2015年12月28日 星期一

芝麻信用 (Sesame Credit) 真的是 老大哥數據 (Big Brother Data) 的開始嗎?

所謂的芝麻信用, 說穿了就像他們自己所說的 : "芝麻信用是依据方方面面的数据而设计的信用体系", 這個系統可以追訴到 2014 年 6 月 14 日中國國務院發佈的 "社會信用體系建設規劃綱要 (2014-2020)" 開始, 但真正開始實作使用是在半年後的 2015 年 1 月 5 日, 只是當時注意的人不多, 但漸漸的當系統越來越多人使用, 越來越多人討論時, 問題就跑出來了...

這系統採集五種資訊:

信用歷史:過往信用賬戶還款記錄及信用賬戶歷史
行為偏好:在購物、繳費、轉賬、理財等活動中的偏好及穩定性
履約能力:享用各類信用服務,並確保及時履約
身份特質:在使用相關服務過程中,留下足夠豐富和可靠的個人基本信息
人脈關係:好友的身份特徵,以及與好友互動程度


但當時就有人發現這不是好玩的, 其中最麻煩的是行為偏好與身份特質, 這個最後可能造成你的芝麻信用分數高不是只有你的財經能力, 而是你對黨意的配合度, 變成另類的 "忠誠檔案".

若這個芝麻信用不只是證明你的財務階級, 而更可能是種政治階級, 畢竟靠著人脈關係, 一些政二代與富二代已經是無往不利, 靠著這個系統就可以暢行無阻, 變成另一種位階的證明, 這也是因此一定會受喜歡威權與特權統治的國家所喜愛.

12 月 16 日有一個 Youtube , 是由 Extra Credits 所做的, 他們是以一個遊戲的角度來看, 認為這種實境遊戲, 可以說是相當危險的 "遊戲化" 導向:



原文所講的危險性, 主要是靠所謂的 "社群力量", 原本只是一些經濟階級的制裁力, 現在轉化成人際關係, 看似無害的遊戲系統, 變成具有強制性, 除非想要抽離或不管整個社群網路...

因此就慢慢的流傳出來, 事實上在 10 月 6 日的科技新報也講了 "政治傾向也可能列入個人信用紀錄?中國政府全方面「評量」人民生活" 這件事, BBC 也說了 "China 'social credit': Beijing sets up huge system" 這篇文章.

事實上這系統更可怕的不是透過這種包在看似 "金融體系" 的信用而已, 而是納入了生活行為模式控制的 "思想引導", 透過某種行為分類才能夠提升芝麻分或因為不合乎規範而扣分, 更是用這系統劃分階級, 結果很多科幻小說用 "基因" (出身) 來決定一個人還沒實現 (如千鈞一髮 GATTACA), 或者是像 1984 不是靠著無數的攝影機, 芝麻信用用的是把發生在實際生活的 Offline Data 轉化成 Online Data 後, 去計算出來, 也就是 Big Brother Data (老大哥數據) 就先實現了極權國家的美麗新世界.

你想要租車嗎? 有人靠著亮出芝麻信用就甚麼都不用說的把車子開走, 你以為這是累積的信用而以嗎? 不, 這靠的是階級與思考控制, 甚至想要結婚生小孩, 靠的也是芝麻分時, 這就真的不好玩了.

就像科技新報文章所說的:

中國政府在做的,正是將個人的獨立思考行為能力從他們龐大的人口中逐一剔除,他們也藉由這樣的一種信用紀錄的制度挑選順從他們的人,並提供他們適當的社會 生存能力繼續扶養並教育他們的下一代。這樣的手法雖高明,卻也顯示出中國共產主義政府的魔手正無孔不入的入侵並影響人民的生活。

的確, 大數據有人說還很遠, 或者以人說說實作與實用還很困難, 但事實上已經有統治者透過 Big Data 建立一套 Big Brother Data 老大哥數據系統想要控制著人民, 而說不定有許多人更期待如此說.....

(首圖來源:芝麻信用) 

2015年12月21日 星期一

政治大出櫃, 讓我們站出來支持我們要的政黨~~

某上師曾經說過, 地球人的政治會這麼混亂, 是因為地球人大部份都不關心政治, .... 雖然這位上師是不是地球人我們無法得知, 但似乎在地球的台灣的確是如此沒錯...

而去年的選舉, 決定了市長的人選, 而明年的選舉, 則是要決定總統是誰與國會的版圖, 這麼麻煩的事, 可以簡化成三張選票, 一張是還沒投大家都已經知道是誰的總統票, 另一張是每一個人選項都不一樣的區域立委選票, 而另一張則是有 18 個選項的政黨票, 大部份的選擇題都是三選一, 四選一, 而這個 18 選一真的是很讓人頭大...

因為無論總統或區域立委怎樣都只能選一個人, 但政黨票則是依比例分配, 只要能過 5%, 而選罷法的選舉結果則是依下面的條文來決定的:



從這邊可以看得出來, 突破 5% 後, 先會用個 [高斯計號] 來分配, 5% 通常會分到 1.X 席, 除非有那些沒辦法分配到席次 (沒破 5%) 的總數超過 15%, 這又是另一個問題 (5%/(1-15%)*34>2), 但通常是這些破 5% 的政黨, 即使是只有 1.X 席, 但這 X 是很接近於 1 的, 因此若是有足夠的餘數, 這些小黨都可以分配到兩席的機會即高, 所以重點就是如何增加餘數.

而餘數的大小, 肯定不會大於或等於除數, 所以若是越多政黨破 5%, 代表著商數越高, 餘數也越多,也意味著若是越多的政黨破 5%, 瓜分的政黨越多, 餘數也越多, 而剛有提到若是破 5%, 這個小數點後面的 X 是蠻大很接近 1 的, 所以這些小黨分到的機會也越高.

也就是說, 當越多黨破 5%, 前兩大黨能夠分到的機會取決於餘數的大小, 但若是用 5% 的話來計算, 基本上就是 0.7 起跳 (0.05*34), 當然若那兩大黨超過這數字, 自然是歸於他們的, 但就分布而言, 是較難的.

所以有時若是你是對於這兩大黨目前 16 年來執政不算滿意的話, 最好的方式不是讓他們好做事, 而是要讓更多的聲音被聽見, 也就是想辦法讓第三勢力的票更多.

雖然很多人認為第三勢力是很難破 5%, 但從去年來看, 中間選民越來越多, 破 5% 不是難事, 甚至以最近的民調來看, 有下面幾個政黨可以破 5%.

1. 親民黨
2. 台灣團結聯盟
3. 時代力量
4. 綠黨社民黨聯盟

雖然說新黨與民國黨是有機會, 但幾乎是要翻倍的成長才行, 所以先跳過, 而在 18 選一的票中, 我們要如何讓更多的人願意投我們期望的票, 最簡單的方式就是站出來大聲說我要投那個政黨.

在 12/19 有一個國會改革政黨辯論會, 大家可以參考看看, 從這幾位候選人的表現大家就可以看得出來誰的表現較好, 你會想支持誰.


而在這邊, 我也做了個大頭貼系統, 讓大家選擇自己認同與想要支持的政黨, 大家可以點進去下載後上傳到臉書, 更換自己的頭像.

為甚麼要這樣做呢? 因為現在第三勢力往往在媒體很難被聚焦, 唯有透過社群的力量要讓更多人知道, 且透過這樣的被看見, 讓大家知道人民是有不同選擇的權利, 不是因為不贊同誰就只能選另外一個.

畢竟, 若是像政黨辯論會, 不是一個政黨連出席都不願出席, 而有出席的政黨也直說: "就政治現實就是選不上" 這樣的高姿態來看第三勢力, 難怪不要說對其他的候選人是這樣對待, 難保對人民也是這樣的對待.

而目前這個系統只有完成綠社盟, 而接下來也會想辦法去請另外三個政黨來提供美術設計與版型, 也讓大家有更多的選擇, 甚至若大家有甚麼底圖的版型想要給大家套的, 請不吝提供, 可以傳訊給食夢黑貘就可以了.

2015年12月7日 星期一

試探未來政治可能性 (I) : 粉絲參政團

明明所謂的政治是所有人的事, 但在權力與媒體運作的情型下, 感覺政治只有政治人物才玩得起的遊戲, 難到真的是這樣嗎?

從臉書的掘起, 粉絲團現在變成所有政治人物展現實力的一個場所, 甚至現在的選戰運作理論分成三種力量:

1. 陸軍: 看政治人物自己的實力, 人脈, 黨團等等的運作, 去爭取支援, 獲得提名, 甚至是把別人勸退讓自己有較高的優勢, 這是除了靠自己, 更靠幕僚的運籌為握.

2. 海軍: 透過樁腳的動員立量, 文宣, 看版, 並透過掃街, 拜票, 造勢晚會等等的方法讓支持者更為堅定, 並影響他人, 靠的是激情與熱情來讓選戰加溫, 以現在的觀點來看, 這種方法是過於跳針, 並無法透過政見的討論讓人選擇.

3. 空軍: 想要讓中間的選民, 尚未決定的選民, 透過政見的表達, 進一步的了解政治人物的想法與特質, 最後能夠因為討論或印像決定這位候選人, 這種人是真的會改變立場與支持者, 甚制對於過激的表現會有一定的抗拒或討厭.

雖然聽說 "公道伯粉絲團" 已經有數家政治公關公司認領, 說是他們的作品, 但事實上這種粉絲團跟我們認知的政治公關完全不一樣, 因為一般的政治公關幾乎多是以政治人物做出發, 說的是去讚揚與美化這個政治人物, 簡而言之就是去神化其人格, 讓政治人物不只是個聖人, 甚至不是個人, 而是神, 最後讓人去景仰崇拜, 然後去支持他.

但在網路世代之後, 雖然造神運動是從出不窮, 但不是網路是很好操作, 好操作的人的心, 因為人習慣接受他習慣的資訊, 最後變成很狹隘的思考, 只是這並不是多數人, 因為所謂的 "信仰者" 或 "狂熱者" 畢竟不是全部, 大部份的人還是一般人, 會受到大眾資訊以及各種的小眾媒體去引導, 有時會驅同, 有時會分化, 但網路最有趣的是除了同質化外, 更有一群人是各據山頭的小眾.

尤其是在群眾的運作下, 一大群人有時是群群小眾所組成, 政治也是一樣, 不太可能是所有的政治認同都是單一的情型下, 分化成小組織是必然, 而粉絲團或許就是讓這種小組織對於這樣的政治現實運作的一種可能性.

的確, 公道伯不見得是王金平, 但可以肯定的公道伯粉絲團是支持王金平的, 而與其說這是一個政治人物的表相, 還不如說是這粉絲團對於這個政治人物期許的投射, 所以與其說這是政治人物在從政, 還不如說這是個粉絲參政團, 是這群人在參政.

雖然我們知道最後這粉絲團因為 "官方粉絲團" 的成立而就此消失, 甚至原本公道伯想要打造的期許也瞬間消失, 這些粉絲也突然沒有了著力點, 雖然說這個粉絲團是失敗的, 更不如說這種模式還不見容於政治人物的個性, 畢竟政治人物還是有較強的 "Control Freak" 個性, 若是他能夠控制的話一定只希望粉絲團說他的好話, 或者是照著他的話來說, 只能說這樣的思維與行為是不合適於 "空戰", 對於網路選戰是完全不了解.

在去年柯文哲選舉時, 選舉團隊做了一個 "野生官網" 的嘗試, 雖然這樣的嘗試不是真的野生, 還是把柯文哲的話透過 API (應用程式介面) 到處傳遞, 嚴格說還是個單向, 但也踏出了一個網路空戰的一種實驗, 最後的結果雖然無法印證這是對的, 但也寫下新的一頁.

參與政治理論上不應該只是存在選舉的時候, 但也通常因為選舉的過程, 有較多的資源能夠運作, 而在網路上不該只是當政治人物宣傳, 更重要的是互動, 甚至更好的典範不只是從原本的支持者, 到能夠與候選人去互動, 甚至能夠支援, 但也能夠保持一定的主體性, 這才是較好的粉絲參政團.

雖然公道伯失敗了, 而單向的承擔者應該也是公關公司去操作的, 那就讓我們看執行長吧...

2015年11月15日 星期日

粉絲團小編, 你在那裏? 來談社群編輯的可見度與責任感

我一直認為, 人不須要成為 Somebody, 也不該一定是把自己硬是說成 Nobody 來去做 Anybody 的事, 而是 Everybody 都要站出來, 尤其是在某時候, 最大的問題是 Nobody 的成就被 Somebody 拿去, 變成 Anybody 都無法站出來, 就不會有 Everybody 了....

在早期, 網站是蠻單純的, 甚至只要有一個 "Webmaster" 就可以搞定, 而這大部份的工作都是技術人員在做的, 因為除了技術, 大部份的內容, 美工都是已經有的, 而這個 "網站主" 是誰, 往往不是那麼重要, 甚至在很多層面就是叫 webmaster, 連 email 都是.

只是慢慢的, 網站越來越複雜, 做一個網站已經不可能只是靠一個人, 從靜態網頁到動態的資料庫串接, 慢慢的分工成程式, 美工, 網管/系統, 但編輯還是很依賴非網路原生的資料, 甚至有一段時間, webmaster 這名詞就消失了, 因為沒有人是一個 webmaster, 而 webmaster team 的觀念也還沒開始.

但即便那時候, 無論是電視, 電影, 雜誌, 圖書的發行頁, 記載著所有有貢獻的人, 無論你是編輯, 美工, 會計, 運送, 你的名字都會在裏面, 這不代表的只是責任, 更是種自我要求, 但網站的製作還是沒看到任何的名字, 即使這網站真的是個不到十人不複雜的團隊, 寫下 Credit 不是很困難, 事實上還是沒有寫.

網站這種 "內容" 創作跟其他不太一樣, 這種內容是種進行式, 是一種持續性, 沒有階段, 甚至是每一個人看到的東西都不一樣的, 更不用說使用者的體驗與想法是不同, 雖然說這理由不應該是沒有 Credit 的原因, 只是最後也很少看到以網站為單位的寫出 "工作人員" 介紹.

現在到了社群編輯的時代, 網站不只有內容編輯, 不只有行銷, 社群編輯往往比網站內容編輯更決定一篇文章, 一篇內容的可見度, 甚至現在社群編輯更是獨立作業的一份工作, 不只是自己企劃, 自己編輯, 自己經營, 但事實上還是沒有看到社群編輯在發文有任何的署名.

在林克傳說時, 雖然當時也只有兩個在寫文章, 所以不是自己寫的就是另一個人寫的, 不會有責任不清的問題, 但不代表外面的人知道, 所以嘗試著文章寫上 Editd by: @Credit 的方式來代表權責, 而關鍵評論網在初期雖然文章較少, 都是編輯摘要為主, 但也明示的標式責任編輯及審校的人, 這是非常值得稱許的...

像這次台灣公道伯, 應該是種 100% 由社群編輯做出發的作品, 雖然有人說若這是政治公關公司, 只要內部知道責任與功勞歸於誰就好, 但若就是一個由下而上自我出發的粉絲團, 任何作品本來就該是讓 "著作人格權" 被看見, 這樣才是建立內容責任歸屬好的編輯, 即使最後停留在 36,736 這個數字, 這也是社群編輯與社群互動的貢獻與結果.

就像是畫家再怎樣也會在作品簽名, 認真的編輯更應該在文末下簽名, 隱身在 "粉絲團小編" 名下是抹殺身為一個人面對社會的價值.

2015年11月11日 星期三

從新聞資料學的數字來看馬習會

在昨天的自由時報的新聞, 用 QSearch 的資料計算粉絲團, 從幾個媒體與政治人物的粉絲團看到自由時報的 "影響力(按讚數)" 是最高的, 所以就發了一篇新聞, 但事實上是如此嗎? 或者是說有這麼單純嗎?

事實上就粉絲團的文章按讚數這樣計算是沒問題的, 且這次 "馬習會" 最特別的是具有相當關鍵字/標籤的精確性, 像八仙塵爆也是過兩三天媒體才慢慢收歛, 而今年初的復興空難到現在還沒有一個 "精確性的名詞" (復興太多空難了?), 所以這次真的是一個很好的試煉場.

話說這次馬習會若不是因為選舉, 說不定沒那麼重要, 甚至從距離關係來看, 馬習會不是只有馬英九與習近平, 最重要的是民進黨與蔡英文之間的關係, 從距離來看是這樣子的:


甚至把之間的距離用力道的牽引圖畫出來:
就會發現, 朱立倫與王金平在這邊又是一個戰場, 就時間軸來看, 在 11-07 結束當天晚上時大家討論到最高峰:

若不想看新文易數的圖, noema.io 也做了張圖:


只是這真的是這樣子嗎? 雖然新聞上被報導最多的是 11-07 當天, 但在社群上 11-04 當馬習會被曝光, 所受到社群的討論與爭議是超過馬習會當天, 甚至最後只是輸給 10-09 朱立倫帶職參選與 06-28 的八仙塵爆榮登今年目前社群討論與爭議的第三名.


拉回來一開始, 的確自由時報拿下了獨家新聞, 但很不幸的是自由時報並不是很會帶風向與嗅覺, 到 11-10 為止, 分享數最多的前 10 名, 自由時報拿下了 2 名, 且一個是獨家第一則的第 5 名與第 10 名的 "馬習會落幕, 德媒: 只有傻瓜才會相信北京", 而相對新頭殼一口氣占了 5 名, 甚至若不是蘋果的即時民調, 前三名說不定都是新頭殼, 而民報與關鍵評論網占了兩席 (這次取樣還沒包括端傳媒與東網).

當然大家最關心的不外幾個問題:

1. 台灣與中國的關係為何?
2. 馬英九到底做得多糟?
3. 總統大選的影響?

第一題我目前還不知道如何用數字分析, 這邊我不好意思回答第二題, 那就看第三題, 從分析上來看倒是蠻有趣的:


嚴格說, 馬英九這次跳出來扮演選舉的黑臉, 承擔了所有的網路負評, 讓原本臉已經鐵青的朱立倫似乎有點恢復血色, 甚至把蔡英文也拉下水, 蔡英文不只正面聲量沒拉高, 負面的聲量倒是被拉高了, 所以看得出來馬英九這次沒有功勞也是有苦勞, 即使表面看起來只是在飲酒作樂.

有時, 新聞資料學不只能夠讓大家從這些數字與資訊圖表看到一些之前沒注意到的事, 甚至是種比較觀察, 發現或證明自己相信或不相信的事, 但麻煩或有趣的事因為這是新聞, 隨時都在變化, 有時太快下定論就很容易出錯 (發現前幾天就有不少寫錯的), 這種事比 "觀點" 更可以有 "Solid Proof", 真的是有好有壞阿....

2015年10月21日 星期三

給回到未來過去的你, 一個對台灣政治的期望

這篇文章原本是叫做 "若你認為網路選戰靠的是網軍, 那你就錯了", 原本是要在去年柯文哲選戰結束時寫, 但一直沒力氣動筆, 但剛好在今天來寫是個好日子.

---------------------

在 30 年前, Marty McFly (馬帝麥克飛) 坐著時光機從 1985 年到更 30 年前的 1955 年, 遇到了年輕的 Emmett "Doc" Brown (愛麥特伯朗), 博士 Doc 很驚訝的 Marty 居然可以輕易的把攝影棚整個扛在身上, 認為時代的科技真的可以改變一切....

後來經過兩個人的努力, Marty 終於回到 1985 年, 且又因為陰錯陽差到了 2015 年的今天, 只是他們沒有想到, 不要說現在已經可以把攝影棚拿在手上, 不用扛在肩上, 現在的手機可以從攝影, 編輯, 剪接, 傳輸, 到廣播等原本電視台的功能都可以做到了, 不要說只是錄影而已, .... 也就是說只要你有能力, 不用買下電視台, 靠手機你也可以做到...

在 60 年前, 誰擁有電視台就擁有權力, 換句話說當時的政治人物只要影響那少數幾個人就可以掌握影響力了, .... 但現在只要任何人, 有好的想法與理想來趨動, 加上內容實作的技術能力, 以及導引社群力量與認知, 就可以做到當時擁有電視台的人相同力量, .....

我稱這些人為: Full Stack Maker (全層自做家), 能夠完整且自主性的把內容與事情做出來的人, 這邊說的全層面 (Full Stack) 包含能夠自發, 取材, 創意, 內容, 製作, 社群, 傳播的人....

-------------------------

上面這段話是在今年 2 月時所寫的, 那時寫出來是為了一個 "網路正規軍" 計畫的開場白, 而之後寫出了 "自媒體時代的選戰" 企劃書, 後來之後實踐出來成為一個典範, 但那又是另一個故事.

雖然說回到未來II 是在 1989 年, 事實上也是我踏入網路的那一年, 那時我認為透過網路, 會讓媒體成本降低到每一個人都能擁有後, 媒體壟斷的機會將會降低, 威權政治的成本會提高, 民主會變得更容易, 所以當時就暗許一生投入網路, 希望網路能夠帶來更多自由, 更多元化的社會.

這 18 年有很多事情都在變化, 製作工具的提升, 無論是 Capture (攝像) 已經輕而易取的使用, 相關軟體更是不少免費的, 而網路的發達也成為許多人獲取資訊最主要的管道, 甚至社群的影響力有時比傳統媒體更強, 想要阻檔或主導言論也越來越困難, 這也是時代的改變.

只是這一切都不完全是正面的, 尤於資訊的爆炸讓平白的資訊很難獲得眼光, 一定要加油添醋才能有流量, 甚至到最後追逐流量後資訊會變得更膚淺, 雖然即使欺瞞時間久了會被發現, 但在還沒有崩毀前效果比以前更強, 這讓資訊變得更亂, 更沒有價值.

但還是不少傳統政治的參與工作者還是停留在 "控制三家電視台就可以控制全台灣" 的類似假像, 把網路的認知還是停留在一個 "政令宣導" 的單向管道, 而不了解有效內容的二次多次傳播的價值, 最後就以為 "婉君" 就是派出一堆工讀生去假造 "民意", 就認為這是 "網軍".

雖然說我前一篇說: "一個在位者, 政績才是最好的政見", 你放棄這個優勢, 就代表跟本沒有成果可言, 而認為自己只會做, 不會說, 就代表不是不了解 "內容為王" 是網路的金科玉律, 不然就是跟本不敢說, 認為自己做的事被攤在陽光下就露餡了.

但如何讓未來媒體, 未來網路能夠改變未來的社會呢? 靠的不只是技術, 靠的不只是機制, 靠的不只是系統, 而是參與實作的所有人, 其中包含我們的心態, 其中也是讓 "全層自作家" 的人越來越多, 也就是讓我們自己提升成 "有實作與傳播能力的獨立思考者", 然後參與這社會, 唯有這樣才能讓資訊能夠更透明透通, 讓不當的利益與事情獲得解決.

此時想到我在 18 年前也寫下了網路世代宣言:

在我們的夢中,是一個沒有霸權的時代。
在我們的夢中,是一個主動學習的時代。
在我們的夢中,人與人之間不再陌生。
在我們的夢中,工作已不是生活的全部。
在我們的夢中,我們所生活的城鎮、社會、國家都是由我們親身參與與建構。
在我們的夢中,生活是快樂。

但此時回頭看, 台灣有真的生活變好嗎? 當然很多事都有進步, 但也有更多事在退步, 而未來會如何呢? 就看我們自己了...

2015年10月20日 星期二

唯有朱立倫才能超越朱立倫


我一直以為, 阿帕契女王是今年的風雲人物, 即使是柱仔姐再怎麼自省也追不過她, 當然躺著的小英也不可能超越, 在 17 日當天, 看到約只有 37% 的討論度, 我想就此打住, 或許是那天的演講太讓人想睡, 我第二天昏睡了一天, 醒過來看到評論的占比甚至低到 15% 不到, 或許這也是朱陣營期望的...


但這些都只是個發酵, 星期一當我忙完時發現大家都在 "半夜泡咖啡喝" 的時候, 我就覺得太奇怪了, 才發現他自己丟進了催化劑, 甚至當他宣布要選 "新北市總統" 時, 大家都驚呆了, 此時我想已經探到底線了, 而在 "老公重選論" 發表後, 我已經相信 "唯有朱立倫能超越朱立倫" 了...



我目前無法對 "辭職" 下任何評語, 因為我認為一個在上位的人, "政績" 是最好的 "政見", 這三個月好好的認真做出一些成果, 這才是比任何表面功夫來得更踏實及對手無法阻抗的殺手, 但這個請假反倒像是中了自己的計的感覺, 真的很可惜....

上面這數字代表甚麼意思呢? 也就是這兩有八成的新聞討論, 都是落在朱立倫的相關新聞上面, 而按讚只有五成, 也就是說就動機論而言, 大家對相關的新聞比其他的新聞是有更多的話想說, 就一般情形而言, 網路很少讚賞, 多是批評的情形下, 說是網路上有八成以上有 "意見" 也很接近事實.


有時我覺得一個競選團隊, 一定要有人敢提不同的意見, 一定要有人從人民, 甚至是酸民做出發, 即使做不到, 也要從網路來看大家的意見做為自己改進的方向, 但在大部份的情形下,  很多團隊最後提出只會 "自嗨" 的口號, 然後說不想看大家酸他把自己關起來, 這樣的候選人與競選團隊, 不只是說以為派去 "婉君" 來粉飾太平就是網路選戰, 這樣是完全搞錯網路的互動回饋的真正價值.

網路是種社群媒體, 跟傳統媒體最不一樣的差距若是用數學表示, 就是大眾媒體會把你做對的事, 做錯的事, 放大好幾倍, 但社群媒體是直接次方倍數, 也就是說原本若是這個效應在傳媒會有 3 倍的擴大效果, 在網路幾乎是 3^3=27, 也就是 27 倍的效果 (也有一說是 3!), 而現在朱立倫取代了洪秀柱, 到底是會把柱姐的負面聲量擴大幾倍, 就是未來要觀察的方向了....

圖片來自: https://www.flickr.com/photos/jamesonwu/5101888622/

2015年10月7日 星期三

2016 總統大選網路秀?

事實上這個系統在 6 月 25 就寫好了, 只是一直沒整進新文易數的介面之中, 而星期一的 "責無旁貸" 跟之前的 "義不容辭" 氣勢完全不一樣 (雖然還是 "挖列採曉醫" 比較強), 但整個總統選舉從候選人躺著選, 大家躺著看的狀況下一下子改觀.

而在星期一 (10/05) 時, 單單看最新的新聞就足夠有趣的感受下, 就把原本計劃要寫的 "即時評論" 在星期二 (10/06) 給完成, 然後在今天將 "總統大選專區" 整進新文易數, 然後加上 "最新的新聞評論", 且在可以 auto-refresh 的情形下, 就是一個最粗糙的 Dashboard (儀表板) 了.

只是這個儀表板有很多優缺點:

1. 優點: 可以由聲勢的轉變知道風向球的效果
2. 缺點: 必須配合事件簿才能知道原因

經過這四個月來的觀察, 可以得之很多有趣的事:

1. 當你以為丟出議題社群會有所改變時, 但也有可能事實上社群並沒有改變
2. 只是無論你認為會有正面或負面的變化, 都是跟你想的一樣的趨向, 頂多沒有, 但不會反向

雖然又可以回到我常說的一句話: "Nothing Come from Nothing", 所有都是事出必有因, 而我們可以從 "出事" 找到 "原因", 但有原因發生但不見得會有事情會有所影響.

舉個最近幾天的例子來說, 我們同時比較蔡英文, 王金平, 朱立倫, 宋楚瑜, 洪秀柱在新聞與社群之間的表現可以得知幾點現像:


1. 洪秀柱的狀況持續低瀰, 正面聲量沒有因為每天的 "自省" 有所變化, 但相對負面聲量也是在三天前 (10/04) 之前也一直保持第一名沒有變話, 直到這兩天被朱立倫追上去..

2. 朱立倫本來正面聲量都是敬陪末座, 但當說要換柱時就開始正面聲量達到第一名, 的確大家肯定朱主席終於有擔當, 朱立倫當柱柱姐說打死不退時原本的高漲的正面聲勢就又整個下滑, 不只被打回原型, 負面聲量還達到新高.

3. 王金平最近都沒甚麼聲音, 所以在 09/13 後, 就持續滑落, 不只正面聲量減少, 整個正負比原本是第一名的優勢完全不見, 王金平在這兩天 (10/05~10/06) 朱倒柱失敗後, 正面聲量又突然開始升高.

4. 蔡英文的正面聲量一直在前段班, 正負比也是在前段班, 但蔡英文的聲量起伏都不大, 雖然不知道有沒有躺著選 (應該不是), 但選民倒是躺著看.

5. 宋楚瑜雖然正負面的聲量都是不高, 但宋楚瑜整體的正負比都是排名前一二名居多, 所以看得出來鐵粉一直存在.

6. 在總聲量而言, 朱立倫本來都是敬陪末座, 但經過這次 "換柱", 還超越蔡英文後跟洪秀柱對尬, 雖然新聞量還是輸蔡英文.

7. 原本社群最想知道更多的是宋楚瑜的資訊 (真的可能有力量故意壓制), 也就是說每則新聞所獲得的回應量是屬一屬二, 但這幾天整個主角是朱立倫, 配角是洪秀柱, 而蔡英文是第一次跌出前三名.

這個系統提供了六個數字給大家做參考, 其中包含的正面聲量 (按讚的傾向), 負面的聲量 (評論的傾向), 正負比 (正面比負面), 總聲量, 總新聞數, 及每則新聞獲得的社群聲量數.

而過了四個月才上的原因是因為一直想透過上面的六個數字組合成 "支持率" 或想要預估投票, 但目前還是找不到答案, 雖然有點想放棄, 因為想不出比 "工頭堅演算法" 更準的學理邏輯與驗證方式, 而在昨天因為做了個 "即時評論", 倒是有新東西, 在加上這三天的 "秀", 此時不給大家做 "觀看指南" 就太不好意思了, ......

Anyway, Have Fun~~~

2015年9月19日 星期六

笨蛋, 重點不是 i-Voting

i-Voting 到底有沒有政治價值, 到今天為止應該沒有人有定論, 但當小英說她不會主張 i-Voting 時, 我們知道 i-Voting 已經被柯 p 使用了, 再怎樣也不會再叫 i-Voting, 即使型式是雷同, 但重點不是 i-Voting, 而是其精神到底有沒有價值?

事實上現在 i-Voting 的問題, 主要是在於:

1. 權責的問題: 在於權責都是在首長的情形下, 投票的結果可以 "凌駕" 首長的意志嗎? 若是如此, 誰應該負責呢?

2. 投票人的方式: 現在的 i-Voting 投票人多是用 "報名" 的方式, 在於樣本數偏低的情形下真的能夠做決策嗎? 但換個問題, 提高樣本數就可以解決嗎? 或者是有那麼多人關心這麼複雜的議題嗎?

3. 投票結果處理的方式: 若是權責問題無法解決, 那投票的結果該是如何面對?

當然真正的問題是: "i-Voting 真的可以接近直接民主嗎?", 我想答案是肯定的, 只是造成的副作用還是很多, 甚至有其偏差 (Bias), 只是這偏差再怎樣都比 "極權" 更遠, 以這角度思考, i-Voting 有甚麼不好?

但我們還是可以更進一步思考, 怎樣還可以更好? 我們可以先把 i-Voting 這機制放一旁, 來想像我們要達成甚麼目標?

0. 民主化: 讓很多事情的選擇都可以趨近大眾的想法, 至少不要違背絕大多數的想法.

1. 透明化: 無論是由上而下決策盡量透明化, 或者是由下而上讓民意輿論透明化, 透明化會減少很多想隻手遮天的弊端, 雖然透明化還是會有問題與偏差, 但還是可以減少最大的問題?

2. 選擇性: 事實上有時不只是選項的選擇, 而是選項的產生, 讓決策提高價值, 有時是要有更多元的角度, 更多面相的資訊, 有時靠的是更多的選擇選項來趨近.

3. 討論: 真理即使不是越辨越明, 但黑箱容易導至專制是不辨自明 (這樣說很矛盾), 從政治出櫃到討論中激盪出更多的選項與想法, 才是真正的全民參政!

從上面來看, 或許投票不是重點, 讓大家參與公眾事務才是重點, 而這邊不見得是一定要靠投票做到, 有時更重要的是下面幾點:

1. 要有公開擷取輿情的機制: 這輿情必然不是少數人能夠參與的, 而是一個由下而上能夠討論的東西.

2. 要有透明知道民意的機制: 無論是透過投票, 民意調查, 社群網站等等, 這些機制也要透明可被稽核與驗證, 且能夠極大化樣本才對.

3. 要能主動的搜集整理討論的工作小組: 事實上很多人是有判斷能力, 只是時間上不見得允許, 而政治的決策不應該只是交給少數政治人物, 而是要有系統與人力去幫助人民參與政治.

當然不是所有東西都須要投票, 但相對的把投票當成生活一部份也是對的, 甚至有時更覺得只有投票才是民主最懶墮的事情, 所以我們更須要的是隨時提出自己的主張, 以及參與意見的討論, 去推動自己期望的法案與政策, 偶而幫助代議士選舉, 然後參與投票, 這些都做才是種人在社會的價值完成..

所以 i-Voting 最大不對的地方是還不夠~~~~~~!!!

----------
註1. 圖片取自 flickr cc, https://www.flickr.com/photos/cygnoir/291939412/
註2. 這篇文章本該是在去年 柯P 提出 i-Voting 時就寫的, 只是又懶了, 而昨天跟 Tien-Shen Li 與 Noemie Chien 討論, 覺得該整理一下, 就寫吧...

2015年9月10日 星期四

讓我們一起來從政吧...

我記得很深刻, 當陳水扁想要連任台北市長落選時, 我是蠻支持他再出來競選的, 所以在那他最失意的時候, 覺得我應該出來支持他, 因此在他們開一個招募計劃時, 我就跑過去了, 只是沒想到當我跟他握手那一瞬間, 我就知道他不是我想要的類型, 所以調頭就走了....

答案很簡單, 當一個政治人物被一群人仰望的時候, 那些支持者早就放棄了思考, 希望出現一個領導者來帶領他們, 而被包圍的人也因為這樣的氛圍, 慢慢的被神化, 被自我感覺良好給淹沒, 最後離群眾越來越遠, 剩下一個有很強的自我主張的人, 或是換句話說就是剛愎自用的人...

所以最後我五次的總統選舉, 前四次都缺席了, 因為我真的無法真確判斷那個候選人比較好? 而第五次的選舉我投給蔡英文, 是因為我認為她比其他候選人來得好, 尤其是某位候選人再當下去我認為只會產生我角度認知的災難....

我們投票出一個候選人成為擔當這職位的人, 應該不是打算聽他才對, 而是希望他最後做的事是朝我們期望的走, 也就是說反而應該是他來聽我們才對阿, 為甚麼我們認為這樣投票出來的一個人擔任這個位子, 就好像民主的過程已經結束, 我們可以不用再管了?

當上次某醫生的核心團隊找我過去幫忙選舉, 他們直接問我, 我支不支持他們, 我直接回答: "我連自己都不相信自己了, 還會相信別人嗎?", 我就說, 我只願意做我希望做的, 不會為了任何人背書, 後來這個核心團隊就沒來找我了, 反倒是這群人私下或他的其他外圍團隊找我幫忙, 我自然義不容辭, 而在選舉結束之前, 我還很努力的在成這個 "局", 我想很多人都知道這事.

我不認為去 "支持" 某個特定的候選人是對的, 應該支持的是自己的想法與做法, 符合自己對社會的付出與期望, 而政治人物若是在某些特質與想法是跟妳一致的, 就應該去做自己覺得該做的事幫忙他, 若是有一個政治人物跟你不一樣, 他還是想找妳, 妳更要嘗試著改變他, 但還是只做自己覺得該做的事.

因此最後變成誰來找我問問題, 我都盡量以專業與經驗去給他們建議, 而我是相信, 若是他們了解這些架構, 會對我期望的社會更進一步, 這也是我樂見的, 且這部份是不會藏拙, 只是我會願意花多少心力去幫助, 還不如說我想做的事對他們有沒有幫助, 因為我知道我自己最大優點是想做的事會做得很好, 缺點就是不想做的事就很難做得好.

而我這部份的方法並不是每一個人都能夠實踐的, 畢竟也要你的專業與專長是否能夠為他們所用, 但持續參與這個社會與政治, 這倒是每一個人都該做的, 只是方法與方式應該會因人而異, 絕對不是去 "相信" 一個政治人物, 或者是說這個 "支持" 一定要能夠 "驗證" 的, 甚至是有機制去監督, 檢討, 改變, 決定的, 而不是把所有權力交給他們.

政治不該是黑暗的, 雖然現在還是有很多黑暗面, 是因為有太多沒有眼睛看得到的地方, 而讓很多人獲得不應該獲得的利益, 這更應該是由於我們的參與, 讓更多的眼睛與手在其中, 去照亮黑暗面, 做出更多對社會有意義的事.

所以, 大家應該站出來, 不是單純的去支持與相信政治人物, 而是透過關心與了解社會的議題, 提出妳的看法與選擇, 告訴這些政治人物, 他該怎麼做, 而不是只有妳聽他想做甚麼而已....讓我們一起來從政吧...

2015年8月24日 星期一

從宋楚瑜粉絲團關聯分析的謬誤, 來看網路行銷的價值

我知道有不少人很關心粉絲團的經營, 只是這粉絲團經營的 KPI, 你認為那個比較重要?

1. 粉絲數
2. 觸及數
3. 互動數
4. 轉換數* (若是沒有網站就是點擊數)

當然每一種粉絲團追求的多少不太一樣, 除外還是有不少數字是很重要的, 只是那些數字很難拿到別人的資料去做競品分析, 所以就上面 3 個 (或 4 個) 而言, 你認為在你的粉絲團經營是最重要的?

這說起來真的相當複雜, 基本上我對粉絲團經營相較很多人真的是沒甚麼經驗, 畢竟我認為比粉絲團還有更多更重要的資料可以分析, 但對很多人, 粉絲團是個開始與入門是真的.

只是無論怎麼經營, 最重要的還是有一個不變的, 就是 TA (Target Audience) 的思考是最重要的, 這也是在做行銷廣告第一步要去思索的事, 只是網路行銷跟傳統行銷最不一樣的就是 "網路可以知道所有事情".

我常聽到賣廣告的人常說, 他們最討厭賣網路廣告,因為網路廣告從曝光數, 轉換率, 對象, 到價格都可以很透明, 所以很難去賺超額利潤, 相對的其他的廣告基本上往往是由 "關係" 來決定價格, 甚至背後有甚麼回扣折讓都可以很黑箱的去操作, 網路廣告就不行.

前幾天有人談到 "宋神掌" 的粉絲團是買 "僵屍粉絲", 而我提出那個證據是錯的, 但不代表我證明宋楚瑜這兩個粉絲團沒有買粉絲, 但我們都知道, 這兩個粉絲團都一直有在下廣告是真的, 只是廣告真的下對了嗎?

基本臉書提供了幾種定義 TA (受眾) 的方式:

1. 地點
2. 統計資料
3. 興趣
4. 行為
5. 關係鍊

而這幾個都過於糢糊, 有時最好用的方式是直接自訂廣告受眾或設定類似廣告受眾, 當然像這次總統選舉最簡單的方式就直接用 "地點", 就選 "台灣" 就好了, 這方法是沒有錯的, 但換句話說只是證明你: "有錢花不完", ...

若是用 Social Baker 來看目前這三組總統候選人粉絲團, 再加上 "公道伯" 與 "宋楚瑜找朋友", 我們來看這五個粉絲談透過關聯分析, 來看目前粉絲團的 TA 為何?

蔡英文:
洪秀柱:

宋楚瑜:

公道伯王金平:
宋楚瑜找朋友:

你可以發現一個有趣的事情, 這樣的關聯分析很難看到政黨與支持對像的屬性差異, 但幾乎可以肯定是這些對象都是對關心社會, 政治有興趣的人, 而就上面這五個, 就我所知目前只有公道伯可能還沒有做廣告, 其他四個都有廣告的使用與露出, ....

等一下, 有一個奇怪的粉絲團在其中, 為甚麼 "宋楚瑜" 的粉絲團的粉絲組成或 TA 怪怪的, 居然跑出 "最囧搞笑貼圖", 是因為他很冏或很搞笑嗎? 還是他本身就是 "黃色小鴉"?

我想這應該沒甚麼好意外的, 從宋楚瑜的行銷宣傳, 我們看到了一個超專業的行銷, 廣告, 包裝的人, 但好像離網路很遠, 甚至可以合理的懷疑這個團隊對於網路行銷實務經驗相當不夠, 他們不知道網路的廣告設定受眾很重要, 不然就是 "花錢如流水", ...

雖然不可否認的, 只要是在台灣, 就是總統選舉的受眾, 但就目前透過廣告所吸引到的人, 可能要到真正投票的 "轉換率" 還有很多關要突破, 理論上真正要去宣傳的應該或許是有影響力的 "意見領袖", 但或許這個團隊擁有 "無預算上限" 的資源, 想要直攻所有受眾也不是不可能, 只是讓其他人羨慕本錢很多罷了.

但最有可能的是他們對網路行銷知識太薄弱了, 相較我最近跟某個黨討論, 整個黨的網路行銷預算每個月只有兩萬塊就在嫌太貴, 真的是貧富差距相當大阿, 雖然我知道他們也對 TA 的概念還不夠, 所以在這邊想要徵求對臉書粉絲團廣告有經驗的人, 能夠讓大家好好了解網路的本質, 除了順便賺取微薄的講師費, 也對社會工作使點力吧.....

-----
圖源: https://www.facebook.com/business/products/ads/ad-targeting/
蔡英文:  http://www.socialbakers.com/statistics/facebook/pages/detail/46251501064-tsai-ing-wen
宋楚瑜: http://www.socialbakers.com/statistics/facebook/pages/detail/781585891901624
洪秀柱: http://www.socialbakers.com/statistics/facebook/pages/detail/796255990463702
王金平: http://www.socialbakers.com/statistics/facebook/pages/detail/680355452090976
宋楚瑜找朋友: http://www.socialbakers.com/statistics/facebook/pages/detail/491399324358361

2015年8月11日 星期二

從 "送神漲" 事件來看政治人物的網路素養

前幾天台灣土石流泗虐, 有一個總統候選人從泥巴竄出, 被人說: "傳說中的送神掌即將再現江湖。", 但此時有一個亂扎人的本文跳出來指控, 這種 1995*31 的粉絲數成長, 跟本是 "送神漲" 不是 "送神掌", 懷疑這跟本是造假, 這比傳說中的 "周XX恆等式" 還要神奇 N 倍的數字雖然悄悄的發生, 卻也給選情投下一個震撼彈.

或許這跟本沒甚麼, 但此時就有很多人跳出來講解甚麼是 "僵屍帳號", 這也是 "無限期支持方 XX" 給我們最大的學習, 很多政治公關人物都知道粉絲是可以買的, 結果就是在討論這樣買粉絲的價值與意義為何?

但真的沒有人發現這數字跟本不可能嗎? 甚至認真的點的查證就可以阿, 畢竟要買出 1995*31 這數字, 跟本是不太可能發生的, 因為一個 17 萬的粉絲團, 再怎麼沒動作, 每天都會好幾到幾十的上下, 無論是加入或退出, 說要固定成一個數字, 甚至是被買的, 除非是買粉絲團的系統算出那一天會有多少粉絲數的改變, 然後去硬買或退出成為 1995 這個數字.

我承認有這種經驗與 Sense 的人或許不多, 但至少可以多方求證一下吧, 例如我們去 Social Bakers 來看, 這才是最多人使用的, 雖然資料沒有像 Fanpage Karma 可以下載, 但我們隨便看一下這數字:




上面數字取自於 宋楚瑜  在 Social Baker 的資料所做成的 Spread Sheet, 大家可以驗算看看, 再怎樣取樣有誤差, 也不可能會有 1995*31 的可能性, 那為甚麼會這樣呢? 我在昨天也寫了:

很明顯的這是 Bug, 或者是因為資料密度不夠而做內插法出來的, 通常會造成這問題是:

1. 系統很聰明的做排程, 對於之前增加不多的粉絲團取樣降低
2. 或者是因為沒人查詢或觀察, 所以 flag 沒啟動, 就不會去抓
3. 這跟本是 Bug, 寫程式的人失誤
4. 說不定是系統資料遺失後, 所做的修正

畢竟一個系統要維護是相當不簡單, 要一個人計算 10 個粉絲團, 任何人可以做到, 但要持續做 100 個粉絲團的觀察, 就要有一定毅力, 而若是要算 1000 個, 還是要寫程式或借助工具, 只是要做出一個每天可以數十萬個粉絲團系統, 是要有一定的功力, 而要能夠記錄數百萬個粉絲團, 就不是那麼簡單的, 一個閃失就很容易出問題.

而一個說要自稱為 "網路觀察家" 的人, 應該要了解這數字來源的流程, 不要以為這些數字都沒有錯, 畢竟 GIGO (Garbage In Garbage Out), 分析一堆錯的數字怎樣都不可能有對的答案, 一個分析師要了解數字流程的問題, 從抓取 (Collecting) , 清理 (Cleaning) 與除錯 (Correcting), 到計算, 而到後期的呈現 (Presentation), 若你只了解一兩個環節, 此時就容易出問題.

事實上包含前幾天, 有一個某新黨的政治人物出來呼諭警察要出來查出誰是攻擊教育部的人, 以及誰是 Anonymous 並且抓出來判刑, 結果不只新黨的網站瞬間倒地, 連台北市刑事警察局網站也被牽連, 幸好警察局的人處理的好, 立刻暫時把國外的連線給阻絕, 至少讓市民可以使用, 這也算是處理得宜?

雖然有人說這只是國民黨或泛藍系統對網路的不了解, 但事實上就我們接觸, 一些新興政黨是從社會工作或社會運動出身, 對網路的了解還是停留在 "宣傳" 與 "發布" 的概念, 普遍對網路的認知與知識相當不足, 而另外一個民進黨的主導人, 多數也對網路是屬於想要操控而非頃聽, 因為現在大多數的政治人物還是停留在單向的大眾媒體時代, 對於雙向到多向的媒體, 不是不願了解, 有些更是面臨時代的轉變無法接受.

當然拉回來, 粉絲團經營真的不是看粉絲數, 那些以粉絲數為 KPI 的人, 你可以直接認定他的網路素養不好, 即使是網路公關公司的頭頭, 雖然我認為他們是了解真實, 只是面對這樣的客戶, 你會選擇做對的事, 還是聽從對方的想法?

而此時的我們該怎做呢? 或許大家先來這第三勢力網路工作小組社團看看吧? (置入一下, 阿, 這本來就是我在推的阿)

圖片取自 超越柱柱姊!宋楚瑜粉絲數飆增 遭疑灑錢動員「疆屍帳號」

2015年7月30日 星期四

號召第三勢力網路工作小組, 讓社會不再如此二元對立,

這起源是某一天我跟知名不具的野貓 (Wildcat) 在聊天, 提到 2016 選戰我們還能做甚麼事, 他蹦出一個說法 (或者是我腦補曲解他的想法), 他認為現在最討厭的不是藍綠惡鬥, 因為大家都知道國民黨的人整個是屬於自殺 (或自嗨) 狀態, 已經把選民當作敵人無誤, 而民進黨雖然知道他們現在有問題, 但跟本不知道人民在那邊, 雖然很緊張但還是找不到真正的民意, 只是很不幸的是綠軍在藍軍自爆後將會獲得太多他們不應該獲得的席次與選票, 畢竟現在藍綠還是掌握較大的社會資源.

因此我就跟他說, 或許我們應該幫第三勢力, 透過我們對網路的專長好好的讓他們知道甚麼是民意, 甚麼是未來政治, 畢竟我們知道現在國民黨自以為獲得教訓, 知道甚麼是網路, 但事實上是完全曲解網路, 而民進黨雖然慢慢了解網路, 但事實上了解網路的不是黨中央的人, 或者是臺面上的政治人物, 而是那些還在外圍的支持者, 而第三勢力的人則是不了解網路, 但他們也知道如此, 只是他們也沒有更多的資源去了解網路.

所以在想說, 若是能夠在網路上號召一個工作小組 (Task Force), 從提供網路概念, 如網路輿情的了解, 使用與解讀, 到網路在選舉能做甚麼事, 以及網路會對未來政治有甚麼影響與應用, 甚至從經營粉絲團與選民的互動訣竅, 網站的架設, 等等... 畢竟這些事情, 有時不只是會做不會做而以, 而是有更多的專業, 但事實上如何透過網路讓大家參與社會, 無論是候選人或是公民, 這才是真正的精神.

那一天是在五月的事了, 一下子就過了兩三個月, 問了幾個朋友, 發現這的確是個困難的事, 因為有太多朋友嘗試過, 而也因為失望慢慢離去, 畢竟這也是不簡單的事, 而我的個性不是那種會挑戰做太多麻煩事的人, 但今天看到前面說的野貓都出來哀嚎了, 我們大家就一起來做吧...

[目標] 號召想要幫助國民黨與民進黨以外的候選人的網路人, 無論是專業的顧問, 職業的接案, 或是義工, 想透過個系統來作媒合.

[精神] 讓候選人透過認識網路, 知道可以透過網路知道真正的民意, 了解網路可以與選民做互動, 募款, 以及選後的公民參與可能性.

因此須要大家協助的事:

1. 一起來建立這媒合系統
2. 把我們已經做的輿情系統更簡易讓候選人使用
3. 介紹候選人過來
4. 號召希望這社會不要只有藍綠可以選擇, 而願意透過網路工作幫助候選人的人.

我們會成力一個粉絲團與社團讓大家一起來參與, 有興趣的請加入, 我們就在那邊進行吧.

[粉絲團網址] https://www.facebook.com/thirdnoc

2015年6月25日 星期四

從次級資料在大數據的應用來看正負面聲量的新算法

感覺又是落落長的標題, 很像是論文, 一點都不是內容農場的下標方式, 但這樣才是真正的主題, 雖然我說不定是研究內容農場最深入的人, 或者是看過最多的人, 但代表真的下去做內容農場一定是另一個故事了...

在上一篇 "從新聞在臉書的按讚, 分享, 評論就可以知道是甚麼類型的文章..." 的文章中, 我們可以得到從一些使用者在臉書的行為去觀察出一些跡徵, 尤其是使用者對文章的感受, 這聽起來很簡單, 但又有幾個問題要克服:

1. 要知道這議題的相關新聞
2. 要知道這些數字的在當天的比例

幸好這個都在新文易數已經完成了, 所以接下來只要做分析就好.

我們可以從這個議題的所有新聞的按讚, 分享, 評論的數字與軌跡, 就可以知道大家對這新聞的看法, 只是這邊有一個較大的問題:

使用者對這新聞的贊同與異議, 指的是對新聞的主張, 而不是議題本身

這個套用在當時 "林克傳說" 的製作經驗時, 當時只能針對 "正負面新聞" 的聲量做比較, 現在更可以對單則新聞的 "正負面聲量" 做比較, 也就是說, 透過這樣的機制, 正面的新聞的負面聲量, 以及負面新聞的正面聲量就可以更精確的做分析.



舉個例子來說, 我們來看 "洪秀柱" 的社群歷史時, 讚同與爭議的是對 "洪秀柱的新聞" 去反應, 不完全是對議題 (人物) 本身去做評價, 但通常新聞大多是持平的報導, 所以有時也可以直接反應出對這議題/人物本身的正負面評價.

這種系統有甚麼好處呢?

1. 即時性相當夠: 當新聞出來, 每一小時民意的變化都很清楚, 這在做危機處理或選戰就相當有用.
2. 非侵入式: 很多問卷調查都是必須設定問題, 且主動去問民眾, 透過這樣民眾對新聞的想法是不會有主客觀的偏差.
3. 樣本性是全使用者: 雖然這個全使用者是指 "臉書的使用者", 不完全是 2300 萬的民眾, 但往往已經是 800~1200 萬的人的想法, 這跟抽樣調查層級是差很多.
4. 時間覆蓋率: 電話或問卷無法常常執行, 但這種方式是 24 小時隨時都在採樣, 就可以對變化與風向很有判讀性.

有時這資料會受到很多因子影響還是會偏差, 但由於這是個連續的時間序列, 且採樣是全面與全樣本, 即使在絕對值的轉換須要質疑外, 比較值與相對值就有很好的參考價值, 所以若是畫出時間軸的比較圖就會變成下面這樣:


像這樣的圖表就可以輕易的分析出目前這些人在民眾心中的想法, 只是這個較難轉化成絕對的民眾比例, 但若是要了解網路族群的想法倒是輕而易舉.

這系統目前還在研究介面, 等到做出來後會讓大家使用, 請期待.., 請大家可以給我知道你的想法與須求, 但不要問我那時完成, 哈.....

2015年6月8日 星期一

從新聞在臉書的按讚, 分享, 評論就可以知道是甚麼類型的文章...

這幾個月一直看各個媒體在臉書的表現, 可以發現各個媒體的使用者介面與政策, 都會影響新聞在臉書的行為, 雖然有時是讀者的屬性做決定.

而一則新聞有時不用從內容, 甚至不用人去 "刻意投票", 我們就可以從臉書使用者的 "讚享評" 就可以知道大家對這個新聞的認知與想法, 來回推這則新聞的方向.

經過這段時間的觀察, 大概已經可以得知一些分析方式, 從讚享評的比例, 可比劃分出 2^3 共八種象限, 而三個數值都很低代表沒人關心, 或三個數值都很高代表相當熱門外, 另外六個象限大概可以劃分成這樣的分析:
按讚數較高: 通常是娛樂新聞居多, 較為有趣的事, 但不少是業配文, 如: "恭喜粉紅豬!鍾欣凌42歲又有了, 親口羞認:3個月了", 或 "12年招牌長髮掰掰!張鈞甯剪俏麗新短髮".  
分享數較高: 跟自身與生活有相關, 以民生消費健康類居多, 如: "開車門沒禮讓來車 交通部擬開罰", 或 "你不年輕了!35歲後的職場路,沒有「打掉重練」的選項".   
評論數較高: 非常具有衝突的議題, 有很強的正反兩極化, 如: "槍決6死囚, 苗博雅:法務部什麼都不會,只會執行死刑", 或 "提升軍人地位, 藍委提案軍人節全國放假".  
按讚數較低: 震驚的事情, 大部份都是很糟糕的政策, 如: "立院三讀, 大專畢業生可至企業服替代役", 或 "中華民國萬萬稅, 「寵物稅」蠢蠢欲動".  
分享數較低: 悲傷的事情, 尤其是社會案件居多, 很多人不會想散播, 如: "好難過!劉小妹遇害時, 已驚嚇到胃痙攣", 或 "竹東河濱橋下, 驚見國二少女裸屍".  
評論數較低: 好文, 但較不具社會影響力, 且很有可能是內容農場類的文章, 如: "老師在聯絡簿上的插畫, 竟讓網友羨慕學生", 或 "陪你到最後!新婚老婆癌逝 老公思念文章讓網友淚崩"
其中這三個數值不是直接拿來做比較, 而是要經過轉換, 也就是這三個數值除上 40, 2, 3 後來做比較, 若是有一個數值超過 2 或低於 0.5 就代表較低或較高, 舉個例來說, 讚享評若都是 6000, 6000, 6000 的話, 除調 40, 2, 3 的數值後是 150, 3000, 2000, 也就是說是按讚數過低, 也就是代表大家覺得震驚, 而擁有較多的分享與討論, 而按讚, 分享與討論數而若是 12000, 300, 300 的話代表 300, 150, 100, 代表是按讚數過高, 也就可以猜這是娛樂新聞或業配文機會較高.

而大家想要找出自己的想法與觀察, 可以從 臉書社群排行榜 (24小時內新聞的讚享評), 以及 臉書金榜 (歷史較高讚享評的新聞), 而目前臉書金榜的要求就是 40000, 2000, 3000 個讚享評, 大家可以試試看....

2015年5月14日 星期四

你知道 "李倩蓉" 相關新聞曾占當天所有新聞分享數的 8 成嗎?

原標題: 從新聞的寡占性, 來看未來電視新聞的可能性...

完整標題: 你知道 "李倩蓉" 相關新聞曾占了當天所有新聞分享數的 8 成嗎? 這不是罷凌, 只是我們的視野被新聞, 被社群, 被自己受限罷了.

你知道嗎? 在 4/23 當天, 楊又穎的新聞占了所有新聞量的 5.4%, 而這些新聞按讚的數量, 又是占了全部新聞按讚數的 24.9%, 再隔天, 楊又穎的新聞分享數又占了所有新聞分享數的 29.0%.
=> 也就是說, 有 3 成的人都在那時分享楊又穎的新聞

你知道嗎? 在 4/26 當天, 尼泊爾的新聞占了所有新聞量的 16.0%, 而這些新聞按讚的數量, 又是占了全部新聞按讚數的 16.4%, 同時的評論數也超過 20.0%.
=> 也就是說, 那時有 1/6 的新聞都是在講尼泊爾大地震.

你知道嗎? 在 4/4 當天, 李倩蓉的新聞占了所有新聞量的 4.3%, 而這些新聞按讚的數量, 又是占了全部新聞按讚數的 24.0%, 當天的評論數也占了 33.2%, 再隔天, 楊又穎的新聞數超過 5.3%, 分享數又占了所有新聞分享數的 80.1%...
=> 也就是說, 曾經有過台灣人 8 成的新聞焦點都放在阿帕契案或是李倩蓉身上.

台灣主要新聞媒體, 每天可以產出 6000~8000 篇新聞, 而這些至少可以分成 20 個主要事件及 50 個次要事件, 這些事件若能平均分布的話, 每個事件應該可以獲得大家目光 2%~5% 的注意力, 但事實上透過 "某種機制", 一到兩則的頭條新聞幾乎占掉 2 成的新聞版面, 而透過社群的散播, 這一兩則頭條新聞甚至是可以占到一半的瀏灠量.

但這也不能說是天天有的, 因為上面舉的例子都是較大事件, 像大巨蛋最高也只占過一天總量 4% 的新聞版面, 40% 的總分享數, 英國藍最高也是 4% 的新聞數, 17.5% 的討論數, 且其他時間也不超過 10%, 但當是有大事件發生的時候, 會覺得全台灣的新聞只剩下這個事件, 其他就消失了.

不得不否認的新聞記者有新聞記者的難處, 但很明鮮的很少有超過 10% 的新聞都是在講同一件事, 甚至 5% 的也並不多, 但相對的在社群的集中度而言, 超過 5% 是幾乎每天都有, 10% 以上跟本不希奇, 而 20% 更是正常, 這代表社群有時比新聞記者更容易聚焦在一兩件事.

但這也是無可厚非, 平常人不是不看新聞, 若能知道個 3~5 件事就不算脫節, 而能夠每天跟上十個以上事件的人幾乎是媒體工作者才能做得到的, 一般人無論是透過電視或是社群, 能夠接受到的事件跟本是被框住受限的, 所以要求民眾大家具有全面觀, 國際觀是不太可能的, 因為這超過一般人看新聞的習慣, 甚至連這種管道與工具都沒有.

而在上一篇 [新文易數] 用自己角度來看新聞, 新聞事件簿的背後意義, 提出了一個可能性, 若是能夠透過眾人智慧的標籤, 的確可以算出每天這 20~50 個事件, 若大家在閱讀新聞時, 可以知道有那些事件沒有讀到 (閱讀標記), 或是這事件有那些新的新文, 也就是說讓大家選擇自己有興趣的事件做深入閱讀, 且又能廣泛的看完重要的新聞不是很好嗎?

事實上左邊的圖是從 Starship Trooper (1997) 年截下來的, 很多新聞工作者也是很想把這選材交到使用者身上, 只是在資料與操作界面上真的要做到也沒那麼簡單, 尤其是要在電視上用滑鼠這當然是不可行的, 所以有時不只是資料而已, 介面的優化也是相當重要的議題.

而最前面的圖是種若是新聞可以讓大家來選擇的話會如何, 當你有興趣就可以進去看, 看過就不會再播出, 就能夠很輕易的完整看完所有的事件, 不會受限於特定的事件, 甚至若是可以像下面的介面新增你有興趣的議題的新聞, 那不是更好嗎?


但這些目前都只是種未來的可行性, 若是能夠做到的話, 或許大家在看新聞的視野就能夠更廣, 而不是受限於被新聞媒體, 被社群媒體 "框住" 的那幾個事件, 若是能夠做出一個夠便利, 更發自於人性 (墮性) 的介面與工具, 讓值得關新的議題不會被幾個炒作的議題所淹沒, 說不定想靠媒體操控人民的困難度就會提高, 這社會說不定會更好一些, 只是, 這些都是說不定... 但也是我們要努力的目標, 不是嗎?

2015年4月22日 星期三

[新文易數] 用自己角度來看新聞, 新聞事件簿的背後意義

網址: http://tag.analysis.tw/events/

[QOTD] 透過重組新聞讓選擇事件與議題交在讀者手上, 而不再是被記者或編輯決定, 或是被 "媒體財團老版" 指引.

從標籤的計數, 分數到計算被注目的爆發度, 進一步的透過等價標籤組成事件, 最後從時間的前後關係組成事件簿, 這路程走過來是相當有趣.

所謂的事件就是透過一群有關聯的標籤所組成, 目前每個時間點能夠切出有意義的事件約是在 30~40 件左右, 這可以在 "事件表" 看到.

但每個時間點 30~40 件事件跟下一小時(時刻) 的 30~40 件其事件與標籤的組合都是有或多或少的差異, 若是用標籤關聯來計算, 每次計算永遠是不一樣的, 也就是說每天若算 96 次, 就會產生 3000 個事件, 這是沒有意義的, 所以要把這每次所產生的組合, 依時間性再做一次組合才行.

在計算之前, 我當時猜測每天會有 20~30 個事件發生, 而其中有 10~15 件會持續到第二天, 也就是一半會結束, 用這數字來看的話, 會面聯到幾種參數可以調整:

1. 時間的連續性: 要多久當這事件關聯性消失才是下一個事件?
2. 關聯性的高低: 要多少比例的重合度才是相同的事件?
3. 標籤的集合: 要多少個標籤當作母體來計算重合度?
4. 事件要怎樣情型下才會組合與分裂?

最後自己想做了 N 年, 經過 N 個月的思索, 以及 N 個星期的規劃, 以及花了 N 小時做出第一個版本, 然後再花 N 天, 大改了 N 次, 以及小改了 N! 次, 總算是做出有意義的東西了.... (註: N 介於 5~10).

這樣就可以把每天有 10000(兩萬) 篇 的新聞組合出 30~40 個事件, 而我們在閱讀新聞的時候, 就可以選擇想要多看那不同的, 或者是多深入看些有意義的新聞, 以及跳過沒意義的新聞.

為甚麼會這樣說呢, 事實上台灣的新聞若是一天會報導 100 則新聞, 其中花了 50% 的版面與資源在報導約 2 則記者認為的重點新聞, 然後 25% 報導約 10 則的其他新聞, 最後的 25% 留給剩下的 88 則, 若是那 2 則, 或是  10 則是有意義的新聞就好了, 但通常這些都是假公義的新聞居多, 或者多是只須要很少的資源, 就可以聚集到很多目光的新聞, 甚麼深度與廣度就不是那麼重要了.

像現在英國藍今天就有超過 200 則以上的新聞,  估計一整天應該有 300~500 篇新聞講英國藍, 這數量就占了所有新聞的 5%, 而相同的大巨蛋也是有相同的數量, 也就是說有 1/10 的新聞在講兩件事, 這數字看起來不可怕, 但事實上有 9 成的新聞是搏不到焦點的, 也就是說在社群上一天能夠有 10 次以上的讚享評還不到 1000 則, 雖然說這兩則新聞也不是都能夠有 10 次以上的讚享評, 但有 500 則來爭取這 1000 則的名額就知道新聞的炒作是多嚴重了.

但我們知道記者不是故意炒作, 而是人本來就是健忘, 也容易被焦點給吸引, 記者也是人, 加上編輯也是人外, 更有其他因素的考量, 即使不是須要操作, 也會把目前的新聞變成不到幾件搏版面的事, 記得我在上個月的臉書寫到:

在 30 年前三台的時代, 因為政治氛圍的關係, 所以大部份的資訊都被屏壁, 能夠被三台說出來的觀點, 可能是 30% 還不到, 但相對的大家資訊來源也很貧乏, 一個人一天可以吸收 300 則新聞也佔這些新聞的六成了, 也就是一個人可能只接觸到約兩成的資訊與觀點, 八成的資訊都不知道.... 很慘....
但你以為 30 年後的今天, 大家能夠透過資訊看到更多觀點嗎? 事實上則不然....

由於現在有很多太多的媒體與太多的資訊, 雖然可以說已經有 90% 觀點的資訊都被寫出來與傳播, 只是這散佈在 100 倍的資訊, 也就是 5萬則訊息, 而人雖然吸收資訊的能力也成長了 10 倍以上, 就這數字來看反而人能夠看到的觀點只剩下 5% 而已, ....

你以為是這樣嗎? 事實上是更糟, 因為社交泡沫的關係, 你只看得到跟你思維較為接近的事情, 因此這效用讓本來就不平均的資訊傳播得更狹隘, 你只剩下能接觸到所有觀點的 60%, 最後你只看得到社會 3% 的觀點...

這些指的還是一般人, 若是你不幸的是在慈濟, 法輪功, 清海無上師這些團體, 這些團體所創造的資訊量, 早就超過一個人每天能夠吸收的好幾倍, 所以你接收到的資訊很可能只剩下這 0.5%, 甚至更低比例的人與團體所創造的訊息, 且因為你接觸的同儕都是這樣想, 所以你會認為這 0.5% 是這社會的 100%....

所以重組新聞是有必要的, 透過重組新聞讓選擇事件與議題交在讀者手上, 而不再是被記者或編輯決定, 或是被 "媒體財團老版" 指引, 只是這想法很簡單, 但做起來沒那麼簡單, 甚至我在去年以前認為這是難以達成的想法.


在這邊稍微說一下閱讀方法:

1. 初次時間: 這議題事件第一次記錄的時間
2. 最近時間: 目前記錄到最後一次的時間
3. 總時數: 上面兩個時間的差距
4. 最重要的標籤: 在這個時間的主要標籤, 其中爆發力分數最高的標籤與分數
5. 最後標籤: 當結束時產生關連的標籤
6. 小時 (過濾): 總時數超過一定時間
7. 分 (過濾): 依最重要標籤的爆發分數過濾
8. 代表新聞: 會選出一則代表這事件的新聞, 也就是標籤密度最高的新聞

其中最後標籤以後應該會用 "主要標籤" 來取代, 因為發現用最後標籤來算代表新聞似乎不夠準確, 但這就放進 Todo 了.

當做完這系統, 就可以做為新聞的導引了, 也就是真的我們接下來可以做出自己新聞閱讀與觀看的 "可控制與學習的搖控器", 所以說這只是個副產品, 或是必要關鍵一點也不為過, 只是做出這個副產品也太辛苦了點.

P.S. 有了事件簿, 我們可以套用在標籤上, 變成標籤的事件簿, 例如看 "賴清德標籤事件簿", 可以從時間軸來看有關賴清德的議題及重要新聞, 但相對的在對應標籤與重要新聞還是有再調整的空間.

2015年4月2日 星期四

新文易數的亞投行 (AIIB) 特輯

[QOTD]記得開始在關心亞投行的社群聲量變化時候, 有一個在大學教新聞的朋友, 問了我一個問題: "如何知道社群是否有人在操作", 此時我回答一句話: "操作社群按讚享評的難度比操作記者寫作方向多上好多倍吧?", 當時也是剛好是 30 號下午開始反轉的時候.

目前亞投行各國的狀態
新文易數是原本是一個為了讓專業的記者與內容編輯人員, 了解現在大家最常用的 Tag 標籤, 做為自己下標籤與寫內容方向指引的系統, 但隨著 "事件表" 的完成, 進一步的做出成新聞牆, 甚至做成 "OVO 電視台" 的實作, 也慢慢的嘗試走向給 End User 使用的系統.

最後當結合 Facebook 臉書的讚享評 (Like, Share, Comment) 後, 這資料不再只是個 PGC (Professionally Generated Content)/ OGC (Occupational) 而已, 在某方面已經開始導入 UGC 的資料 (雖然只是數字), 這資料不只是用來做為更精確的分析所使用, 更多了一些功能, 其中就是 "社群聲量".

或許這又是個魔咒, 這系統是在 3/20 號完成, 雖然亞投行那時已經開始有資料, 但對大部份人而言是一個不起眼的 Tag, 記者專注度雖然是在 30~35, 但社群聲量只有 10~15, 甚至在某時候都在記錄之外 (數字過小), 那時候大家的焦點是在輻射食物, 就是山老鼠案, 接下來是李光耀與德航, 但在 3/30 下午時完全不是這麼回事.

首先在 3/30 中午 12:00 時, 社群聲量首次突破記者專注度達到 40, 第二天中午就已經變成最重要的事件, 甚至接下來就屢創記錄, 社群聲量從 200, 300, 一直飆到 500, 600, 而現在還沒停下來, 在之前的最高的柯文哲等, 大概也還沒突破 300 分, 但從在總統府前開 Party 後, 就超過 300 分...

(上圖是亞投行這標籤的社群與記者熱度, 可以在亞投行社群熱度讀取)

原本在工作的我, 也停下來看局勢的發展, 到 2 點時, 已經超過 400 分了, 此時覺得這在社群說不定是個很有趣的經驗, 所以趕緊透過新文易數的功能, 做了個 "亞投行特輯", 讓大家知道新文易數在這部份該怎用, 其中就做了幾個功能:

臉書討論連結: https://www.facebook.com/genehong/posts/10153356955479728

1. 基本資料: 可以看到現在是甚麼狀況, 其中包括有關係的標籤, 文章數 (今年/72小時/24小時), 最近不同媒體的五則新聞, 以及每小時的新聞則數 (熱度).

2. 即時新聞: 搜集約 30 家媒體的資訊, 依時間序排列出來最新的 300 篇新聞, 其中也包含標籤, 及系統自動化加入的標籤.

3. 新聞牆: 最近 24 小時內在 youtube 有關亞投行的新聞.

4. 社群熱度: 這也是重點, 從這邊可以看得出來社群聲量與記者專注度的相互關係.

5. 最熱文章: 這三天內分享最多的新聞, 可以切換週期與讚享評不同的排序

這是我當時想到直接可以派上用場, 讓大家透過新文易數知道最新, 最熱的資訊, 以及社群聲量與新聞記者專注度的差異的一個工具, 只是亞投行這件事目前是很聚焦, 幾乎用此標籤 (Tag) 就可以撈到大部份的新聞, 且誤撈的機會較少, 所以不太須要去做組合.

記得開始在關心這件事的時候, 有一個在大學教新聞的朋友, 問了我一個問題: "如何知道社群是否有人在操作", 此時我回答一句話: "操作社群按讚享評的難度比操作記者寫作方向多上好多倍吧?", 當時也是剛好是 30 號下午開始反轉的時候.

這也是所謂 "Entropy 亂度" 的差異, 記者再多, 新聞再多, 往往是有限, 甚至同質性很高, 但讀者, 或即使經過社群影響的讀者, 每一個人差異是相當大的, 雖然我們都知道記者與社群都有力量在鼓動著, 但影響到的 "機率分布 / 自由度" 是不一樣的.

一則新聞很快可以上去, 只要記者大家都同時寫, 無論這是真的新聞或是業配文都一樣, 而從社群聲量來看很明鮮的就知道那些是讀者會有反應, 而那些是沒有, 但社群聲量是很難被拉高, 但若不小心像 "慈濟", "亞投行" 這樣上去, 就很難結束, 而慈濟因為對記者較沒有直接利害關係, 甚至可以靠關心(封口令)來改變, 但亞投行是個有兩種力量在角力, 看樣子還會燒一段時間.

這系統都有 API 來供大家做自己想看的呈現與圖表, 例如新聞的 json 是 http://tag.analysis.tw/api/aiib.php , 而想要看甚麼不同角度分析以及想拉甚麼資料的請盡量回饋給我, 說不定大家可以從這邊看到對資訊有不同的觀點.

雖然現在就行政院發言人說:「服貿協議是談完、簽好了,硬要台灣人民吞下去」, 未來會怎樣, 讓我們拭目以待...

2015年2月11日 星期三

facebook, FaceBook, FACEBOOK!!! 很令人玩味的幾幅畫, 你喜歡那幅? by Pawel Kuczynski

這篇不是內容農場, 但也是我難得非原創的作品, 雖然這個部落格原本只是定義為: "不想重覆講相同的話就寫篇文章", 只是現在好像越來越重了.... 這篇稍微輕一點吧...

前幾天看到有內容農場 (?) 講到這位 Pawel Kuczynski 的畫作, 想到之前也看過他幾幅對臉書的描述相當有趣, 所以我在這邊舉出來給大家一起看....


PawelKuczynski58 , Pawel Kuczynski ,
Diving in Social (原作無題)
Facebook check , Pawel Kuczynski ,
Facebook Check

Ark for the singles , Pawel Kuczynski ,
Ask for the Singles

Love , Pawel Kuczynski ,
Love
Modern Hunter , Pawel Kuczynski , facebook, cat, hunter
Modern Hunter
Confessional , Pawel Kuczynski , facebook
Confessional
Something in your eye , Pawel Kuczynski ,
Something in your eye
PawelKuczynski54 , Pawel Kuczynski ,
Facebook Smell (原作無題)
PawelKuczynski52 , Pawel Kuczynski ,
Weapon (原作無題)




Facebook , Pawel Kuczynski ,
Facebook
Watcher , Pawel Kuczynski ,
Watcher


原作可以在 Pictorem 買畫, 很可惜的只能在美國及加拿大才能送貨, 但有幾幅畫真的很合適放大成畫作擺在相關公司的走廊, 會相當有趣....

而我是喜歡最後三幅畫, 你呢?

熱門文章