全球每隔一段時間便是大選年，而今年亦不例外，正值政權交接，以往不論政黨或傳媒，均依賴民調去了解持分者的想法及意願，過去這種做法可謂行之有效，可供參考；然而，近年與選舉的民調結果可謂「天淵之別」，較為震撼應算是美國總統大選及英國脫歐，兩件事件均令全球一地眼鏡碎。
以美國大選為例，民主黨的希拉莉，選前民調領先 4%，遭輿論指 90% 極大機會勝出，人人看高一綫，但最終結果卻是相反，共和黨對手特朗普取得勝利。另一件重大的民調失準事件，必然是今年 6 月的英國脫歐公投，當時的媒體、民調專家一樣押注留歐，雖然估計票數會吃緊，但也預料留歐派會小勝，惟之後卻真的出現黑天鵝，脫歐派的得票率達到 52%，比留歐高出 4 個百分點。此外，2015 年 3 月以色列大選，總理納坦亞胡（Benjamin Netanyahu）成功二度連任；同年 10 月加拿大自由黨取得歷史性大勝；9 月希臘國會大選，推翻紓困案公投結果而下台的前總理齊普拉斯（Alexis Tsipras）班師回朝；6月西班牙大選，極左派滑鐵盧；7 月澳洲大選現任總理滕博爾（Malcolm Turnbull）與執政黨贏得過半席位，以上各國大選結果，都與民調預測大不相同。
常言道：「空穴來風，未必無因」，在這兩次世界大事中，有學者認為受訪者不願說心底話、抽樣局限的問題，民調結果也變離地；亦有專家認為是沉默的螺旋 Spiral of Silence 效應，意思是「如果人們覺得自己的觀點是公眾中的少數派，他們將不願意傳播自己的看法；若然他們覺得自己的看法與多數人一致，他們會勇敢的說出來，而且媒體通常會關注多數派的觀點，輕視少數派的觀點，於是少數派的聲音愈來愈小，多數派的聲音愈來愈大，形成一種螺旋式上升的模式，故此他們因不勇於承認支持特朗普（Donald Trump）而影響民調預測。
民調出現缺陷，如何解決？例如有說法指，既然在爭議話題之上，會令受訪者不願表明真立場，尤其在面對真人或電話訪問員時，更會受此影響，倒不如多透過不經人手的網上問卷，能夠得出較準確的答案，然而就算走向電子化，民調抽樣的局限，其實也難改變，變準確的難度甚高，此外，亦可能衍生了另外的問題，部分受訪者可能擔心他們的 IP 地址被偵測到而放棄回答相關的民調。
近年，有聲音指出大數據應取代民調，早在美國總統大選前一周，來自印度的 AI 系統 MogIA 就一反眾議，預測特朗普將會當選，他們透過蒐集 Google、Facebook、Twitter、YouTube 等兩千萬個數據來源進行分析。大數據的基本原理之一就是「預測」，透過把數學演算法運用到海量的數據中，預測事情發生的可能性。在數據收集能力愈來愈高，數據分析能力也逐年提升的情況來看，大數據所預測的結果只會愈來愈準確，故此，筆者深信民調的做法將會受到衝擊而面對顛覆性的轉變，大家不妨拭目以待。