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【演講】2020/11/06 政策科學資料分析 全球線上論壇 ~大師講堂系列之四~Forecasting the 2020 US Elections

2020年11月03日

大師講堂系列之四

主題：Forecasting the 2020 US Elections
在預測美國總統大選時，有不同的科學方法。首先，有些政治學家用結構模型提供了理論驅動的迴歸方程式。但最常見的方法還是以數據新聞記者為主的投票意向調查。最後，還有較少人知道但卻很有前景的方法，例如「公民預測」。在本次演講中，我們用大家熟知的「政治經濟學模型」為基礎與「經濟學家模型」進行比較，「經濟學家模型」主要是依靠投票意向資料。我們將這兩種方法與各州選民期望的民調資料所進行的公民預測實驗進行對比。我們藉由2020年總統大選結果，對這些方法的預測能力進行評估，做為結論。

主講者的資歷簡介
Michael Lewis-Beck是愛荷華大學政治系傑出名譽教授，研究專長是比較政治、政治預測與量化研究方法。尤其藉由經濟因素對美國總統大選的預測模型廣為人知。他在「經濟投票」的研究與著作已成為投票行為或選舉研究的必讀。迄今出版書籍與文章超過280本(篇)，在Google學術搜尋中，著作被引用總次數已將近2萬4千次，學術成就足以讓他擠身此領域的名人堂之列。