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從網路工具來看 10 大政治人物的變遷,是工具的變遷|黑貘來說

接近 10 年前的時候,當時用搜尋引擎的網頁變化來判斷當時的 10 大政治人物跑出了這樣的一個表:

網路工具,政治人物,搜尋引擎

10 年後的今天,利用新文易數及對應的臉書資料,也跑了一個 10 大政治人物排行榜

網路工具,政治人物,搜尋引擎

從排行榜來看,剛好都在兩個排行上面的有馬英九、宋楚瑜與陳水扁,其他七個人都換掉了,但我們今天討論的不是這些人,而是系統的變化。

這 10 年的變化相當的大,10 年前最主要的資訊來源是下面這幾項:

1. 網站的網頁數量
2. 部落格文章
3. 新興的網路新聞媒體
4. 搜尋量
5. 社群書籤

而在 10 年後的現在的來看,最主要的變化是:

1. 主流媒體都上網了,變成網路新聞的最大宗
2. 部落格文章大量減少 (很多平台都倒了)
3. 社群網站的使用者互動變成社群訊號
4. 搜尋量變得更難拿了
5. 社群書籤都沒人用了,倒是社群媒體的文章變多了

當然最大的問題是有人會問,這資料到底有沒有意義?

網路有一個有趣的現像:"nothing comes from nothing, nothing ever could", 也就是事出有因,而通常這個因是因為相當大,相當複雜,所以有時找原因是困難的,因此驗證的方式也是相對的困難….

尤其若是政治人物的聲量,最容易被提及的是選舉,尤其是預測的部份,更因為時代的變遷有所變化。在 2010 年之前網路的預策通常大部份的是用搜尋量來預測,事實上有很大的落差,還不如用傳統民調較準確,而在 4 年前的選舉,透過社群網站的訊息傳播來預測,此時準確度就有很明鮮的提升。甚至到 2014 年用社群網路的人際關係來預測,投票數的準確率已經接近 7 成了,而在今年的立委選舉,甚至接近到 8 成的準確率。

畢竟人的思考是相當難捉模的,有時顯而易見,有時是很難掌握,有時資料很明鮮一看只是早就已經知道的事,但有時跑出來的結果又是令人意外。這次的美國總統選舉更是一個相當有趣的實驗場所,甚至更有趣的是用的工具方法說不定算出來的不是大家預期的,但出來的結果反倒是準確的,因為在這種大量選民的情型下,"因果" 已經很難用傳統選戰解讀。

雖然用 Voting Group 的選民結構來看,是可以去左右政治,但真正的政治是隨時隨地在發生,不能只是在投票時才會存在,才去感知,才去監督。所以在投票後,投票時所用的這些工具,也應該透過這些機制讓我們對那些政策,或政治人物有實值的影響力與話語權,而不是全部都從無法驗證的民調來得知民眾的想法。

像這次新文易數用的方法雖然說是很簡單,就是從每天超過一萬篇文章,去知道全台灣使用臉書民眾,透過讚享評去知道大家每一個動作背後意義的改變,進一步的計算出來,這解空間幾乎是每天 16 億的可能性去組合出來的結果,所以就速度與精確度是很夠的,只是最麻煩的是只能知道結果,無法知道因子,除非再去做一次因子檢定,只是這又是另一種工了。

只是一定有人問這如何得知或檢定呢?畢竟這數量級這麼大,又很難計算,即使是公開每一個人都是有辦法去算,但相對的基礎建設及處理能力是一個很高的門檻,事實上包含我自己,我也只能用一個方法:

這種資料並不是用來找出本來就知道的事,因為人是相當厲害的,就像是你看這些資料,應該會覺得八九不離十,但真正的重點是在那一兩成你看不出來的。

若這資料算出來跟大家預期的差很多,通常不是計算錯誤,不然就是方法論錯誤,就像是我之前用林克傳說來看 “風向球" 時得到一個有趣的結論:

雖然網路聲量與正負評因為事件的發生而發生改變,而任何有敏感度的人都會知道上升或下降的方向,而跑出來得資料也是一樣的上升與下降,只是到底是些微上升,或是極劇下降,人的判斷與系統資料有時會有兩三成的不一樣,這兩三成就是讓我們檢驗我們不夠或未知的地方。

工具是死的,人是活的,透過網路工具讓我們看到沒看到的地方,而不是讓工具去限制我們的思考,這才是最重要的。但發生不一樣的時候,不是單純的拒絕,而是要更進一步的思考,就像是這次美國選舉那樣,那些工具即使算出來答案是對的,但真正的智慧是在人的解讀,以及做為自己行為下一步的參考,這才是資料的價值。

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關於 食夢黑貘

食夢黑貘
新文易數創作者,工程師級的技術顧問 - 洪進吉Gene,知名網路技術部落格《IMHO, 黑貘來說》作者,以『食夢黑貘』為網路暱稱分享SEO搜尋引擎優化、社群行為、資料探勘和網路行銷…等相關文章。擁有強大的技術專業,曾經和一群夥伴,只花了30個小時,即打造出服貿東西軍網站,藉由資料探勘技術,從20億筆臉書留言中,找出100萬人對服貿議題支持者VS反對者的比例,能隨時反映出臺灣臉書使用者對於服貿事件支持或反對意見的比例。更多講師介紹:http://dcplus.com.tw/consultants/Gene_Hong

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