《Townhall》專欄作家Rachel Alexander主張，美國選舉的決定力量並非表面龐大的「獨立選民」，而是共和黨與民主黨各自的基本盤、登記率與投票率。她引用皮尤研究中心2024年數據指出，獨立選民在兩黨之間大致以48%對48%分裂；蓋洛普則估計，完全不傾向任何一黨的純獨立選民僅占選民的10%。
文章稱，2025年蓋洛普調查中，獨立選民占整體選民45%，共和黨與民主黨各約27%；千禧世代與Z世代中，超過半數自認獨立。歷屆選舉顯示，這些選民多會隨候選人、政黨執政表現及總體政治環境擺動，而非穩定轉投某一黨。
作者認為，中期選舉雖存在在野黨較占優勢的歷史規律，但真正可能改變選舉結果的，僅是純獨立選民中約一成；若兩黨基本票數相近，必須讓其中超過半數倒向一方，才可能扭轉差距。文章並預測，人工智慧若能精準辨識可被說服的摇摆選民，獨立選票的戰略價值將同步上升。
這場選舉攻防的表面矛盾，是「獨立選民增加」與「兩黨基本盤仍主導」之間的落差。依文章引用的數據，共和黨與民主黨各自約占27%選民，表面上看似勢均力敵；但獨立選民多數只是尚未登入為黨員的黨派傾向者，仍會在共和黨與民主黨之間近似對半分配。真正的關鍵不是獨立選民人數，而是其有效投票率、地理分布與政黨偏好淨值。
政黨因此面臨一項資源配置難題：若把競選經費集中於爭取少數純獨立選民，可能提高每張選票的邊際效益，卻也可能侵蝕已|party識別較清楚、能被可靠動員的基本盤。共和黨與Turning Point Action因此偏向已登入共和黨選民；民主黨若將資源導向獨立選民，也會面臨成本上升但轉換效果不確定的問題。
不過，文章並非單純主張忽略獨立選民。其真正論點是，政黨應先鞏固自身支持者，再針對可辨識的摇摆者進行補強；否則，把「獨立選民」當成單一、同質化選票團體，反而會誤判選舉工程。川普在2016年獨立選票領先4個百分點、拜登在2020年領先約13個百分點，以及2024年哈里斯全國領先少數百分點卻在亞利桑那、賓州、北卡羅萊納與喬治亞州落後，正是全國平均值與關鍵州結果可能背離的例證。
另一項利益角力存在於資料與競選科技：一旦人工智慧能從年齡、地理、數位足跡及投票傾向推估游移選民，政黨就能更有效率地配置廣告、募款與志工，但同時也會提高隱私侵蝕、微定向政治操控與演算法偏誤的風險。技術提升的不只是投票率，更可能重塑政黨誰能以更低成本找到關鍵選票。
從歷史結構來看，美國獨立選民比重上升，主要反映政黨認同降低、世代替換及選舉登記制度差異，不代表政治中間派同步擴大。1992年以來，美國選舉最鮮明的變化之一，就是受規管選舉市場中的黨派投票與政黨認同下降，使「非黨派」標籤擴大；但其中多數人仍會在兩黨間移動。
因此，獨立選民不是可以忽略的龐然大軍，也不是單一可收割的選票池，而是一個高投票率基本派、低投票率游移派及地方差異交疊的混合市場。民調若只呈現登記傾向，卻未納入實際投票率、提前投票、缺席投票與關鍵州差異，就可能高估全國數據對選舉結果的預測力。
此外，文章將2026年中期選舉視為判斷窗口。若歷史上在野黨較占優勢的規律再次出現，獨立選民可能因執政黨不滿而暫時偏向民主黨；但若經濟、移民或治安議題維持有利共和黨的環境，跨黨傾向選民仍可能回流。獨立選民的短期擺盪不等於政黨認同永久轉移，這將是判讀未來數據最重要的分界。
01 起因觸發：獨立選民占比上升，引發兩黨重新檢視選票結構與動員策略。
02 一階傳導：競選經費由廣泛宣傳轉向基本盤催票、精準分層與少數高轉換率選民。
03 二階擴散：AI選民模型、數位廣告、CRM及政治顧問產業加速整合，同時升高隱私與演算法偏誤風險。
04 跨州外溢：全國平均票差距可能掩蓋亞利桑那、賓州等關鍵州不同的獨立選民結構。
05 宏觀終局：政黨競爭將由擴大基本盤，轉向同時管理低投票率游移派與高辨識度基本盤的雙軌政治。
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