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明哲 試試網民大數據
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2017-04-14 02:49聯合報 孔令信／教（台北市）

徐重仁說了年輕世代幾句，遭到網民重重「修理」，全聯小編緊急應變刪文，再度遭到網民第二波「炮轟」；全聯意識到事態嚴重，徐重仁親自鄭重道歉，網民又酸他要幫「全聯小編」與基層員工加薪，道歉才有誠意。

網路社群的群聚效應，竟然可以如此一波波，讓人見識了破壞性；更重要的是，在短時間內，互動威力驚人！

Google在二○○八年時根據網民搜索的關鍵字，成功預測流感爆發地區，這個流感預測趨勢（Google Flu Trends，簡稱GFT），從無數匿名的搜尋數據，像「咳嗽」、「發燒」和「疼痛」等字眼，準確且快速預測流感可能在哪裡出現與其散布範圍，提供世衛與各國政府衛生機構參考，預做防範或控制疫情。

去年川普與希拉蕊．柯林頓的白宮寶座之爭，Google Trends一度依據民眾搜尋柯林頓比川普還要多的情況，做出關切兩人的前五大問題的分析，當時川普性騷擾事件的負評，顯然大過於柯林頓的電郵門負評，聲量與熱度上顯示川普當選的可能性低於柯林頓。

然而，在選前最後一天，Google改變搜尋的問題，發現改用「為川普祈禱」（Pray for Trump）的數量，比搜尋「為希拉蕊祈禱」（Pray for Hillary）的數量高出一八○％，顯示選前不敢表態支持川普的選民，在投票前一刻，不再隱藏自己的投票意願，紛紛在網路上投給川普。於是Google改變預測，在選前最後民調上，預言川普將贏。

只要問對問題，隱藏的民意流向還是可以撈取出來。川普的案例提醒我們，網路充滿了自由；不過，在議題設定與人物評價上，則有可能出現群聚效應；適時地精確著陸，讓相關單位或人物頓時成為「網紅」或「洗板」，可供做趁勝追擊／危機處理參考。

就像李明哲遭大陸關押調查，迄今不知人在何處、該用什麼管道營救，政府說說、人權組織喊喊，無法有具體解救方法，內部口水戰已經滿溢，可是對營救李明哲毫無具體進展。

何不讓網民一起來發揮集體智慧？何不考慮運用網民一起來做大數據分析，蒐集最可行的營救方法，來供蔡政府參考呢？

川普﹒柯林頓﹒李明哲﹒徐重仁