2015年1月26日 星期一

從 Big Data 來解盤六都市長的未來與困境....

有了 Tag (標籤), 此時我們就可以進一步的去 "求籤卜易", 尤其是看標籤的延伸, 此時就要 "祭出" 最常用的 Data Mining 方法之一 -- Relation Analysis 關聯分析, 來看這個標籤是與那些標籤 (關鍵字) 去做組合.

事實上在一開始寫的時候, "ACATTAG" (現在叫 "新文易數") 就已經有 "主要標籤" 與 "新近標籤" 的計算結果了, 但這個是很粗糙的, 因為在某方面是完全沒有 "Normalization" (正規化), 畢竟這是一個很吃資源的計算.

若沒有做正規化的話, 說實在也不會怎樣, 只是會讓 "大者恆大", 也就是越熱門的關鍵字越容易出現在前面, 雖然這在某方面觀點也不算是種錯誤, 畢竟在最近幾次的經驗, 這種大數字 (Big Data) 中, 有發生 "關係" (Relation) 是相當不容易了, 這在某種角度也是種在做 "自行正規化" 的一種動作.

這種正規化的 "動作" 在這種 Big Data 代表的是種 "集體意念" 的行為, 而在這個系統代表的是 "記者" 或 "編輯" 的角度, 而透過這樣的關聯分析算出跟這標籤的距離, 會看到很有趣的現像, 而在做出來時, 隨手看看目前六都市長目前面臨的難題是甚麼:

1. 柯文哲: 現在就是坐好台北市長這位子, 說不定在所謂的 "政治" 成熟度要更高一點, 而大巨蛋背後的議題是最麻煩的事, 相較三創就真的是 "尛" 事了....

2. 朱立倫: 沒有人管他是不是新北市長, 國民黨黨主席要接受的挑戰更多一些, 尤其是跟王金平與馬英久的關係, 只是除外一直被拿來跟柯文哲比較也是該注意的事.

3. 鄭文燦: 一開始雖然最大的問題是航空城的問題, 但當新屋保齡球館火警後, 這很明顯是個指標性事件.

4. 林佳龍: 台中市的問題從來沒少過, 從 BRT 到台灣塔, 這些都是胡志強弄出來的麻煩事, 但在某種概念的觀點他總是其他市長的附屬品, 很少人會單獨提到他.

5. 賴清德: 賴神似乎問題是最小的, 但也是最大的, 尤其是面對李全教的議會關係, 若沒搞好說不定會大崩盤.

6. 陳菊: 或許也是媒體的北大南小, 陳菊若沒好好跟中央有關係, 大概也不會有甚麼大作為, 現在唯一要處理的還是石化管線吧..

大家可以從名字點進去看, 其中可以到幾個數字, 一個是他與這標籤的數量與距離, 數量越大不代表距離越近, 因為也有可能是另一個標籤本身的 "基數" 是很大, 所以還是要經過某種程度的正規化, 如此一來就很好可以解讀了.








在這邊不只大家可以在 Tag 標籤頁點 "標籤距離" 可以看到, 更開放 API 讓大家來抓, 而且現在不須要 Authentication (因為還沒寫好),  目前是用 HTTP Get 透過 tag 參數來抓, 輸出是 json, 其中 Distance 就是距離, have fun~~~

API 範例: http://tag.analysis.tw/api/distance.php?tag=柯文哲

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