高虹安專訪〈三〉/用大數據把郭董變更潮 - umedia 優傳媒 

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高虹安專訪〈三〉/用大數據把郭董變更潮
2019-11-21 18:07:00
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高虹安透露,郭陣營正秘密幫郭台銘進行穿著大數據任務,分析怎樣搭配最受大家歡迎。(圖/民眾黨提供)

 

優傳媒記者湯佳玲/台北報導

郭家軍高虹安,這次列入台灣民眾黨不分區第三名的安全名單。具有大數據專業背景的她,在接受《優傳媒》專訪時,首度透露郭陣營正在進行一項秘密任務,就是將郭台銘的衣服和褲子編碼,運用大數據分析看他怎麼穿最受歡迎!

 

高虹安因為進入郭陣營打選戰,將她和學長、學弟在2007年就讀台大資工所時所發表的「大選情緒分析」技術,再度全部重新建置系統,「重操舊業」並運用新的電腦爬蟲技術,為郭台銘進行大數據分析。

 

經過大數據所做的民調和聲量之間的關聯度後,發現郭台銘在4月17日宣布參選當天的聲量最高,其次是9月13日「退黨」時;有趣的是,郭台銘「退黨」比「退選」的聲量還高。

 

高虹安表示,從網路討論郭台銘的正負情緒來看,近來的最高點落在11月11日,因為他太太曾馨瑩生日當天,郭台銘驚喜現身公益場合,陪著夫人做公益,當天關於郭台銘的新聞都是溫馨的、沒有謾罵,而其他人可能還陷入選舉口水戰,因此郭台銘的正面情緒飆高。

 

高虹安表示,如果從網路討論和搜尋熱度來看,國民黨參選人韓國瑜真的是達到「無人可及」的程度,他成功帶起話題,代表很多人樂於去討論他,聲量幾乎領先別人4倍,可以說是「完勝」。

 

只不過,大家對於韓國瑜的討論,負評比正評多,高虹安說,如果聲量都跟負評連在一起,「就很可惜了」。

高虹安表示,「零到六歲國家養」是非常成功的話題,引來最為熱烈的討論。(圖/記者湯佳玲攝)

高虹安表示,相對而言,蔡英文總統則是搜尋熱度沒那麼高,但討論度還不錯,「底下回文的討論也滿多的」,郭台銘和台北市長柯文哲的討論度則明顯較低,「畢竟他們不是檯面上的總統候選人,許多民調的發表,會針對總統候選人來討論。」而高虹安也坦言,在郭台銘參選期間,最辛苦的地方就是「空軍」的聲量部分,必須要想辦法在網路上創造議題。

 

高虹安表示,郭台銘每次喊「智慧科技島」、「政治為經濟服務」後,網路相關的討論好感度都會提升,尤其如果從網路上去看反應和聲量,「零到六歲國家養是非常成功的話題」,引來最為熱烈的討論。

 

高虹安表示,根據大數據分析可以看出這些口號的聲量排序,了解是否要加強力道針對該政策去規劃,也可藉此方法了解現在年輕人關心哪些議題,進而去規劃相關政策。

 

高虹安表示,她和學長在2007年時所做的「大選情緒分析」研究,是利用社群討論和網路文章,去分析文章所寫出來的文字以及其背後所代表的情緒,針對2008年總統大選的候選人馬英九和謝長廷進行比較,結果發現民眾在情感上比較喜愛馬英九,但對於謝長廷的滿意度比較高,「可以看出在總統選舉中,真正影響選民決定的原因,情感因素大過理性部分。」

 

高虹安說,許多候選人觀察到這個現象,所以會用「接地氣」的方式讓選民知道「我懂你」,「這不代表他提了什麼很棒的政策或議題,而是因為他懂我,所以我覺得他應該能夠幫我提出我想要的東西。」

高虹安說,AI要怎麼去處理新的詞彙是比較困難的部分。(圖/高虹安提供)

只是2007年的研究,因為當時的時間點,不是每個人都有網路帳號,因此並不十分準確,高虹安表示,12年後的現在,超過90%的人有臉書和Line帳號,年齡層分布越來越廣,環境成熟,電腦爬蟲系統進步,字庫、詞彙增加,大數據的分析都更加準確。

 

高虹安說明,AI就是把人在做的事情,變成機器或是電腦自動幫忙做,人不可能一天看幾十萬篇的網路新聞或文章,但運用電腦爬蟲技術可以讓它自動閱讀幾十萬篇文章,並且還要能讀懂,「也就是讓機器看完文章後,我就能夠知道文章裡的正負情緒或喜怒哀樂,甚至是它的關鍵字、對象是誰。」

 

高虹安舉例,比如「透過部落格容易達成溝通」這句話,必須先把「溝通」、「容易」這個字詞斷出來,下一步要去了解這個詞背後所代表的情緒,或是正負面的意見。

 

而AI在定義每個詞的時候,除了這個詞所代表的意義有哪些外,也可以發現這個詞跟其他詞共同出現的頻率和情境很像,「比如韓國瑜的同義詞還會有韓導、韓市長或是韓總機、草包,就會把這些詞全部分在一起,電腦會自己去看。」

 

高虹安表示:「機器怎麼去處理新的詞是比較難的事情」。她舉例,譬如在觀察蔡英文時,原本文章上的「英粉」在總統專機私菸案後就出現很多、變成了「菸粉」,因此也要去教機器學會「菸粉」等於「英粉」,而教的方法就是讓機器看過很多資料。

 

在大數據技術成熟後,為了想知道大家究竟是喜歡穿西裝、看起來專業霸氣的「郭董」,還是喜歡穿著牛仔褲T恤的親切郭台銘,郭陣營幕僚近來開啟一項新的秘密任務,就是開始偷偷紀錄郭台銘出席活動的穿著,將他的衣服褲子一一編碼,分析郭台銘穿著和網路聲量之間的關係,據說,這項秘密任務,連郭台銘自己都不知道呢!

高虹安透露,郭陣營正秘密幫郭台銘進行穿著大數據任務,分析怎樣搭配最受大家歡迎。(圖/民眾黨提供)

 

優傳媒記者湯佳玲/台北報導

郭家軍高虹安,這次列入台灣民眾黨不分區第三名的安全名單。具有大數據專業背景的她,在接受《優傳媒》專訪時,首度透露郭陣營正在進行一項秘密任務,就是將郭台銘的衣服和褲子編碼,運用大數據分析看他怎麼穿最受歡迎!

 

高虹安因為進入郭陣營打選戰,將她和學長、學弟在2007年就讀台大資工所時所發表的「大選情緒分析」技術,再度全部重新建置系統,「重操舊業」並運用新的電腦爬蟲技術,為郭台銘進行大數據分析。

 

經過大數據所做的民調和聲量之間的關聯度後,發現郭台銘在4月17日宣布參選當天的聲量最高,其次是9月13日「退黨」時;有趣的是,郭台銘「退黨」比「退選」的聲量還高。

 

高虹安表示,從網路討論郭台銘的正負情緒來看,近來的最高點落在11月11日,因為他太太曾馨瑩生日當天,郭台銘驚喜現身公益場合,陪著夫人做公益,當天關於郭台銘的新聞都是溫馨的、沒有謾罵,而其他人可能還陷入選舉口水戰,因此郭台銘的正面情緒飆高。

 

高虹安表示,如果從網路討論和搜尋熱度來看,國民黨參選人韓國瑜真的是達到「無人可及」的程度,他成功帶起話題,代表很多人樂於去討論他,聲量幾乎領先別人4倍,可以說是「完勝」。

 

只不過,大家對於韓國瑜的討論,負評比正評多,高虹安說,如果聲量都跟負評連在一起,「就很可惜了」。

高虹安表示,「零到六歲國家養」是非常成功的話題,引來最為熱烈的討論。(圖/記者湯佳玲攝)

高虹安表示,相對而言,蔡英文總統則是搜尋熱度沒那麼高,但討論度還不錯,「底下回文的討論也滿多的」,郭台銘和台北市長柯文哲的討論度則明顯較低,「畢竟他們不是檯面上的總統候選人,許多民調的發表,會針對總統候選人來討論。」而高虹安也坦言,在郭台銘參選期間,最辛苦的地方就是「空軍」的聲量部分,必須要想辦法在網路上創造議題。

 

高虹安表示,郭台銘每次喊「智慧科技島」、「政治為經濟服務」後,網路相關的討論好感度都會提升,尤其如果從網路上去看反應和聲量,「零到六歲國家養是非常成功的話題」,引來最為熱烈的討論。

 

高虹安表示,根據大數據分析可以看出這些口號的聲量排序,了解是否要加強力道針對該政策去規劃,也可藉此方法了解現在年輕人關心哪些議題,進而去規劃相關政策。

 

高虹安表示,她和學長在2007年時所做的「大選情緒分析」研究,是利用社群討論和網路文章,去分析文章所寫出來的文字以及其背後所代表的情緒,針對2008年總統大選的候選人馬英九和謝長廷進行比較,結果發現民眾在情感上比較喜愛馬英九,但對於謝長廷的滿意度比較高,「可以看出在總統選舉中,真正影響選民決定的原因,情感因素大過理性部分。」

 

高虹安說,許多候選人觀察到這個現象,所以會用「接地氣」的方式讓選民知道「我懂你」,「這不代表他提了什麼很棒的政策或議題,而是因為他懂我,所以我覺得他應該能夠幫我提出我想要的東西。」

高虹安說,AI要怎麼去處理新的詞彙是比較困難的部分。(圖/高虹安提供)

只是2007年的研究,因為當時的時間點,不是每個人都有網路帳號,因此並不十分準確,高虹安表示,12年後的現在,超過90%的人有臉書和Line帳號,年齡層分布越來越廣,環境成熟,電腦爬蟲系統進步,字庫、詞彙增加,大數據的分析都更加準確。

 

高虹安說明,AI就是把人在做的事情,變成機器或是電腦自動幫忙做,人不可能一天看幾十萬篇的網路新聞或文章,但運用電腦爬蟲技術可以讓它自動閱讀幾十萬篇文章,並且還要能讀懂,「也就是讓機器看完文章後,我就能夠知道文章裡的正負情緒或喜怒哀樂,甚至是它的關鍵字、對象是誰。」

 

高虹安舉例,比如「透過部落格容易達成溝通」這句話,必須先把「溝通」、「容易」這個字詞斷出來,下一步要去了解這個詞背後所代表的情緒,或是正負面的意見。

 

而AI在定義每個詞的時候,除了這個詞所代表的意義有哪些外,也可以發現這個詞跟其他詞共同出現的頻率和情境很像,「比如韓國瑜的同義詞還會有韓導、韓市長或是韓總機、草包,就會把這些詞全部分在一起,電腦會自己去看。」

 

高虹安表示:「機器怎麼去處理新的詞是比較難的事情」。她舉例,譬如在觀察蔡英文時,原本文章上的「英粉」在總統專機私菸案後就出現很多、變成了「菸粉」,因此也要去教機器學會「菸粉」等於「英粉」,而教的方法就是讓機器看過很多資料。

 

在大數據技術成熟後,為了想知道大家究竟是喜歡穿西裝、看起來專業霸氣的「郭董」,還是喜歡穿著牛仔褲T恤的親切郭台銘,郭陣營幕僚近來開啟一項新的秘密任務,就是開始偷偷紀錄郭台銘出席活動的穿著,將他的衣服褲子一一編碼,分析郭台銘穿著和網路聲量之間的關係,據說,這項秘密任務,連郭台銘自己都不知道呢!

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