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沉默螺旋將起作用,川普贏大選

作者:謝盛友  於 2020-10-31 03:10 發表於 最熱鬧的華人社交網路--貝殼村

通用分類:熱點雜談|已有4評論

沉默螺旋將起作用,川普贏大選

作者:謝盛友

根據美國有線電視新聞網CNN公布的民意調查結果,在佛羅里達、亞利桑那和密歇根這3個爭奪尤其激烈的州,川普均落後於拜登:在佛羅里達和亞利桑那,拜登各領先4個百分點;在密歇根甚至領先12個百分點。而在2016年大選中,川普曾在所有這3個關鍵州勝出。在全國範圍的其它民意調查中,現年78歲的拜登也領先於74歲的川普。不過,鑒於美國選舉體系複雜,此類民意調查的意義有限,因為,最終,決定勝負的是各州的選舉人多數而非選民多數。

歐洲人壓倒性地希望拜登擊敗川普,但是歐洲人不是美國選民,希望歸希望,沉默螺旋在螺旋沉默。

為什麼調查研究和選舉結果差距大?

調查研究作為一種方法,有它的弊端:忽視了對特定個案和特殊群體等「點」的內容結構的深入研究。不科學的抽樣方式,不明確的調查總體,缺乏代表性的樣本,有可能使研究報告中用來得出結論的眾多數據失去意義。由於某部分調查員長期對統計數據弄虛作假,追求樣本數量,再加上一些商業調查公司的低劣表現,致使各種調查的公信力下降。因此,調查研究的執行機構的聲譽,對調查研究的結果的可信度產生重要影響。

最根本的原因是民意調查中,民眾往往說謊。1982年,連續擔任五任洛杉磯市長的非裔布萊德利(Tom Bradley),代表民主黨角逐加州州長。在選前的各種民調中,他都是大幅領先,許多選民告訴民調機構的提問人員說,他們可以接受黑人當州長,甚至在大選當天的「出口民調」(民調機構人員在投開票所外直接詢問投完票的選民,其所中意的人選)中,被抽樣問到的選民們也都滿口「種族不是問題,能力才是關鍵」。開票結果卻是,布萊德利落選,大敗給其共和黨的白人對手杜克美堅(George Deukmejian)。這顯示了許多選民在面對民調時,選擇了隱瞞他們的真實想法,他們對民調撒了大謊。後來的政治學者,將這「選民向民調隱瞞其種族思想(偏見)」的現象,稱做「布萊德利效應」(The Bradley Effect)。

沉默中偽造的多數

德國著名傳播學家伊麗莎白•諾艾爾-諾依曼(Elisabeth Noelle-Neumann,1916-2010)提出沉默螺旋理論(The Spiral of Silence)。沉默螺旋理論指出,如果一個人感覺到他的意見是少數時,他比較不會表達出來,因為害怕被多數的一方報復或孤立。

一個具體的人,如果他處於「少數人」的位置上,一般不願公開表達自己的觀點,因為他怕暴露自己的「無知」,怕被人家攻擊,因為按人類慣例,往往是多數代表正確。處在「少數人」的他,為了不冒犯多數,而被批評和孤立,在公開場合他往往採取「沉默」的態度。然而,社會上每個具體的人都象他這樣想,都保持沉默,那麼,「沉默」就在這些自認為是「少數人」中「螺旋」,這樣循環往複的結果是,錯誤地認為「少數」(實際上是多數)的人都三緘其口,而真正的「少數」被襯托為「多數」,這個 「多數」實際上是一個名副其實的少數。「多數」偽造成功。

你為了跟大家一樣,最好的解決辦法就是保持沉默。人採取沉默,其實就是表達了一種「同意」。英國哲學家托馬斯•霍布斯(Thomas Hobbes,1588—1679)在1650年發表的《The Elements of Law》一書中就指出,人保持沉默時,往往表示了認可。但是,霍布斯卻沒有看到人性的普遍弱點,人怕被孤立、人怕被理解為「無知」、人害怕失去,所以,在沉默中表達的「同意」,是一種「偽同意」。

盛友分析,在民意調查時「偽同意」支持拜登,但是川普將贏大選。

 


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發表評論 評論 (4 個評論)

回復 borninheaven 2020-10-31 07:54
那是2016年的情況!川普總統當選四年了,他的支持者已經沒有啥不好意思了,是公開滴站在高處吶喊支持在任總統。所以用2016的「沉默的多數」來預測是會有很大的偏差,畢竟現在是2020年。
回復 Polar_bear 2020-10-31 10:53
我估計川大統領會得330張選舉人票,立此為證,下週二檢驗
回復 fdata 2020-11-1 01:29
除了川粉在同溫層里自嗨,有點腦子的,自己去看一下就知道,川普將大敗,然後可能進監獄。
很多無腦川粉總說選舉民調不準,你們自己有沒有去看過? 2016年選前一周,希拉里總體只領先2.5%,選前三天領先1.6%,已經進入誤差範圍了。 最後結果也是希拉里領先2.3%選舉人票。
這次是討厭川普的人明顯多起來,而上次是人們討厭柯林頓夫人,還有選前一周FBI關於希拉里的郵件表態,不然哪有川普的份。
回復 門外照斜陽 2020-11-1 23:51
為什麼現在的美國就推不出肯尼迪, 尼克松, 老布希, 柯林頓這樣的總統候選人了?

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