。

毕竟，猴子对候选人照片的反应，更多反映的是视觉刺激的差异，而非对政治实力的判断。

况且人类选民的投票行为，远比猴子的反应要复杂得多。

除了猴子实验，另一个借助动物“预测”大选的例子，来自新泽西州的一场蟑螂短跑比赛。

主办方将两只蟑螂分别命名为“特朗普”和“哈里斯”，并让它们在一条跑道上竞速。

结果，“哈里斯”蟑螂率先冲过终点线，被解读为哈里斯将在大选中获胜的预兆。

尽管主办方声称，蟑螂短跑比赛对历届美国大选结果的预测准确率高达84%，但这一说法显然缺乏科学依据。

蟑螂的奔跑速度，与候选人的竞选实力之间，不存在任何必然联系。

将虫子的表现等同于选举结果，不过是一种噱头和娱乐而已。

事实上，动物“预测”大选的做法，充其量只能算是一种有趣的消遣，而非真正意义上的预测。

与民调数据和统计模型相比，动物行为学实验的结果，既缺乏理论支撑，也难以在实践中得到验证。

它们对大选走向的指导意义，几乎可以忽略不计，然而，动物“预测”之所以引发关注，反映出人们对选举结果的焦虑和不确定性。

在一个充满变数和挑战的时代，任何一种可能揭示未来的方法，都会受到追捧和解读。

即便是看似荒诞的动物实验，也能成为人们寄托希望和猜测的对象。

唯有立足现实，直面挑战，才能找到引领未来的正确方向。

这次利赫特曼能不能算对，还要交给时间来解答，也许又是一次出人意料的结果，让我们拭目以待吧！