自從台大政治洪永泰恩師在1995年提出政治版圖的觀念後，政治版圖就成為學者、名嘴乃至於民眾朗朗上口的用語。在台灣，版圖就是一個選區藍綠的基本分佈，每次選舉『正常的話』開票出來就會符合版圖，且在2000年後的14年來這藍綠60:40或55:45似乎成為定值(如下圖顯示)，身邊許多泛綠的朋友哭喪著臉輸到習慣了，認為『台灣基本盤就是藍大於綠』。
然而，仔細一想，同樣地藍綠分佈要怎麼維持14年？假設每年有1%的長輩過世被1%的年輕新選民取代，這段時間台灣人口就換血了14%；隨著選舉層級的不同，我國這些選舉間投票率也從最低58%到最高82%，相差了近1/4的台灣人口；更別提每次選舉都會有人無法投票、有人有空投票、有人出國不在、有人經商對岸。這麼多的變化下，怎麼還會正好維持著55:45的藍綠得票比例？難道新選民的政黨傾向與老長輩相同、沒空投票的人正好也跟投票的人藍綠比例相同嗎？
因為這一串的比例，是一連串的統計、支出、精算與衝撞後的最終結果，而絕非『本來就該如此』。對國民黨來說，早年透過村里鄰長形成強大的計票網路，要求每個村長鄰長回報每個投票點可得多少票，再提供相對應的行政或政黨資源作為交換(可參見王金壽教授的這兩篇研究如何動員及買票的學術論文)。
而在近代，競選則是靠每日追蹤的民調資料，觀察各種政策及新聞曝光對於民眾觀感的影響。民調分析師會把選民們依不同背景類別分類，什麼性別、學歷、居住區域、工作類型，會特別希望透過什麼管道或得怎樣的政策、選舉日投票機率為何、哪些人本來就會投、哪些人要再多推一把。然後統整給政黨高層後，針對不同類型民眾所望的不同政策間進行取捨與計算，得到勝選所需的選票及開銷，再分頭找各個類別的資訊代表人物進行傳達。就算人口結構改變，還是能針對新選民的需求進行取捨，因此從來就沒有『年輕人全支持泛綠』這種事 (例如筆者曾統計分析年輕人對兩岸經貿的態度，發現年輕人的態度並非一致，反而是較其它世代更為分裂與極化)。
當然，草根性的基層動員仍是一大關鍵。筆者在幾週前討論台北市長選舉亦提到首都市長民調有五成民眾曾被郝的支持者當面動員、三成被蘇支持者動員。在最後無法發佈民調的兩週裡，就是這些一棟樓一間屋的敲門、彎腰、拜訪、遞衛生紙或小包米，並察言觀色進行記錄後視情況再動作，才真正的把選前民調裡大量的『未決定、不確定』的選民催出來投特定候選人，這也是為何選前民調大勝5%的候選人會在開票後大輸10%。哪些大樓要拜訪、派多少人拜訪、去哪花前聘來這多人來分工合作，這些資訊的取得、取得的花費、執行的花費，都是經過大數據、大的社會網絡、以及充足的政治獻金在背後支撐起來的。沒有這最後的拜訪，就筆者個人經驗是拿不到非常多票的。
最後，為什麼是55%？筆者沒有確實的證據，但從統計上這是個相對安全、不怕翻盤的數字，更高的比例意謂著更多動員支出、更低的比例則要擔憂選前之夜豬羊變色。最後選舉開票出這比例絕非『本該如此』，而是上述這一連串的作用力及反作用力互相競合之下，才在民意如流水中始終維持這個看似無法超越的比例。換言之，只要任何的判斷錯誤、動員失敗或無效的議程設定，挑戰者仍然是有獲勝的機會的，只是在將選民分群分類進行微定位(micro-targeting)時要更謹慎細緻，也要長期部署最後能大規模動員的能量及資源。這是人情戰、長期戰、科技戰。
＊作者為美國杜克大學政治所博士候選人，專長為跨國政治比較及民意調查／從小在台中長大，大學就讀台大電機系，因希望在公共領域討論時能把話說清楚，而也相信把話說清楚後還是有觀眾願意聽，故轉念政治。
