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:
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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