이 문서를 빠르고 간단하게 요약해 주십시오.
치열한 선거전의 결과를 예측하는 것은 쉬운 일이 아니다.
  하지만 접전이 될 것이란 것조차 예측하지 못했다는 건 큰 문제다.
  이번 미국 대선 결과와 상관없이 2016년에 이어 2020년에도 가장 명백한 패자는 결과를 제대로 예측하지 못한 각종 여론조사 기관이라고 할 수 있다.
  4년 전에는 아예 승자를 맞추지도 못했지만, 이번에도 대선과 의원 선거의 결과가 예상 밖의 접전양상으로 나타났으니 여론조사 방법에 심각한 의구심을 가질 만한 상황이다.
  많은 분석가들은 4년전 크게 벗어난 예측을 표본추출 오류의 결과로 결론을 내렸었다.
  인구밀도가 낮은 지역에서 주요 변수의 대표성에 문제가 생기면 예측결과가 아예 틀릴 수 있다.
  특히 양당의 선호도가 도시와 교외지역에 따라 명확히 갈리는 미국의 경우 샘플링 오류의 영향은 더욱 증폭된다.
  전과 같은 실수를 되풀이하지 않기 위해 이번에는 ‘대졸 이하의 백인 남성’등의 특정 그룹에 가중치를 부여한 조사기관도 있다고 들었는데, 결과적으로 그런 방식도 예측 정확도에 큰 기여를 하지 못했다.
  샘플 크기를 임의로 조정했다면 어떤 방식으로 얼마만큼 했다는 것인가? 아마 구체적인 샘플링 방식을 놓고 전적으로 동의하는 단 두 명의 통계전문가도 찾기 어려울 것이다.
  그래서 분석작업에서의 ‘인간적 요소’도 간과하면 안된다.
  모델링을 놓고 흔히 “반은 과학, 반은 예술”이란 표현을 쓰지만, 이렇게 크게 벗어난 예측을 보자면 그 예술이란 부분이 문제가 될 수도 있다는 생각이다.
  고전적 모델링 과정에서 예측변수나 알고리즘의 선택에 전문가의 성향이 전적으로 배제될 수는 없다.
  게다가 구조적 오류나 아예 틀린 데이터는 그 어떤 통계적 방식으로도 극복하기 어렵다.
  미국식 표현인 “쓰레기를 넣으면 쓰레기 같은 결과가 나온다”라는 표현이 적절할 것이다.
  만약 여론조사 응답자가 거짓으로 답했다면? 그렇게 명백히 틀린 정보는 데이터 수집과 모델링만의 문제가 아니다.
  그 ‘인간적 요소’는 단지 모델링 작업뿐 아니라 사용자들이 예측결과를 적용하는 과정에서도 문제가 될 수 있다.
  단순한 일기예보에 대한 반응도 사람마다 다르며, 예측의 적절함에 상관없이 사용자에게 감정을 다 빼고 결과를 보라는 것은 애초부터 무리한 주문이다.
  그래서 데이터 사이언티스트는 더욱 중립적인 태도를 유지하도록 노력해야 하는 것이다.
  구조적 편향성으로 인해 이제 기존의 여론조사 방식은 종말을 맞고 있는 것인지도 모른다.
 
많은 분석가들은 여론 조사 기관이 대선과 의원 선거의 결과에 대해 제대로 예측하지 못한 것에 대해 표본추출 오류 때문이라고 결론 내렸다.