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▍東北最大🤷🏻♀️！❄️ #2020山形雪場懶人包❄️ #スキー場情報
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歡迎收看范琪斐的寰宇漫遊，今天的琪斐大放送我們要來談談，2020美國總統大選民調一面倒的說拜登贏川普一大截，川貴人，這次別選了吧?乖～我待會給你買個....樓?大家好，我是范琪斐。中間偏右的《華爾街日報》（Wall Street Journal）聯手中間偏左的《國家廣播公司》（NBC），在「川拜」首場辯論後，到川普確診前這段時間，所做的民調顯示，拜登的支持率高達53%，足足領先川普14個百分點（53%：39%）。真的假的啦～這個幅度也太誇張，我們再參考一下別的。
（10/11公布）美國ABC News和《華盛頓郵報》（The Washington Post），在川普出院後做的最新民調，有54%的選民說會把票投給拜登，大幅領先川普12個百分點（54%：42%）。專門統計各家民調數據的Five Thirty Eight指出，拜登的平均支持率勝過川普10.4個百分點（52.2%：41.9%， 10/10數據）。另一個民調數據集合網站「真清晰政治」（Real Clear Politics）的網站顯示，從10月以來每一家主要民調公司統計出的結果，都是拜登遙遙領先川普，差距在5到16個百分點不等，其中不乏立場較為中間的The Hill和經濟學人。所以平均下來拜登的支持率領先9.8個百分點。（10/9公布）美國權威智庫與民調機構「皮尤研究中心」（Pew Research Center）做出來的結果是，52%的選民打算把票投給拜登，領先川普10個百分點（52%：42%）。
我們找了很多民調,可是只有很少數的說，川普領先拜登， 說很少數，是怕我們川貴人傷心，其實找來找去只有一個。 （10/5公布）英國《每日快報》聯手英美智庫Democracy Institute做的民調顯示，川普支持率在46%，小勝拜登1個百分點（46%：45%）。不過我還是註明一下，這個《每日快報》是英國的右翼八卦報，民主研究所的民調，也沒有被民調界公信力很高的538列入參考的近500家民調就是了， 所以現在大多數民調都顯示，拜登會獲得壓倒性勝利，但川貴人當然不認為他會選輸啊，最近又在那邊「Fake news」、「Fake polls」喊來喊去，民調統統都是假的！這都是幻覺～嚇不倒我的！
先不要笑，川貴人說的是真的，4年前一直到投票日當天早上，民調都還顯示希拉蕊一定會凍蒜，《紐約時報》做了大半年的民調，到選舉當天早上，還在說希拉蕊有80%以上的勝選機會，結果最後被「逆轉」，搖擺州統統被川貴人拿下！2016年的民調，被很多人認為是「壞掉了」、「走鐘了」，完全無法反映出真實民意，今年隨著大選日逼近，也有越來越多人開始質疑，真的假的啊?這幾年來專家們一直試圖釐清，當年的「希拉蕊慘案」到底是怎麼出現的，總之過去四年民調專家就很努力的要找出，民調為什麼會跟開出來的票差那麼多，但真的非常困難，因為變數實在太多了，我們今天就幫大家整理出幾個專家們認為可能的原因。
（一）手機的普及
還記得去年台灣不是在吵「手機民調要不要納入總統初選民調」嗎？美國其實也有類似的問題。美國現在就跟台灣「人手一機」一樣，有時候還兩三機，越來越少人使用家用電話了，而且年輕人、低收入者以及少數族群，都只用手機而已；反觀年長者和白人族群，就會比較依賴室內電話。大數據分析網站《Datanami》就指出，25歲左右的年輕人看到不認識的電話，幾乎都會pass不接；但70歲的長輩們則是每通必接，因此這樣進行的電話民調就很容易往某一族群傾斜。
那用手機民調不行嗎？根據1991年的《電話消費者保護法》（Telephone Consumer Protection Act of 1991；TCPA），美國是禁止「自動撥號系統」打電話給手機用戶的，所以如果要打手機做民調，就必須派出「真人」撥號，這有多麻煩呢？數據顯示，你想獲得1,000個回答，就至少得隨機撥號2萬次，其中大部分是空號，因為手機號碼是私人的，根本不會刊登在電話簿上，這實在太勞民傷財了，很想幫做民調的人馬殺雞一下耶，你們辛苦了。
（二）沉默的多數
每次選舉我都很期待接到民調電話，但大多數美國人可不是這麼想的，可能是因為擔憂個資和隱私外洩，導致選民接電話不敢說出真實意見，或者是覺得，蛤～民調很久欸，老娘才沒空理你。1970年代左右，美國「民調回應率」（Polls response rate）高達80%，你只要打過去人家多半都會回答你，但是根據「皮尤研究中心」最新報告，2018年美國「民調回應率」已經暴跌到6%，等於你打100通電話就只有6個人不掛你電話、願意花時間跟你聊兩句，但你也不知道他是不是講真話。
像2016年的大選，支持川普的選民中，就有一群選前不願意表態的，或者在接受民調時故意說謊的，有些甚至不告訴鄰居他們其實支持川普。《Datanami》表示，這些選民會讓調查的結果失準2%到6%，6%很多欸，根本就是超出誤差範圍了。
（三）網路民調難
啊現在網路那麼發達，用網路做民調不就統統搞定了嗎？事實上恐怕剛好相反。數據顯示美國18-29歲的年輕人，有98%都使用網路，但偏偏這個年齡層的人最不愛投票，拿美國總統大選風向球：2018年美國期中選舉為例，雖然這群年輕人投票率比前一次大幅提高15.7個百分點，但仍是所有年齡層中最低的（35.6%），也就是說，每個人都是「鍵盤投手」，大家網路上搖旗吶喊超熱情，結果投票日當天大家都覺得不差我這一票。另一方面，你在網路上想填幾歲就幾歲，想變性就變性，別國網軍想來帶風向，也不是那麼困難，因此網路民調也非常容易失準。
（四）早期民調誇大
另一個大變數是「早期民調」的準確度很低，因為選民還沒有足夠時間去瞭解候選人到底在幹嘛，但早期民調卻是媒體報導所仰賴的主要資訊來源，結果就是候選人拿來造勢、媒體見獵心喜誇大報導，進而影響到後續選民對候選人表示支持的聲量。例如看到拜登領先，那支持拜登的人講話就會比較大聲，因為他們是「主流」，反之支持川普的人，可能就會比較不敢表達意見，形成「沉默螺旋」。
「皮尤研究中心」也加碼解釋，事實上2016年的全國民調還算準確，（預測希贏3.3%最後贏2.1%），但美國總統大選是以選舉人票為單位，希拉蕊全國總票數高於川普也沒屁用，最後川普拿下所有的搖擺州，入主白宮。而選前的州民調也無法反映出搖擺州的真實民意，地方往往沒有全國性民調那種資源，四年前他們就忽略了在最後關頭，投給川普的搖擺選民數量，也沒有準確掌握未受過大學教育的白人選民，他們到底支持誰，種種因素導致了中西部上演「大驚奇」。還有就是民調公司往往有特定的政黨傾向，最後很可能導向「護主」的結果，讓民調不盡然客觀。
那這些問題2020年還會再重演嗎？老實說，有些變數還是很難避免，《紐約時報》就整理了，和四年前相比，哪些因素可能讓美國民調更精準或更失準。
更精準的第一點就是，搖擺選民減少了。
四年前民調失準的一大因素就是搖擺選民，但今年跟民調人員說：嗯～我還沒想好，的搖擺選民數量變少了，四年前的這個時候，大概還有20%的選民說他們還沒決定要投誰，或是打算投給小黨候選人，但今年這群人的數量只剩一半，而且其中支持川普的人也老早就表態，尤其是搖擺州的白人工人階級選民。
更精準的第二點是，選民教育程度的加權。
大家要有個概念，民調準不準確，完全取決於你抽樣有沒有做到「隨機」，也就是每個族群的意見都要被採納進來，但這真的非常難做到，最後很容易讓民調結果出現偏差。例如在美國，如果你跑去郊區教堂裡做民調，那幾乎可以篤定會獲得一個偏共和黨的結果；但如果你對大學生進行抽樣，最後很可能獲得一個偏民主黨的結果。另外的數據又顯示，受過高等教育的選民，比較願意接受民調訪問，每個都是選我選我～而那些較保守、教育程度較低的選民，他們的聲音就很難反映在民調上，所以如果你沒有按照「教育程度」來做加權，民調就會充斥太多年輕大學生的意見，導致結果偏向民主黨。先前民調機構都不怎麼重視教育程度對選情的影響，結果導致2016「爆冷門」。
有鑑於4年前的「教訓」，今年有越來越多民調機構，把選民教育程度的權重提高了，簡單來說就是把教育程度較高的受訪者音量降低一點，把教育程度較低的受訪者音量調高一點，讓他們各自符合在總人口中所佔的比例。今年從3月以來，美國各家民調機構做的幾十個調查中，已經有半數增加教育程度的權重，是先前的兩倍多（約20%）。
可能比2016年更糟糕的是，網路民調的增加。我們剛剛已經提過網路民調的準確度有待商榷，但過去幾個月來，越來越多機構採用網路民調的方式，比例佔地方民調總數的一半。他們採用的方法可能太過簡單，就是直接抓一群網路群組成員，然後再根據受訪者的人口統計資料進行分類加權，這樣的作法成本很低又很方便，但非常容易有樣本代表性不足的結果，而且最後民調可能左傾。 （最好的方式是結合電話民調和網路民調，例如AP/NORC/VoteCast的民調，電訪4萬人外加隨機抽樣11萬網友，結果可能較為客觀。
另一個可能不太客觀的做法是：請選民「回想投票」。
目前有越來越多投票機構採取這個方式，也就是要求受訪者回想2016年他把票投給誰，是希拉蕊還是川普呢？然後再依據他們的回答去做選舉意向的加權。這樣做可以讓民調數字看起來比較漂亮，也可以減少錯誤，但卻很難避免系統偏差，導致結果傾向某一政黨。再加上通常大家都會傾向回答，自己是投給獲勝的那一方，沒有人會想承認自己投給輸家嘛！再說這四年來誕生不少首投族，又有不少人往生，像是疫情導致那麼多人死亡，也有很多人搬到別的地方去，硬把2016年的投票意向套用到今年，恐怕不太合適。
所以這個民調到底是能不能看啊?你要是問我,我覺得就別看了 ,這是我們媒體想要預測選舉的結果, 或研究單位拿來做選民行為分析. 但一般選民還是把政策看清楚點比較要緊,你管別人怎麼投
今天琪斐大放送的關鍵字是：
#美民調失準
#選情霧茫茫
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《#范琪斐的寰宇漫遊》每周四晚間8點55分在 #寰宇新聞台 播出，沒跟上的也沒關係，歡迎訂閱我們的 YouTube 頻道 🔔#范琪斐的寰宇漫遊 🔔https://reurl.cc/ZvKM3 1000pm準時上傳完整版！
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記緊看清楚 在 [創作] 文物清點須知7(鬼月特輯) - 看板marvel - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
俗話說「狡兔有三窟」，但方總裁收藏文物的地點可多了，遠遠超過三窟。這天要清點的
是家具，由田倉管開車載我和袁博士去位在市郊的家具倉庫。
一踏進家具倉庫，見到現場大致的情況，我就明白守則六的意思了：
6. 古董家具請勿坐臥倚靠，以免發生危險。
倉庫內大約有一半的古董家具看起來搖搖欲墜，的確不能坐臥倚靠，角落的一張紅眠床甚
至缺了床板，只剩一副空架子。如果硬要坐上去，肯定會直接摔在地板上。
不過到了午休時間，我們遵從守則的決心便大受考驗。因為倉庫內沒有任何現代家具，我
們只能待在比較牢靠的古董家具上打盹。袁博士把幾張紅木嵌大理石椅拼湊在一起仰躺著
，田倉管在雞翅木藤面羅漢床上側臥，而我則坐在紫檀五屏雲龍寶座上打瞌睡。
不知道過了多久，我突然感覺喉嚨緊得喘不過氣，連忙睜開眼睛，竟看到一名身穿龍袍、
臉孔半透明的男鬼坐在我身旁，正用力掐住我的脖子。
原來「發生危險」是這個意思！
他施加在我頸上的力道越來越大，我只能掙扎著吐出這幾個字：「你……真像……我的…
…初戀……情人……」聲音傳到耳中變得斷斷續續，微弱得難以分辨。
「妳說什麼？」龍袍男鬼顯然也聽不太清楚，但他立即放開了我。
我的第一位追求者有暴力傾向，會掐人脖子當好玩，當時都在考慮如何在拒絕他的同時也
能保障我的生命安全。所以我說「你真像我的初戀情人」，事實上是在拐彎抹角罵人暴力
。
我按住脖子，抬起頭來，便望見袁博士身旁竄出數十隻粗細不等的手臂，將他牢牢箝制在
椅子上。只聽袁博士大喝一聲：「贛林老木種三小！」那些手臂抖了一下，袁博士便趁隙
掙脫，離開椅子。
再轉頭一看，田倉管躺的那張羅漢床上，多了一名面容灰暗的旗裝女鬼，正朝他的眼睛伸
出戴著尖銳指甲套的雙手。田倉管摀住眼睛對她吼道：「太麻里隔壁！」那女鬼愣了一會
，田倉管便趕緊滾下床。
我們三人還來不及互相問候，便聽到「碰」的一聲巨響，前面的一排朱漆描金嫁妝箱同時
開啟，從裡面爬出數十具骷髏。
眾骷髏朝四周擴散，只見袁博士欺身上前，一個手刀劈斷其中一具骷髏的頸椎，它的頭顱
便墜落地面，摔得粉碎。接著又是一記肘擊，撞斷旁邊另一具骷髏的肋骨。再來是一招迴
旋踢，後面那具骷髏便被攔腰斬成兩段。
田倉管也不甘示弱，他舉起牆角放的手推車，一會當成盾牌，擋下兩具骷髏的合擊；一會
當成鐵板，將來襲的骷髏砸得徹底散了架。
哇，這兩人的物理驅魔術真是太厲害了，我在旁邊看得都想替他們唱一首〈男兒當自強〉
。我也很想幫點忙，但我沒有什麼武力，只能出些奧步。
我一翻身，躲到寶座底下，拆下皮包上的背帶，當成絆馬索揮出去，果然成功絆倒一具骷
髏。我將它拉近，正想趁機攻擊它的腳跟，面前卻驀地一空，原來頭頂的龍袍男鬼搶先抓
起骷髏，將它捏碎成一把骨粉。我不禁慶幸剛才他勒我脖子時沒使出全力，否則現在已經
成為家具鬼的一員。
經過一番混戰，眾骷髏終於全部倒地，袁博士和田倉管拍拍身上的灰塵，而我也從寶座後
面爬出來，對他們豎起大拇指。「你們真棒！」
「這不算什麼。」田倉管說：「反倒是妳，究竟是怎麼讓本來想殺妳的惡鬼反過來保護妳
的？」
我搖頭答道：「他只是在捍衛自己的地盤而已，根本沒有保護我。」
袁博士低頭看著那排大開的嫁妝箱，喃喃說道：「普通的嫁妝箱都是放衣服首飾，不知這
些嫁妝箱為何要放骷髏？」
我聳了聳肩，「不知道，可能是鍾馗嫁妹的嫁妝箱吧！」
三人沉默了好一會，一個古怪的想法倏然浮上我的腦海。「對了，你們看，這些骷髏都臉
色蒼白，骨質疏鬆，一看就是很久沒曬太陽了。我們應該推他們出去做個日光浴，這樣比
較健康。」
田倉管一臉莫名其妙，「這些骷髏都死多久了，妳還管他們健不健康？」
袁博士起先也是滿臉詫異，隨後目光一閃，像是領會了什麼。「好，我們就推這些骷髏出
去曬太陽。」
於是我們三人便合力將數十具骷髏分別搬到三輛手推車上，再推到屋外的陽臺。這些骷髏
正如我的預期，在艷陽下逐漸崩解，灰飛煙滅，恰似一群離塵升天的蝴蝶。此情此景，令
我不禁脫口吟出一首絕句：
「流光懸日影，幾度帶潮回。落落成山骨，依依化蝶灰。」
袁博士轉頭問我：「這是妳自己做的詩嗎？」
我點點頭，「對。」
田倉管意有所指地說：「好詩、好屍。」
我們三人便這樣繼續仰望天際，直到骷髏灰燼徹底消逝無蹤。
本集附圖：
FB原始版本：https://reurl.cc/ZWmq5A
今天剛好有空，該貼的文就提早發一發。
袁博士和田倉管講的髒話請自行意會，這裡不另外翻譯。
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/marvel/M.1692324474.A.820.html
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