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
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