鄭宗記觀點：政府統計數據與民眾具體感受吻合才有說服力

在現代社會中，高品質的統計數據是基於事實和證據做出決策的重要憑藉基礎。政府統計數據，如消費者物價指數（CPI）、國內生產毛額（GDP）和平均（或中位數）所得等，常被廣泛引用、分析與比較。政府的施政報告經常利用這些數據來呈現治理績效，學術研究甚或選舉時議題上的攻防，也常引述這些數字。在追求關注力導向的社會裡，我們更需要可靠的政府統計；但另一方面對於官方數字的質疑，讓討論陷於危險窘境。在一個被平台與演算法結構性塑造的社會型態裡，情緒勝過代表性樣本所得的結論；當官方說實質總薪資年增2.22%時，社群的回應是大家生活都很痛苦。

通膨數據呈現溫和改善的趨勢，然許多家庭仍在為房屋租金或貸款、民生必需品的物價上漲而勉強支撐；政治評論者和民眾質疑，官方數據是否真實反映了人民的生活感受。人均GDP雖創新高，但薪資中位數卻說明了不公平的所得分配；這種脫節現象引發議論衡量通膨或所得分配的工具之適用性，現行各項指標的統計方法能否完整呈現經濟現況，甚至表示政府治理失能。

近年來，獲取資訊、提供統計數據的環境相對複雜不易，對政府統計所依據的調查方式或結果多所質疑。世界各國官方統計數據準確反映社會、經濟現況的能力正在下降，其差別僅在於輿論抨擊的強度。明確的說，政府統計數據應服務於民眾，而不僅僅是政府；然而民生、經濟數據只有與民眾的具體感受相吻合，才會更加具有說服力？

政府統計的呈現可以說是國家、社會共同現實的守護者，使社會能夠在共同證據的基礎上討論政策、公平分配資源並規劃應對未來的挑戰。呈現資料的統計方式非常多元，無論平均數、中位數或分位數都是詮釋資料全體分布的相對位置，說明資料的特性與特徵。從另外的角度而言，前述統計數據準確反映社會、經濟現況的能力也許並未下降；而是當資料及訊息取得管道、陳示資料的方式途徑皆更為多樣，民眾對數據反應的具體感受度之差異性，正說明多元社會的價值。

在AI時代下，無論分析模型與技術的演進，資料的處理速度更快，剖析彙整流程更順暢，政府統計數據必須是以可靠的資料和透明的方法為基礎，才能體現其所欲表達及構成真相基礎的事實。缺乏這些事實，許多敘述與討論就有可能被扭曲；被美化或錯誤的訊息，引導性或不具善意的猜測將取代實際的證據與合理的預測。缺乏真相，對政府機構和民主程序的信任將逐漸地被侵蝕；缺乏信任，社會將失去共同的現實。民眾亦很難理解經濟、環境或社會生活現況，更奢談達成共識與對願景的共同期待。 （相關報導： 賴清德盼組觀光國家隊！羅智強「對比馬政府1數據」：民進黨執政9年的惡果 ｜ 更多文章 ）

透過網路爬蟲的技術可建構一些商品的價格指數，人力銀行利用各公司所列徵才薪資推估各行業的平均薪資。這些以大數據為名、未經統計抽樣所得的推論結果，反應部分現況，但可能誤導民眾及輿論。被關注力已成為社群經營者及政治人物重要的資源，這也改變了人們對數字的關係與解讀。在尋求關注的社群中，一個「情緒強烈的個案」會比「全體平均數」更有影響力。當決策是被聲量、民粹加權，而不是依循證據衡量，將導致結構性的錯位或不可預期的紛擾。

政府統計經過抽樣、調查、彙整資料等程序，皆有其統計及資料科學依據，歷經一段期間嚴謹的核對，依法令定期執行與發布時間；且必須維持數據的透明、公平、連續性與可比較性。大數據公司是利用行為紀錄，聚合各式資料，而產生即時的指標。人們信任社群媒體數據，卻沒意識到這些數據並不具備統計科學的樣本代表性；無可否認這些數字所反映部分的現實，闡敘一些觀點，但非客觀事實。而更多利用AI驅動生成的統計數據，可能會延續已存在的偏（錯）誤之訓練資料，所提供相關的論述，卻是誤導缺乏經驗的使用者。

必須是具專業、獨立性和嚴謹的方法編製政府統計，方能增強民眾的信任，讓人們相信這些數字所呈現的是現實，而非政治操弄的權宜之計。反之，如果官方統計數據被操縱、刻意延遲或掩蓋；事實會錯置、消失，真相會被扭曲、破壞，信任因此瓦解，集體現實就會支離破碎。當「事實-真相-信任」的韌性鏈條斷裂，極可能加深不同世代、群體間的猜忌，導致憤世嫉俗、兩極化和社會凝聚力減弱。統計工作的科學原則、職業操守和公正性並非奢侈品，而是先決條件。

政府統計數據不僅是分析技術的輸出與結果的展現，更是民主問責的工具。提供廣泛可及、值得信賴、合法、準確且及時的政府統計訊息，對各級政府的政策制定者和專案管理者至關重要，也對個人、家庭、企業和任何組織做出明智決策，以及研究者擷取知識亦同樣重要。社會應該支持為政府統計機構提供必要、充足的資源和設備，使其善用新科技與技術，從海量數據和各式資料源中萃取出真實訊息，精進分析預測模型，並發揮政府統計系統標準制定者和各種資料來源協調者的作用。政府也需確保統計機構不受政治影響，從而使民眾能夠信任其作為事實守護者的職責。 （相關報導： 賴清德盼組觀光國家隊！羅智強「對比馬政府1數據」：民進黨執政9年的惡果 ｜ 更多文章 ）

＊作者為國立政治大學統計學系教授