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推特網(wǎng)民指控拜登選票數(shù)嚴(yán)重偏離“本福特定律”,啥情況?
最后更新: 2020-11-07 19:23:51【文/觀察者網(wǎng) 熊超然】雖然正式結(jié)果還未出爐,但2020年美國總統(tǒng)大選的“劇情”跌宕起伏,足以成為歷史上最具話題性和爭議性的選戰(zhàn)之一。
當(dāng)?shù)貢r(shí)間11月5日,就在特朗普陣營連續(xù)在多個(gè)州提起關(guān)于“選舉欺詐”的訴訟時(shí),推特等社交媒體上開始涌現(xiàn)一種說法:經(jīng)分析統(tǒng)計(jì)各候選人在某地所有選區(qū)的得票數(shù)后發(fā)現(xiàn),特朗普一切正常,而拜登的得票情況不符合“本福特定律”,涉嫌在選舉中舞弊。
一時(shí)間,“選舉欺詐”突然從缺少證據(jù)的情緒化指控演變成了可分析討論的“研究問題”。
究竟什么是“本福特定律”?拜登的得票是否真的和該定律不相符?甚至確實(shí)是存在造假情況?
參與分析統(tǒng)計(jì)的推特網(wǎng)民對此事討論度熱烈
國內(nèi)微博網(wǎng)友也紛紛“吃瓜”
美國社交網(wǎng)站“Reddit”一篇討論帖評論已近千條
“本福特定律”是什么?
“本福特定律”(Benford's law),也稱“本福特法則”,它說明一堆從實(shí)際生活得出的數(shù)據(jù)中,以1為首位數(shù)字的數(shù)(如12、135、1083首位數(shù)字均為1)的出現(xiàn)概率約為總數(shù)的三成,接近人們主觀直覺得出的期望值1/9的3倍。
推廣來說,越大的數(shù),以它為首位數(shù)字甚至是首幾位數(shù)字出現(xiàn)的概率就越低。在十進(jìn)制首位數(shù)字的出現(xiàn)概率中,1最高(30.1%),逐漸遞減,9最低(4.6%)。
圖自維基百科
需要注意的是,“本福特定律”也有一定的使用條件。首先,數(shù)據(jù)樣本需要盡可能的多,至少要在3000個(gè)以上;其次,數(shù)據(jù)樣本跨度要大,比如人的身高就不滿足“本福特定律”,因?yàn)榇蠖鄶?shù)人身高在1米至2米這一區(qū)間;最后,數(shù)據(jù)樣本應(yīng)是自然的,不能有人為操控,例如手機(jī)號碼和郵政編碼不滿足“本福特定律”,因?yàn)檫@些都是1開頭或特定數(shù)字開頭。
也正是因?yàn)橛刑囟ㄊ褂脳l件,“本福特定律”可用于檢查各項(xiàng)數(shù)據(jù)是否存在造假行為,因?yàn)槿粲腥藶橐蛩赜绊憯?shù)據(jù),所得首位數(shù)字的概率及概率曲線圖將不符合“本福特定律”。
拜登得票數(shù)不符定律,被質(zhì)疑“有貓膩”
11月5日,有人在推特上發(fā)布圖表稱,在統(tǒng)計(jì)了特朗普和拜登在威斯康星州密爾沃基縣470多個(gè)選區(qū)的得票數(shù)首位數(shù)字后發(fā)現(xiàn),特朗普的這一曲線較為符合“本福特定律”的曲線,而拜登的曲線形狀則出現(xiàn)異常。
圖自推特
還有網(wǎng)民在統(tǒng)計(jì)此次大選所有候選人的得票數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn),包括著名說唱歌星“侃爺”在內(nèi)的所有人的曲線均基本正常,但拜登依舊出現(xiàn)嚴(yán)重異常情況,因而有人質(zhì)疑他的選票數(shù)據(jù)可能涉嫌造假。
圖自推特
發(fā)現(xiàn)這一狀況后,更多網(wǎng)民紛紛加入其中,搜集統(tǒng)計(jì)得票數(shù)據(jù)并制作曲線圖,想要對此一探究竟。在軟件源代碼托管服務(wù)平臺(tái)“GitHub”上,有人搜集、制作并上傳了相關(guān)得票數(shù)據(jù)和圖表,可供其他網(wǎng)民下載。
其中,拜登在包括威斯康星州密爾沃基、伊利諾伊州芝加哥和賓夕法尼亞州阿勒格尼的曲線均不滿足“本福特定律”,而與此同時(shí),特朗普在多個(gè)地區(qū)的曲線卻又正好滿足或基本滿足該定律。
截圖自“GitHub”
有非專業(yè)的網(wǎng)民在運(yùn)用號稱“欺詐克星”的“本福特定律檢測模型”后發(fā)現(xiàn),拜登在路易斯安那州的數(shù)據(jù)就沒有出現(xiàn)異常,但他在弗吉尼亞州和費(fèi)城的數(shù)據(jù)偏離了“本福特定律”原始曲線。
圖自推特
還有親自驗(yàn)證過的網(wǎng)民在與他人的討論中替拜登說話,稱底特律的選舉結(jié)果顯示,大部分選區(qū)拜登拿到了超過1000票,而特朗普則少于1000票,這一情況會(huì)導(dǎo)致候選人的得票數(shù)首位數(shù)字影響曲線形狀。
圖自推特
- 責(zé)任編輯: 熊超然 
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