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【愛傳媒鄭自隆專欄】 閉戶自肅，就是要讀書（9） 書名：大數據Big Data 作者：V. Mayer-Schonberger and K. Cukier 譯者：林俊宏 出版：遠見天下文化 年代：2013 何謂大數據 甚麼叫做「大數據」？問10個人，大概會有9個人說就是網路抓來的數據，如2018年的縣市長選舉，與2020年總統大選，有許多選戰分析針對社群媒體貼文統計，稱之「網路聲量」，就有很多人說這就是「大數據」，雖然是以管窺豹，不過也不算錯，畢竟只有網路才能產生巨量資料；但這不是大數據精神。 本書舉例龐雜，並不容易讀，可要耐心整理方能「淘金」，作者認為大數據理論是建立在3個基礎上 1.決策依據巨大的資料量； 2.資料的蒐集，放棄對「精確」的堅持； 3.無所謂「因果關係」。 這3個基礎都在挑戰傳統的社會科學調查，除非是國家的人口普查或工商普查，傳統的社會科學調查都是依據抽樣數據做為推論基礎，樣本數1067就是金鑰，我們常見的政黨或政治人物滿意度調查，或候選人支持度預測，就是以1067樣本的調查結果推論母體（全體國民或選民），稱為概化能力（generalization），即以1067人的態度推論1900萬選民的傾向，呈現抽樣（sampling）的功力。 其次，「精確」的資料的確是神話，傳統的社會科學調查，無論問卷如何設計，總有信度與效度問題，很難判斷答卷的受訪者有沒有說謊，問受訪者每月收入多少就是例子，即使誠實可能也答不出加班費與獎金；網路也是，網友留言千奇百怪、推陳出新，說「以新台幣『下架』義美豆漿」，這與「以選票『下架』○○○」，同樣『下架』，意義截然不同，正確語義分析有其難度。 更重要的，很多人都誤會大數據就是根據巨量的網路數據做單一變項分析，如聲量統計或消費者個體的消費行為分析；事實上大數據也是要做兩個變項的交叉，方能顯現功力，只不過大數據理論顛覆傳統社會科學調查的「因果關係」）causal relationship）推論，這也是大數據最重要的精神。 不理會「因果關係」 「大數據」是「沒有『理論』的理論」，或「不理『理論』的理論」，傳統社會科學研究，會先參酌文獻（理論），假設變項之間具有「因果相關」（建立假設），然後蒐集個案資料，再以適當統計方法證明或否證之；若經統計檢定呈現顯著的差異或關聯，接著就要進一步思考或用理論檢視此個案，到底只是「統計相關」，抑或真的有「因果相關」？其佐證模式如下－ 理論檢索（假設）統計相關（分析）因果相關（結論） 如「創新擴散理論」（Diffusion of Innovation）認為年齡不同，創新行為的採納也不同，某研究以此建立假設模型，再觀察民眾的串流平台使用行為，經抽樣調查發現，樣本年齡不同（「因」，也就是自變項），串流平台使用行為也有所不同（「果」，也就是應變項），統計檢驗呈現顯著差異，接著就要透過理論，推論其原因，這就是傳統社會科學調查方法，「好的研究從理論出發，最後再回到理論」。 但大數據理論顛覆這種思維，大數據可不管第一階段的由文獻所建構的因果相關假設，而是從浩瀚的數據中，沙裡淘金，先找出2變項的統計相關，然後再找出理由詮釋其關連，甚至不管前後因果的關係。 沙裡淘金（不做假設）統計相關因果相連（臆測推論） 換言之，傳統社會科學研究是先有Why，再找出What以證明之，而大數據理論是先有What，再探究之間Why的關連，也就說大數據研究並不執著2個變項的是否有理論上的因果關係，何者為因、何者為果，是A影響B，還是B影響A，若還有另一個變項C，三者關係何者是自變項、何者是應變項、何者又是中介變項或前導變項，大數據研究通通不用理會；大數據理論認為是「蛋先生雞」或「雞先生蛋」不重要，只要知道「蛋可以變雞」、「雞可以生蛋」就可以了。 這就是大數據理論高桿的地方，在一大堆數據中，將看似不相關的2個變項，經由統計相關，推論其關聯性的連結，如書中所舉的例子，經由長期購物資料的改變，推論婦女懷孕幾週；所以單一變項的網路聲量分析，只是小試的牛刀，並不是大數據理論的全部或菁華。 大數據是「樣本＝母體」，沒有抽樣問題，所有與研究目的可能有關的資料庫都可以是母體來源，所以是龐大二手資料所建構的巨量資料，而這二手資料庫未必是與研究直接有關，也未必是網路行為的資料庫，如何連結取用，就看研究者功力洞見，也因為「樣本＝母體」，所以沒有信心水準與抽樣誤差問題，大數據是「信心水準100%，抽樣誤差為0%」。 大數據的價值 作者認為大數據的價值是由資料、技術、思維等三方面提供貢獻的，資料通常來自網路平台，網友上網行為的蒐集就構成資料，技術來自分析工具或分析公司、資科工程師；資料、技術是工具面的意義，大數據最主要的價值是思維，來自思考問題、分析變項關係的人，也就是懂得「沙裡淘金」的研究者。 沒錯，大數據是沙裡淘金，同樣一盆沙，3位研究者，A可能淘出真金，B可能淘出愚人金，C可能怎麼看都是沙，那來的金；譬如說同樣的消費行為資料庫，有人可以找出不同政黨支持者的啤酒品牌選擇似乎有玄機，從而推論其社交網絡與媒體使用習慣與政黨支持度的關係，但也有人只會看到一堆個別數據；這也顯示，大數據研究的不可預測性，靠的是研究者智慧，一個問題可能多個答案，或是無答案，甚至是錯誤答案。 大數據不是萬靈丹，不會用，是「垃圾進、垃圾出」（garbage in, garbage out），GIGO還好，亂用更會形成嚴重的「誤判」，誤己誤人，所以運用大數據，不能只用所謂的網路高手，更重要的是相關領域的科學家，或社會、行銷學者。 2021年台灣covid-19疫苗施打就是一個很好的大數據研究題材，第一款A疫苗施打死亡率很高，後續的B疫苗就比較OK，搞得台灣人對A疫苗怕怕的，真的是A疫苗不如B或C疫苗嗎？還是第一批A疫苗施打的對象都是高齡長者，自然死亡率或許就比較高，換成B或C疫苗做第一批施打是不是也會同樣結果？疫苗與自然死亡率有何關係，這是大數據研究的題材，從大堆看似沒有關係的數據中，沙裡淘金，找出施打疫苗與死亡率的關聯，這才是高手應做的工作，至於app設計就交給資科系的同學就可以了。 工商服務時間：若要進一步瞭解傳統社會科學調查與大數據的差異，請參閱鄭自隆（2021）《數位整合行銷傳播》，台中：滄海。 作者為政治大學傳播學院兼任教授 ●專欄文章，不代表i-Media愛傳媒立場

【愛傳媒特約記者陳冠宇報導】網路大數據與聲量調查是近年來全世界最熱門的研究工具，不只可以分析品牌行銷，也常被應用在選舉傳播領域，國內權威專家楊立偉博士指出，網路聲量還可以分析網路假訊息的演變，甚至可以預測股票行情。 意藍資訊董事總經理楊立偉應邀到國立台灣藝術大學演講指出，網路聲量目前在商業應用非常普遍，台灣超過六成以上的知名品牌都是該公司的用戶，目前已經跨足更多不同領域，包括假訊息的分析、金融市場的情緒預測、房地產景氣分析預測、甚至可以用於憂鬱症偵測與自殺防治。 為什麼網路聲量也可以預測股票行情？楊立偉博士指出，網路聲量會帶風向，因此產生實際的影響力，就像是希臘神話裡面「預言的自我實現效應」。當網路上很多人討論特定股票，甚至認為這股票會漲或跌，就可能影響投資者的信心與行動，進而對實際股價造成影響。 楊立偉博士3月16日以「大數據的傳播趨勢-以社群平台為例」為題，到台藝大對研究生演講，還有陽明交通大學的博士生特別趕來聆聽，許多研究生都想使用社群平台與網路聲量分析來作為學位論文的研究工具。楊立偉指出，有8項指標是網路聲量的重要構面，包括量化的聲量、好感度、廣度與擴散度，以及質化的作者、族群、關鍵字與議題。他也舉例指出，不同領域的研究呈現高度相關的構面不同，例如在台灣的選舉研究裡面，跟當選結果呈現高度相關的是聲量與廣度，而不是好感度。 楊立偉以「關西機場事件」為例進行假訊息的分析：最早傳出假訊息的網路文章是在9月5日出現，發文的使用者帳號（目前帳號已經取消）在9月3日開始才大量發文，而且這個帳號常用簡體字，立場偏頗也很明顯；儘管9月6日行政院已經公開澄清事實真相，但是錯誤訊息傳播更快，讓假訊息繼續延燒了二十多天。 目前有許多領域都對於網路聲量的解釋力感到驚訝與好奇，紛紛尋求合作研究，不過楊立偉也指出，這有兩項限制，一是不受聲量影響的產業無法研究，例如樂透會開出幾號就跟網路討論無關，所以無法應用；除此之外，網路討論數太少的主題也無法進行分析。 這項演講是由國立台灣藝術大學高等教育深耕計畫的廣電教師專業社群辦理，主持人為賴祥蔚教授。

【愛傳媒特約記者陳冠宇報導】網路正當道，大數據也越來越盛行。大數據公司營運長林慧珍指出，該公司五年來員工成長十倍，從6人到60多人，可以看出這個行業目前的發展趨勢。 林慧珍媒體經驗豐富，在投入大數據產業之前，曾任三立電視台副總經理、東森新聞財經台總編輯、聯合報影音事業處副總、ETtoday副總編輯。 台灣藝術大學廣播電視學系12月10日邀請林慧珍演講，她先回顧記者生涯，提到1998年進入業界擔任財經記者，沒想到遇上金融風暴，本來大家認為比較不忙的財經線忽然變得超忙，當時有一些女記者還因此流產。 林慧珍說，早年SNG車密度最高，一輛2000萬，當時東森電視台就有14輛SNG車，規模驚人；但是隨著科技進步，現在SNG車已經漸漸被淘汰了，許多功能被便利又便宜的「5G包」取代。 林慧珍回顧記者生涯，特別提到電視劇《我們與惡的距離》，劇中賈靜雯扮演的新聞主管，在開始時非常「機車」，搶快、冷血、收視率至上。林慧珍說，她31歲當上東森新聞的副總編輯時，行徑恐怕比劇中的新聞主管還機車。 後來林慧珍進入三立視頻網，要做不同於傳統電視的節目，當時製作了一個網路節目《夜宵》，觀眾可以邊看邊買，阿里巴巴還模仿這個模式；也製作了真人真事改編而成的BL劇《愛上她的他》，大陸的B站當時還快速盜播，一個星期的觀看數就達到兩億次！ 目前大數據公司已經收集了22億筆資料，該公司的「網路溫度計」每天都會公布最新的排行榜，包括人物、戲劇、以及遊戲等。林慧珍指出，這些排行有助於打破大家的同溫層認知，例如「77老大」、「丟丟妹」，不少人可能不熟悉，但他們卻是先前排名數一數二的網紅。 林慧珍也指出，很多人可能不知道每個人的網路搜尋結果都會不太一樣，因為搜尋引擎會根據使用者的使用行為、地理位置、當下搜尋情況、以及廣告需求，來呈現搜尋結果。 目前很多人都好奇大數據能不能預測未來趨勢，林慧珍說，以這次的美國總統大選為例，三家主要的大數據公司就有一家預測失靈，這家還是上解美國總統大選預測最準確的一家，可見預測模式還要不停修正。林慧珍分析指出，網路用語每天都有新的變化，要確保網路聲量所呈現的語意分析正確，電腦程式就要持續進行「機器學習」，包括要精準掌握網路上的「乳滑」（辱華）等新用語的意義，以及「嫑嫑」在網路上的最新變化與意涵，唯有如此，才能了解網路上的真實民意。 這場演講是由台灣藝術大學廣播電視學系成長社群主辦，主持人為賴祥蔚教授。

【愛傳媒特約記者吳思賢報導】如果這是政治權謀的話，真是太厲害了！民進黨立委高嘉瑜，因為被起底名下有兩筆房產，與她先前感嘆「高房價買不起」的論調相違，引起討論。22日高嘉瑜發文秀出衣服推成山的閨房照，又造成話題不斷，衝上網路溫度計《政治人物網路口碑週聲量》第四名，一週有超過4萬筆討論，超越超過柯文哲、馬英九、陳時中等人。 《KEYPO大數據關鍵引擎》調查高嘉瑜近十日聲量表現，15日高嘉瑜接受採訪時表示現在的高房價，「連她身為中高收入的單身女性也買不起」，當天聲量1382筆；17日她被爆出其財產申報中，在內湖碧湖段四小段已有兩筆建物，造成網路熱議不斷，認為與她先論調相反，即使她晚間發文滅火表示是指「買不起『理想』的房子」再次引發爭議，單日衝到8167筆聲量。 18日她出面受訪表示「我只是說出年輕人心聲」，澄清自己買的是兩間小套房，加起來只有20多坪，並沒有刻意隱瞞，目前每個月還是有扛8萬房貸，自身租屋處也因為東西太多，加上工作繁忙還需付3萬租金，是靠「省吃儉用」才能夠買房，再次引起8692筆討論。 不過22日高嘉瑜於臉書發出租屋處「衣服山」照片後，又再度引爆話題，網友大都針對其房間枕頭、囤物症討論，她在24日也加碼分享泛黃枕頭睡了十幾年的故事，當天直衝18129筆聲量，超越擁房新聞討論兩倍。 《KEYPO大數據關鍵引擎》顯示，高嘉瑜的租屋處照片曝光後，網路討論已有部分圍繞在她的照片「衣服山」，以及她發黃「枕頭的故事」、「很軟很好睡」，還有相關「囤積症」、「囤物症」等討論。 雖然仍有房產議題中的「買不起」、「買不起房」、「房貸房租」、「轉移焦點」等討論，但總體來說，高嘉瑜租屋照引起的相關討論，已經超過擁房議題，成功的轉移了網路討論的焦點。

【愛傳媒報導】2019年十月，臺灣開放銀行（Open Banking）正式起跑，象徵了金融科技（Fintech）時代的到來，在此同時，各方新興業者也摩拳擦掌準備在這個領域大展身手，包括了純網銀、基金投資、線上支付、記帳、網路借貸等等。主管機關為了鼓勵新興產業的發展，避免以太嚴格的傳統銀行法阻礙新業者出現，早在2017年就公布「金管會備查銀行與網路借貸平臺業者合作自律規範」，特別強調「 我國網路借貸平台(下稱P2P)服務尚在發展初期，於兼顧金融科技創新、消費者保護及風險控管前提下，對於新興業務及產業之發展，可適度保留業務發展空間之彈性。」台灣的網路借貸平台方興未艾，出現不少新業者，有的業者甚至結合了新的大數據等科技，試圖突顯特色。業者之一的好樂貸（www.myholidays.com.tw）就推出獨家的「雲端風險控制系統」，透過大數據的新應用，希望提供新的融資方案，解決中小企業的資金問題。台灣的銀行發展已經非常蓬勃，網路借貸平台為什麼還有發展空間？接受訪問的好樂貸指出，他們公司是由多位國內外金融從業人員及上市公司資訊團隊跨界合作組成。在金融業界多年的經驗，讓他們感嘆中小企業往往只認真專注本業，卻因為不懂如何跟銀行打交道，常常疏忽了許多銀行在意的小細節，而讓他們沒辦法拿到「符合」的融資額度，進而限制了企業的發展。業者表示，其實傳統的金融業者也因為受限法規，無法取得融資客戶的深層資料，常常演變成企業要一塊給五毛的情形，這也是造就台灣當鋪林立、地下金融興盛的原因。好樂貸創辦人有感此情況已存在許久，藉著在國外多年的P2P經驗，結合台灣本土的徵信資料庫及技術團隊，整合多方資源打造全新P2P媒合平台，要為台灣中小企業提供符合需求的金融服務。台灣的借貸環境非常優良，網路借貸平台業者公信科技指出：「目前台灣每個月會約有１兆３千多億的支票在台灣流通，跳票率不到0.4％，這個世界上特有的商業模式可說是得天獨厚，尤其適合作為網路借貸的媒合標的。」企業有資金需求，提出票據來讓有閒錢的投資人認購，然後企業再付合理的利息給投資人，一來一往解決了兩邊的需求，也藉此把台灣的閒置資金挹注在台灣企業的資金鏈中，無疑是對台灣經濟發展的一大利多。新平台業者相較於傳統銀行的特色，在於結合大數據等新科技，看起來很厲害，其實就是透過將借款人的生活足跡（例如：水電費、電話費、消費記錄、社群媒體...等）及傳統的聯徵資料結合，同時引入雲端的即時風控系統，藉由人工智慧能夠即時篩選出案件的品質，同時杜絕惡意詐騙及各種可能的負面變數，嚴格把關，提供最安全的案件給投資人認購，以過去的平均投報率來看，年報酬預估可達6-18%，遠勝於目前市面上傳統投資商品，但實際績效還是要依照個案而定。網路借貸平台這種P2P的投資方式早已在英、美等西方國家發展已久，受惠於金管會符合科技趨勢的彈性政策，業者正努力趁著這波金融科技熱潮將台灣的投融資管道推向一個更先進、更方便的未來。 （圖片來源：pixabay）

【記者林可妮報導】大數據是目前最紅的顯學，知名的大數據公司營運長林慧珍15日應邀到台灣藝術大學演講，從具體的數據剖析政治商業等未來的趨勢。　林慧珍表示，大數據公司的KEYPO平台每一年蒐集的資料超過三億筆，透過精密的語意分析，可以精準掌握品牌及競品分析、產品、政治人物的網路聲量，包括好評與負評的比較，以及討論的情緒。　針對影視票房，林慧珍指出從2017年的資料可以看出，網路聲量跟票房之間有高度相關性，大致上來說，一則網路聲量差不多可以反映出一萬元台幣的票房。在政治領域，大數據也可以精準分析出每一位政治人物的網路熱度，也可以幫各政黨或政治人物分析現況，並且提供強化的策略建議。至於網路聲量要如何推論出最後的得票成績，目前已經有分析模式，今年投票成績就可以驗證各家大數據的推論是否精準。　林慧珍的媒體經驗非常豐富，曾經在東森、三立、聯合影音都擔任過高階主管，涉足節目、新聞與新媒體等領域，後來投入大數據分析，再創媒體生涯的新高峰。　這場專題演講是由台灣藝術大學「廣電暨傳播管理教師成長社群」召集人賴祥蔚教授主持，出席的聽講者包括教授與博碩士研究生。台藝大的影音博士班，是國內傳播學界第一個以創作為特色的博士班。

【記者林可妮報導】第七屆「兩岸通訊傳播法論壇」十月二十一日落幕，會議中針對大數據與網路平台的法律責任以及治理，結合國際最新發展，提出了許多精闢的見解。　論壇主席劉孔中教授針對了「貿易戰、大數據、雲算法與反托拉斯」發表專題演說，並且指出雲算法或是雲端演算，如何建立公平的監督機制，將是未來重點。　中國移動法務副總經理于莽與Intel中國區法律政策總監續俊旗都針對網路數據應用的法律責任提出了分析。台灣的學者程法彰與賴祥蔚教授則分別針對網路知識產權與新聞報導的著作權保護發表論文，指出未來的發展方向。　「兩岸通訊傳播法論壇」旨在持續推動兩岸電信、廣電與網際網路最新趨勢與法學的定期交流，促進學術界與實務界的密切互動和廣泛合作。自從2012年創辦以來已先後在兩岸輪流連續舉辦六屆。今年第七屆是由位於湖南省長沙市的中南大學法學院作為「兩岸通訊傳播法論壇」秘書處單位，承辦、策劃和實施第七屆「兩岸通訊傳播法論壇」，今年的會議聯合了第三屆「網絡法治30人論壇」，負責承辦的王紅霞副教授巧妙安排，兩天會議非常緊湊且成功。　出席論壇的中國大陸產業主管包括了：百度公共政策院院長張麗君、Intel中國區法律政策總監續俊旗 、中國移動法務副總經理于莽、京東集團法律研究院院長丁道勤，另外還有多位重量級的學者，包括王曉曄、陶正華、盛傑民、齊延平、時建中、張文祥等。台灣的與會學者包括了劉孔中、馮震宇、賴祥蔚、程法彰、陳思廷、江雅綺、葉志良、黃郁雯等，產業主管則有賀陳冉等多位。

中選會主委陳英鈐，日前表示現在假新聞就是用AI衝假點閱率以及流量，製造假的民意趨勢，還說AI假民意是軍備競賽。不過主委的這番說法，遭到學者指出其實是外行意見。　台灣藝術大學廣播電視學系教授賴祥蔚在《ETtoday》專欄撰文指出：「現在大數據進行網路聲量調查，已經可以進一步呈現網路發言者的輪廓，也就是年齡、居住地點、學經歷等。雖然不會刻意去呈現網路討論者的真實姓名，但是要知道帳號背後是真人還是AI，以及是否來自大陸，技術上已經有業者做得到。」賴祥蔚說，現在大家都覺得假民調很多，中選會主委如果有心也應該認真看待。　專欄文章並且指出：網路聲量研究的權威機構「意藍資訊」董事總經理楊立偉分析指出：以前對付人工假帳號，只要追查該帳號過去的發言表述，是否出現不一致的情況，很快就可以剔除假帳號。現在AI出現了，確實更加厲害，但是AI才出現不久，製造出來的假帳號存在時間也不夠久，要剔除還是很簡單。　賴祥蔚建議政府機關如果重視Al及大數據，應該投入研究，才能真正壯大台灣的實力。

圖／總情緒比圖表　【記者林可妮報導】「大數據分析顯示：高雄豬羊變色？什麼大數據？那個會準嗎？」 　最近許多大數據分析都顯示，高雄市長選情翻盤，國民黨高雄市長候選人韓國瑜後來居上，已經領先民進黨高雄市長候選人陳其邁。 　台灣大數據分析機構艾博司公司的總經理黎榮章表示，有很多不相信網路選情大數據分析的朋友，經常會使用三個理由批評大數據不能代表民意：「其一，網路是一群鍵盤手、同溫層，是魯蛇族的意見匯流地。其二，網路是都市人、年輕人、北部人的聲音，不能代表地方。其三、在網路聲音大，不代表有投票權，正確說大部分沒有。」 　黎榮章表示，這麼說基本上沒錯，因為網路上的各種發言，尤其是匿名發言，確實沒有辦法正確判斷發言人的人是屬於那個地方的選民，或是有沒有投票權。但是，網路輿情聲浪會形成一種「勢」，只要這個勢夠大，且可以持續一段足以發酵的時間，就可能產生量變和質變，最終影響投票的意願和行為。「形勢比人強，就是這個說法。」 　研究大數據與選舉結果多年的黎榮章說，根據Quickseek輿情大數據分析工具顯示，「最近兩週，韓國瑜的網路聲勢已經超越陳其邁一倍以上。」一倍以上就在選舉當中有什麼意思呢？根據他多年的研究選舉經驗，在一對一的選戰之中，如果一方勝過另一方超過50%以上的聲量，若持續保持這樣的線圖到投票日，音量大的一方最終會得勝，沒有例外。 　黎榮章提醒說，現在距離11月24日投票還有50天，民進黨如果不信邪，繼續讓韓國瑜保持一倍音量的領先，那麼他可以大膽做個預測，「陳其邁該要思考怎麼寫好落選感言了。」圖／總情緒比圖表

【記者林可妮報導】美國作家葛特曼出版《屠殺》一書，指稱台北市長柯文哲帶病人到中國接受器官移植捐贈，作者並且說柯文哲是騙子。針對這起新聞，不少人認為民進黨是幕後的黑手，輿論感受不佳，逼得民進黨秘書長洪耀福今天主動出面再度強調，「百分之一萬沒有關係」。不過大數據顯示，網民似乎不這麼認為，普遍推論這是民進黨毀柯的又一個「傑作」。　　艾博司公司總經理黎榮章指出，透過新開發的QuickseeK輿情分析系統的即時分析顯示，這次的柯P移植器官議題，在24小時之內一共出現三次高峰。第一次高峰出現在「談《屠殺》作者批柯騙子，洪耀福：百分之百和民進黨沒有關係」新聞露出，結果網路一面倒指向這是民進黨的陰謀。而第二個高峰則是一位醫生發表「葉克膜團隊救了我兒子」的說法，普遍得到了網民的認同，認為教授葉克膜和器官移植是兩回事，不能混為一談。最近的一個高峰則是「藍綠拒談柯文哲器官移植爭議，葛特曼取消拜會立院」。看來藍綠都已經體認到，這個議題再打下去，恐怕受傷的不是柯P，而是藍綠各打五十大板。 　黎榮章說，從Quickseek的情緒分析工具可以明顯看出：網民針對選戰打出這樣的議題，普遍呈現非常不認同的憤怒情緒。從大數據分析的這個角度來看，這一仗的輸家顯然又是民進黨。