数据和图表的海洋里, 谁讲好了“选民变心”的故事?|端传媒

LAS VEGAS, NV - OCTOBER 19:  Members of the media watch the third U.S. presidential debate with republican presidential nominee Donald Trump democratic presidential nominee former Secretary of State Hillary Clinton in the media center the Thomas & Mack Center on October 19, 2016 in Las Vegas, Nevada. Tonight is the final debate ahead of Election Day on November 8.  (Photo by Justin Sullivan/Getty Images)

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大量民主党选民倒戈,特朗普获胜的结局,让选后的投票分析更为必要。美国媒体选择将 2012 年大选作为参照系,分析前后两次选举中,两党候选人得票分布如何变化。

题图: 2016年10月19日,美国拉斯维加斯,媒体在观看特朗普和希拉里的第三次辩论。摄:Justin Sullivan/Getty

 

刚落幕的美国总统大选,除了奉上驴象两党争夺战,也成为网络媒体的竞技场。这些媒体纷纷拿出精心准备的数据新闻或互动专题,为读者呈现和解读选情。

尤其是大量民主党选民倒戈,特朗普获胜的结局,让选后的投票分析更为必要。究竟是哪些选民“变心”投票支持特朗普?为了回答这个问题,多数媒体选择将 2012 年大选作为参照系,分析前后两次选举中,两党候选人得票分布如何变化。

选后一星期,我们一起回头看看,各家媒体如何用数据和图表,讲好这个“选民变心”的故事。

《纽约时报》:一张地图走天下

《纽约时报》的作品《How Trump Reshaped the Election Map》(特朗普如何重塑选举地图)比较了2016年和2012年两届总统大选中,每个郡投票倾向的变化。红色箭头表示某个郡县的选民比四年前更加支持共和党,也就是说共和党在该地区的得票率升高;蓝色箭头则表示民主党得票率升高。箭头越长,代表前后变化越大。

报导中,大片红色箭头集中在中西部工业重镇,表明这里的人们比四年前更加支持共和党。而今年的大选中,恰恰是这些地区选民的坚实支持,助特朗普登上总统之位。

《纽约时报》的数据报导《How Trump Reshaped the Election Map》(特朗普如何重塑选举地图)截图。
《纽约时报》的数据报导《How Trump Reshaped the Election Map》(特朗普如何重塑选举地图)截图。

其实,《纽约时报》在报导上届美国大选时,就采用了同样的方式。只不过,当年的专题《Counties Blue and Red, Moving Right and Left》(蓝色郡和红色郡,向右和向左)用向右移动的红点,表示某个地区共和党候选人得票率升高,而向左移动的蓝点则表示民主党候选人得票率变高。

《纽约时报》的数据报导《Counties Blue and Red, Moving Right and Left》(蓝色郡和红色郡,向右和向左)截图。
《纽约时报》的数据报导《Counties Blue and Red, Moving Right and Left》(蓝色郡和红色郡,向右和向左)截图。

两个作品都通过直观的方式表达出充足信息,但无论是左右移动的圆点,还是45度角倾斜的箭头,放在地图上,都会给人带来“人口迁徙”或“选民迁徙”的错觉。此外,颜色也有可能误导读者,因为它并不表示投票结果,而只表示选民较四年前更支持哪个党的候选人。

除了以上作品,《纽约时报》在今年大选后还推出了可视化专题《2016平行时空里的两个美国》,灵感来自大选结果显示出的社会撕裂--特朗普的支持者分布在广袤的土地上;而投票给希拉里的选民却聚集在零星的大城市中,好似散落在大海里的岛屿。既然如此,作者干脆分别画出特朗普与希拉里的美国,图中,特朗普占据85%的现有国土面积,希拉里则只有零散的15%的面积。相比平时司空见惯的红蓝地图,这样的处理直戳资讯重点,样子也更特别。而且,作者有心避免把太多信息叠加在地图上,例如,在讨论两位候选人的实际得票数和两人各自“占领”地区人数的时候,都是直接给出数字。

《纽约时报》可视化专题《The Two Americas of 2016》(2016平行时空里的两个美国)截图。
《纽约时报》可视化专题《The Two Americas of 2016》(2016平行时空里的两个美国)截图。

虽然也有人批评说,《2016平行时空里的两个美国》忽略了每个地区“少数派”选民的选择,但这并不影响它清晰明了地传递两位候选人支持者的巨大反差。从资讯图表的功能来看,这件作品非常成功。

《纽约时报》可视化专题《The Two Americas of 2016》(2016平行时空里的两个美国)截图。
《纽约时报》可视化专题《The Two Americas of 2016》(2016平行时空里的两个美国)截图。

《华盛顿邮报》:精巧构思或成负担?

与《纽约时报》类似,《华盛顿邮报》也从“地域”视角出发,推出了专题《How Trump redrew the electoral map, from sea to shining sea》(从西岸到东岸,特朗普如何重绘选举地图)他们首先对美国地图做了90度翻转,这样一来,东北部人口稠密地区的郡县,变得更加清晰,弥补了传统地图在展示细粒度数据上的缺陷。

此外,通过同时动用角度、长度、高度、线条粗细、颜色等元素,《华盛顿邮报》在静态图表中揉进多个维度的信息。例如,专题的第一张图展示两届选举的结果变化,图上每根竖线代表一个郡,线条的颜色、粗细、倾斜方向和倾斜角度,则分别表示该郡县本次大选的结果、两次大选是否投给同一政党的候选人、两次大选中两党的得票差距如何变化等。

《华盛顿邮报》专题《How Trump redrew the electoral map, from sea to shining sea》(从西岸到东岸,特朗普如何重绘选举地图)截图。
《华盛顿邮报》专题《How Trump redrew the electoral map, from sea to shining sea》(从西岸到东岸,特朗普如何重绘选举地图)截图。

邮报选后专题的第二张图则著重展现本次大选的结果,图中用“^”代表一个郡,每个“^”的长度、高度、颜色、粗细则各有含义,仔细阅读这张图,读者能够读出每个郡获胜的候选人是谁、每个郡的投票总数、两位候选人在每个郡的得票差、两党差距最悬殊的地区分布在何处等信息。

《华盛顿邮报》专题《How Trump redrew the electoral map, from sea to shining sea》(从西岸到东岸,特朗普如何重绘选举地图)截图。
《华盛顿邮报》专题《How Trump redrew the electoral map, from sea to shining sea》(从西岸到东岸,特朗普如何重绘选举地图)截图。

精巧的构思让《华盛顿邮报》的作品得以同时呈现多个维度和极细粒度的投票结果,信息量大大提升。但这同样意味著,它们更适合时间充裕的读者仔细欣赏--毕竟光是看懂图例,就需要花费不少时间。而翻转过的美国地图,虽然有助于表达细节,却也牺牲了顺畅的阅读体验。

FiveThirtyEight:与人口信息交叉分析

数据分析网站 FiveThirtyEight 的分析报导《Where Trump Got His Edge》(特朗普的优势从何而来)则完全跳出地域框架,将大选结果分别与该地区的人口年龄、种族分布、教育程度、移民人数放在一起分析,并绘制成散点图。图的纵轴表示2016年与2012年选举相比,共和党得票率增加的比例;图的横轴,则因变量而异。

数据分析网站 FiveThirtyEight 的分析报导《Where Trump Got His Edge》截图。
数据分析网站 FiveThirtyEight 的分析报导《Where Trump Got His Edge》截图。

FiveThirtyEight 网站发现,相比于四年前那次大选,老年人口越多,白人占比越高,移民人口、大学本科或以上学历人口占比越低的郡县,会更偏好支持共和党。

另外,散点图的呈现方式抹去了地理位置、占地面积等干扰信息,让读者迅速了解全局。但这么做的同时,一些基于地理位置的规律,例如北部锈带州地区集体变节,就不那么容易被发现了。

不过,FiveThirtyEight 若是同时对民主党的两届得票表现进行上述分析,就会更加全面。以年龄为例,从2012年至2016年,在人口结构不发生巨大变动的前提下,人口年龄会经历自然增长,因此,为了控制变量,最好采用相同方法计算两党的得票变化与人口的关系。

皮尤研究中心:纵向比较36年来的大选

美国民间智库皮尤研究中心,选取36年以来的全美票站出口民调结果,分析历届大选中,两党候选人在不同种族、年龄、教育程度和性别中,选民支持程度的变化。纵向对比印证著,在特朗普的胜选背后,是几十年来日益严重的种族、性别和阶级割裂,每一幅图中的折线差值几乎都在2016年达到顶峰。

美国民间智库皮尤研究中心分析36年以来的全美票站民调结果。
美国民间智库皮尤研究中心分析36年以来的全美票站民调结果。网页截图

但是相较于官方报告,票站出口调查仍有不少局限。首先,并非所有受访者都会如实说出自己投出的选票。其次,种族和性别这类信息,往往由调查员自行判断,而非由受访者提供,这也会导致较大误差。

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