政治科学预测方法研究——以选举预测为例

预测是人类的基本认知活动。作为社会科学预测性研究的重要领域,选举预测是促进政治学理论和方法创新的动力。选举预测不仅限于民调,科学的选举预测可以划分为四类范式:意见聚合范式;模型范式;混合范式;大数据范式。每类范式包含若干种预测方法,不同预测方法在准确性、超前性、解释力、可重复性、中立性和预测成本等评判标准上各具优势,预测方法的选择是基于预测目标和应用场景的综合权衡。目前,选举预测领域呈现多元化、交叉互补、跨学科的发展趋势;其未来发展方向是“理论驱动”与“数据驱动”相结合、微观预测变量与宏观预测变量相结合、预测与解释相结合,以政治科学为基础,通过跨学科合作和前沿技术手段推进预测范式的创新,并在预测实践中不断更新升级。预测性研究与解释性研究可以构成“双螺旋”的共生互补关系,共同致力于增进人类对复杂政治活动的理解和研判,提升政治学研究的科学水平和政策应用价值。