11月5日投票日之前，美国一系列民调显示，两党候选人选情胶着，争夺白宫的竞争将相当激烈，选举结果可能不会在当晚揭晓。
然而，选举之夜，特朗普掀起一股近乎一边倒的“红色浪潮”：选举人票一路领先、关键“摇摆州”接连到手、料将成为20年来首位赢得全国普选的共和党人。
这样的结果引发外界质疑：美国民调为什么又不准？
全国失准，摇摆州在误差范围内
从全国范围看，各大机构的民调数据的确低估了特朗普的表现。
选举前夕，美国民调机构和媒体的全国民调平均值大多显示哈里斯占据优势，领先幅度从0.1%至2%不等（民调机构“538”称哈里斯领先1.2% 、《华盛顿邮报》称哈里斯领先2% 、RealClearPolitics显示哈里斯领先0.1%）。只有Decision Desk HQ等少数几家机构预测特朗普会赢。
如今，选举结果显示，特朗普在全国普选中领先哈里斯3.5%。
考虑到部分邮寄选票尚未完成计票，上述优势可能会缩小。但即便如此，各家民调也出现了3%至4%的误差，高于1972年至2020年总统选举平均2.3%的民调误差（据美国民调机构“538”的数据）。
这是美国民调机构继2016年、2020年之后，连续第三次低估特朗普在大选中的表现。2016年，民调错误地预测民主党候选人希拉里占据上风；2020年，民调机构高估了拜登在全国和摇摆州的支持率。
再看决定选举结果的七个关键“摇摆州”，特朗普的实际支持率同样高于民调，平均高出约3个百分点。
当晚，特朗普先在北卡罗来纳州和佐治亚州取得早期胜利，实际表现分别超出选前民调2.6和1个百分点。接着，“蓝墙”开始倒塌：摇摆州“皇冠上的明珠”宾夕法尼亚再次“翻红”，特朗普领先幅度达到2.2个百分点，高于民调显示的平均0.4个百分点。威斯康星州和密歇根州相继“倒向”特朗普。到目前为止，内华达州和亚利桑那州的选票仍在统计中，特朗普均保持领先。
让民调机构略感欣慰的是，除内华达州外，其他六个关键“摇摆州”的民调数据与实际结果的差距均在3.5%的标准误差范围内，总体相差不大。
不过，美国知名民调分析师安·塞尔泽严重“翻车”。她选前预测，由于女性选民对限制堕胎权的普遍愤怒，哈里斯将在共和党传统领地艾奥瓦州领先3个百分点，引起巨大轰动。结果，特朗普以13.2个百分点的巨大优势碾压对手。
最后看不同选民群体，白人工薪阶层、拉丁裔和非洲裔男性以及女性的投票行为均被民调机构误算：投票给特朗普的白人工薪阶层、拉丁裔和非洲裔男性人数都比四年前要多，女性对哈里斯的预期支持浪潮也没有出现。
代表性不足，羞于表达意愿？
上述结果是否意味着“特朗普选民”太害羞而不愿参加民调？还是民调人员在与共和党选民接触时存在问题？
有舆论指出，美国民调行业将在未来几个月展开辩论。从目前来看，民调失准的背后可能有几方面原因。
首先，样本方面，某些群体更容易被民意调查员接触到，比如受过大学教育的选民，他们通常更有可能投票给民主党；未受过大学教育的选民群体在调查样本中占比不足。
美国民意调查专家内特·科恩称，有数据显示，白人民主党人回应调查的可能性比白人共和党人高出16%以上。
过去一段时间，不少民调机构已全面转向在线调查，不再通过电话或亲自上门。但有研究表明，这种方式不太可靠，经常遗漏或误报重要信息，可能更有利于年轻、政治参与度高和居家办公的受访者，从而扭曲数据。
“人们犯了和2016年一样的错误，低估了特朗普的选民，他们不太可能参与政治，最重要的是他们可能很忙，不会花20分钟与民意调查员交谈……这些人从事相当普通的工作，或者同时兼两三份工。”民调机构JL Partners的创始人詹姆斯·约翰逊说。
其次，主观意愿方面，部分受访者出于不信任民调机构、对自己的选择害羞等原因，没有坦承自己的真实倾向。这一特点在特朗普的支持者中尤为明显。民调机构可能未能准确衡量这方面的影响。
也有人质疑“布拉德利效应”是否影响了哈里斯的选情，即受访者在民调中夸大对女性或非白人候选人的支持，可能会导致这类候选人的实际表现比民调数据更差。
最后，民意调查员面临一项长期挑战，即无法确定受访者是否真的会投票。只有到选举当天才能揭晓谁参加了投票以及抽样的代表性如何。
“民调仍存在重大盲点。在美国一些不太受关注的地区，民调未能预测到拉丁裔和年轻选民对特朗普的支持程度之深。”美国乔治城大学教授迈克尔·贝利表示。
需要真正随机的样本
自2016年以来，各大民调机构通过修改大模型、重视教育人口统计数据、询问受访者投票历史等方式，来弥补不同群体回应不足等问题，以期找到未来预测的指标。
但是，此类调整是否有助于避免民调的重大误判，目前仍未可知。民调机构“538”创始人内特·西尔弗称，他在选前运行8万个模型，显示两人的票数“比抛硬币还要接近”，哈里斯胜率略高。
有民调专家称，无论如何，一些民调机构和媒体需要更好地与“沉默”群体进行沟通，否则他们可能会急剧偏离主题。
美国斯坦福大学教授乔恩·克罗斯尼克认为，如果没有真正随机的样本，调查仍然容易出错。调查员很努力，但总是想耍小聪明。真正需要做的是回归本源，投入更多时间和金钱。