半個世紀來，美國總統大選的民調向來「準確」，不料，此次總統大選，各大民調機構和主流媒體的民調率多失靈。唯獨利用人工智慧(AI)和大數據所做的分析，和一家名為Trafalagr的民調機構，成功地預測了川普的當選。
為什麼傳統的民意調查在這次總統大選中失靈了？或許可以從兩個角度來分析。第一個角度是人們使用通訊工具習慣的巨幅改變，第二個角度則是職業結構的改變，而這兩個因素又存在著互為因果的關係。
傳統民意調查的陷阱
傳統的民意調查是針對家庭的固網電話號碼進行隨機抽樣，再針對抽出的電話號碼進行戶中抽樣。當固網電話的普及率高達90%，甚至是100%時，透過固網電話進行意見調查，理論上是可以接觸到任何想要訪問的對象。除了固網電話的普及率外，另一個影響調查的重要因素則是產業和職業結構的穩定性。由於電話民調進行的時間是晚上六點到晚間十點，因此，當產業結構和職業結構穩定時，人們的生活習慣，少有變化性，相對地固定，訪問者可以確認絕大多數的目標受訪者都能按時回到家中。
不過，當行動通訊越來越發達、行動電話普及率達到100%時，當固網電話不再是人們通話的首選，當人們毫不考慮地撥打行動電話聯絡彼此時，當60%、70%的人都從事服務業時，且服務業一周七天、每天24小時提供服務時，當人們的工作與日常生活的流動性越來越高時，傳統戶中隨機抽樣的電話民意調查，已經無法接觸到應該接觸到的受訪者了，當然，也就無法反映真實的｢民意｣了。也因此，許多學者主張，傳統的電話民意調查，必須輔以人口性別、年齡、學歷等的加權，修正固網座機電話無法找到的受訪者的意見。更重要的是，調查主持者要有歷史的宏觀和洞悉時事的能耐，能夠從中解讀出數字背後的意義。(關於這個問題，有興趣的讀者可以參閱洪永泰教授所著的《誰會勝選？誰能凍蒜？》一書)
此外，隨著行動互聯網和社群媒體的興起，也提供了民意調查的另一渠道。由於社群媒體諸如臉書、推特、Line、微信上頭，同學、同鄉、同一個職業團體、相同的嗜好、興趣、乃至於政治傾向的人都會組成群體，相互抱團取暖，分享觀點；因此，透過社群媒體後端雲計算儲存的大量訊息和數據，進行分析，很容易推估不同候選人的支持度。這次美國大選，川普本身就是推特的重度使用者，他透過推特進行小額募款，也成功地凝聚了支持者，而川普在推特上的支持度，傳統的民意調查方式是無法察覺的。這次美國總統大選，人工智慧和大數據分析贏過傳統民調，關鍵因素在此，而這也是2014年台北市長選舉，無黨籍的柯P大勝國民黨的原因。
