(仅仅是猜测，如日后与现实结果相符，纯属偶然)

在之前的帖子中, 我没有尽兴地给出对民调公司的看法：民调公司在有倾向性地 manipulating(调整) 民调数据, 导致它们当下公布的"贺锦丽领先"的民调结果，小于贺锦丽"实际／真实的领先程度"。

民调行业/民调公司
与媒体一样，民调公司是通过向社会提供某种信息服务／以盈利为目的的商业实体。任何成功的商业实体，都必须维持长期利益(专业信誉)与短期目标(盈利)之间的平衡。
科学论文中的发表的"试验结果"，是在一定程度(行业允许范围内)对原始数据取舍后的"结果"。 在科学研究中， 这一对原始数据处理的过程不仅被允许，而且极其普遍，甚至必须。这样的操作在民调行业中也同样存在。
然而，确定"允许的范围"却不是科学操作，而更像艺术行为(It's more art than science)。翻译成大白话，"怎么高兴怎么来，但不要过份"。
这一笼统的原则，让很多科学论文带有人为的偏颇，但却为民调行业维持"专业信誉与盈利"之间的平衡提供了操作空间。这一点，在当下美国大选层出不穷的民调中得以充分展示。
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专业信誉来自于过往的操作记录。
保持民调结果与实际结果大方向上一致，是维持良好专业信誉所的基本要求。从这个角度上看，当下民调结果共同指向"贺锦丽领先"，真实地反映了大选的实际情况。

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对2022年中期选举结果错误预测，想象中"滚滚而来的红色巨浪"没有在现实中出现，让民调行业的信誉度陷入危机，这一噩梦让它们至今或还在PDST 的阴影中蹉跎度日。
因此，在承认"贺锦丽领先"的前提下, 有意无意地 缩小她的领先程度，是民调行业在遭受2022年滑铁卢后的第一次实战中，是用保守的方式实施自我保护的自然表现，一如工程设计中使用"安全系数"。

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上篇帖子中有这样一段话，"...选情越是呈胶着状态，社会对民调公司的民调也就越依赖，大众对各个媒体的报道／分析也就越热衷。...，民调公司呼风唤雨的时间也就越长。"
在行业"允许的范围内"，通过"调节原始民调数据", 让大选显得更加"激烈", 从而造就大选"胶着状态"的印象来增加社会对民调的关注度/依赖度，这一似乎是"行业允许范围内"的操作, 客观上为行业／公司的利润最大化铺平道路。为此，民调公司还特意给自己买了保险, 民调误差率±3%。

民调公司专业名誉与利润的平衡过程
以当下美国大选为例，在"贺锦丽领先川普"的大致共识下，
把贺锦丽"实际的领先度简称为R", 在任何一个特定时刻为常数；除了大选结果揭晓日，全社会无人知晓它的具体数值，但通过自己的调查，民调公司是全社会里那个具体数值最近的团体；
把民调行业给出的"(平均)民调领先程度简称为S",在任何一个特定时刻S是个根据民调公司需要而调节的变数; (民调公司可以对大众掩盖自己真实的原始调查数据，并根据自己的需要给出调整后的 S,  但民调公司无法掩盖大选的结果, 它是一种特殊的民调结果)
而R和S两者之差D( = R - S), 在任何一个特定时间也因此是一个变数, and
a)D越大，大选"给人的印象"就越激烈；
b)D越小，表明民调公司的民调与实际情况越接近(民调越准确)。

1.
在距离投票日还有一段时间时(如当下), 民调公司需要调整S, 使其与R保持一定距离，进而维持D 在一定的水平上，给大众一种"大选竞争很激烈"的【印象】。
这一行业允许／但与事实有偏差的"人为的大选竞争很激烈印象/假象"，可以强化／提高社会对民调行业的依赖度。商业社会中，这一强烈的社会依赖度，可以轻易地转化成行业／公司的利润;

2
在距离投票日越来越近时，民调公司需要调整S, 使其与R 逐渐接近, D值就趋于变小: 表明"实际领先程度R"与"民调给出的领先程度S" 趋于相同。
这是民调行业大选结果出炉前，民调公司开始把操作重点从"追求利润"转移到"维护专业信誉"。通过减少对原始数据带有倾向性的"修正"，以求在大选结果不久出炉时，自己近期的民调结果与大选结果(真实的民调结果)尽可能接近。而大选的结果, 是整个大选过程中第一次／唯一一次公开露面的"真实／原始民调"结果。
如此，在第1阶段，通过放大大选的激励程度，民调行业谋得利润; 在第2阶段，通过回归大选的真实状态(与即将出炉的大选结果相比照)，民调行业又保住了"行业的专业信誉", 长期利益(专业信誉)与短期目标(盈利)之间的平衡就此达成。

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这样分析似乎让人有理由相信，在距投票日还有四十多天的当下，贺锦丽领先川普的程度，高于民调公司公布的民调结果。