今年三月初由衛報與紐時等「老牌正派」主流媒體報導了劍橋分析利用臉書用戶大數據進行中立搖擺選民辨識區隔，並進一步以不同人格特質的心理學模擬能打動鎖定目標的語言操作，進行針對性有效的政治廣告投放。此大數據用戶資料被利用作更準確的商業廣告投放、政治語言行銷早已不是獨家祕笈。倒是臉書全球…
今年三月初由衛報與紐時等「老牌正派」主流媒體報導了劍橋分析利用臉書用戶大數據進行中立搖擺選民辨識區隔，並進一步以不同人格特質的心理學模擬能打動鎖定目標的語言操作，進行針對性有效的政治廣告投放。此大數據用戶資料被利用作更準確的商業廣告投放、政治語言行銷早已不是獨家祕笈。倒是臉書全球滲透率佔前排的台灣，除了放送一堆外電報導，絕大臉友們依然處變不驚，亦未聞本地公民組織或政府單位意識到自身需有何因應作為，深深感佩吾國人民上下一致頑強堅毅的韌性。
近年觀察台灣公民團體 NGO/NPO 對臉書拜倒臣服的高度依賴，姑且不從資料自主性、平台治理透明度、市場公平競爭等角度批判此獨大壟斷現象的風險，我還蠻好奇：既然吾輩如此無掛無礙地擁抱寄生於此封閉商業花園，那麼到底有無 NGO/NPO 就乾脆徹底地放下身段好好知彼知己，潛心研究如何擅用臉書的用戶個資全控記錄模式，將之成功地打響自身關注社會議題宣傳，更有效地促成社運目標達陣。(或曰"公益版"的劍橋分析？)
2016年美國 George Washington University 媒體與公共事務教授 David Karpf 出版了"Analytic Activism: Digital Listening and the New Political Strategy"，或許提供了一點討論架構 ，讓我們來理解(社交平台)數據利用分析與社會行動之間的關聯。
Karpf 認為所謂的”Analytic Activism”是充分利用戰法最適化決策( tactical optimization) 、電腦運算管理(computational management)、 消極民主回饋(passive democratic feedback)等三種方法工具(詳見本段後方之說明)，社會行動主義具備以下三大特色：
- 有能力不斷地進行 A/B 測試與快速應變修正：從目標對象或某群母數當中抽取代表樣本或對照實驗組進行效度檢驗。例如網站配色用暖色還是高冷系何者訪客量為多，電子報的主旨欄或內容編排次序是否依照訂閱者不同性別年齡層或職業屬性再作分眾處理，能否明顯地提高點信率與行動轉換率，如果不見效果還可以再控制哪些變數作調整…..
- 「聽取」民眾心聲為優先：比起傳統社會政治運動強調爭取發言位置，analytic activism 則更側重於如何利用社交平台上用戶明示或暗示顯露的意向心聲。此部份 Karpf 試圖從用語稍翻轉大多數社會文化學者所批判的網路産業的巨量個資監控，替之以「我們聽到了你的心聲」之軟性觀察，以解除對象防備，甚致可以進一步地爭取支持。故社交平台的優勢利多不是創造更積極公平的對話機會與場合，而社運組織可利用來「聽取(潛在、隱性)支持者」（aka:收集掌握潛在可吸引的群眾對象的個人社會圖譜 social profiling)，以便進一步研擬制定出符合欲打動對象的中在「不知不覺」中被感動的文宣與動員戰術。
- 規模數量的重要：正因為大型網路平台提供了"可貴的"輿情資訊，且還不是一般菜市場街口輿情而是分眾化針對性偏好的讀者資料。要能成功地利用前二項要件—不斷從各種假設對照組之間進行測試以及收集讀者意向。舉個簡單例子，如果貴單位的電子報訂戶約有 1000人、官網日流量500、臉書粉絲人數 5000 人，較之電子報訂戶 1百萬、官網日流量500000 次、臉書粉絲人數 500000 人的組織，前者握有的支持者數據資料當然不如後者之好用。所以 analytic activism 更適合投資在大規模的社會政治動員，在小型組織微型活動中則較難以看出以數據作差異假設的「顯著性」。
至於在網路年代中社運人士常提及的數位社會行動主義( digital activism)，Karpf 認為 digital activism 不見得都是 analytic activism，前者雖然一度曾寄望利用 ICT 數位傳播溝通科技的普及興起 ，讓民眾有機會跳過以往由少數人所控制的商業媒體或電信產業，以各家小劇場舞台來進行各自議題的百家爭鳴。但數位行動主義只是籠統定義為利用 ICT 工具進行的網路宣傳動員，analytic activism 還必須更進階地對讀者（欲動員對象）反應所呈現的各式數據具有掌握與分析能力，並依此發展出不同應對應用戰術且再好好利用數位平台提供的測試功能進行即時調整宣傳內容、排版布局、發佈管道等等變數。
- tactical optimization：透過可以透過各種 A/B 測試找出最適最有效果的戰法，其目的在提高效率與效果。故其時效度短，特別該段期的增長幅度是否明顯提昇。
- computational management ：借重電腦運算能力進行大量試驗與數據分析管理，其目的在從眾多戰法選項中快速理性評估地找最佳的策略。
- passive democratic feedback：這點和之前提過的以「傾聽」為主有幾分類似，也是在各種測試中找出最佳戰法需要運用上的方法，以回饋來指引行動主義所訂定的目標方向是否偏離。
社運組織使用數位足跡資料可能會比商業營利組織面臨多一點道德倫理上的思辨質問。故傳播學訓練出身的 Karpf 也不忘「平衡報導」另一派對於科技公司掌握了黑箱演算法與數據資料本身已存有偏頗的批評。本書第三章集中討論的案例，則是美國 2008年左右歐巴馬競選時帶起來的 SumOfUs.org, Change.org, MoveOn.org 等連署資源平台。這些數位行動主義網站提供了便於操作的 A/B 版本測試，讓動員者可以不斷修正宣傳的內容形式，找到相對有效果的說服方法。而它們也會根據已連署或註冊用戶的記錄，投放其它相類似議題的連署訊息。但這些「舶來」的社會行動網站一直沒受到台灣人的青眛，不禁想起本地許多 NPO 愛用的「台灣連署資源運籌平台」 http://campaign.tw-npo.org （寫此文之際才知道它已於2年多前掛掉了。）我一直不解功能陽春版面醜陋連署平台，為何有許多台灣公民組織愛用。現今回想起來，顯然台灣 NGO/NPO 的網路動員手法只是基本按表操課：第一道放上網開放連署、第二步進行病毒式垃圾發送、第三動…..，但是對於目標對像的定位設定、子群體的對照實驗測試、語言色彩管道的針酌設計等更細緻以數據為基礎出發的動作判斷設計，則未被慎重列入考量，故台灣的數位行動主義者只需一個能在一分鐘之內搞定的線上連署案即可，至於連署之後接下要做什麼，連署者的資料要如何處理，可能發起單位沒好好想過。
故不負責的推斷，本地 NGO/NPO 對數據資料不知如何入手的困境原因之一，除受限於公民團體本身資源外，可能還存在著其支持者數據規模過小的限制。以台灣絕大多數倡議型社運團體 310名專職者、臉書專頁500030000 的程度，實不易進入數據分析模式的戰略戰法思維。台灣地小人稠，走這套 analytic activism 不見得適宜，但我們總得勇於去想像與嚐試如何超越 20 年前承襲下來的數位行動的操作手法 。有興趣先從了解網路大數據與社會輿情操作者，不妨先從 OK Taiwan 之前相關活動（雖然是以政治選舉為切入）提供的參考資料，尤其從簡報： " Uses and abuses of AI in election campaigns")入手，來一窺解數位時代企業大規模監控收集個資進行了個體描繪與心理人格解析等等運作方式。就算沒財力人力資源如政治公關或商業廣告進行更集中火力量身的輿情操縱動員，至少懂一點皮毛不至於完全任由成他者的俎上肉。
回到 TWNGO 念茲在茲老問題：**台灣的 NGO/NPO 是否有能力嘗試此種以數據分析為基礎的社會行動操作？或是有能力發展出另一類論述清晰的抗抵說法與策略？**前面已提部份意見，除了本地 NGO/NPO 自身資源規模限制外，不妨再來想想另外一層課題：透過社交平台即可傳聲放大進行社會群眾動員的春天恐怕早已遠去，而在這一波重創書全球形像的劍橋分析風暴中，未來想要拿取到社交平台的用戶數據進將更為困難。Karpf 不斷提醒 analytic activism 的限制，廣大受眾的開發與觸及雖然重要，但不可能完全拋棄傳統社會運動草根組織的人際連帶經營。
再看看台灣 NPO/NGO 格外倚重的臉書平台，近年 Facebook 在全球市場佈局的受挫：從 2014 年在全球網路連線資源相對缺乏國家推出的 Free Basic(internet.org) 卻在南亞印度遭致反撲挫敗；2016年英國脫歐公投與美國總統大選假新聞風暴的美國國會聽證調查；去年在部份國家試行本地新聞朋友家人圈的訊息源演算法更新、壓制排除當局不喜的少數族群清理訊息，引發從巴爾幹到中南半島遍及全球各地公民團體或數位媒體的批評對抗。回到台灣臉書則是相安無事，大家繼續乖乖地交保護費，頂多偶而有些人駡駡臉書大中華地區的主管”舔共媚匪”，鋒(風)頭一過又回去取暖。如此受制牽就此一平台，其原因是用戶不黯遊戲規則、不敢質疑挑戰其合理合宜與否，還是....。這個問題我一直想不明白，只好默默祝福台灣公民組織的社交平台經營與數位工具使用策略日益健康茁壯吧（合十）。
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By Taiwan NGOs go digital ? on April 10, 2018.
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