咦？網路輿論可以量化！現代的世界瞬息萬變，誰能窺見輿論的變動，誰就能掌握事件的先機！但定量虛無縹緲的的輿論談何容易？應該要怎麼做呢？
調查輿論的傳統工具，不外乎是問卷或電話訪查，但它們都無法脫離這些缺點：
1. 無即時性
2. 受訪者可能會隱瞞事實
3. 調查的成本極高。
而現代網路滲透進每個人的生活裡，於是網路活動成了窺見「民意」的最好途徑 [1]！在台灣，每個人都離不開Google和PTT等平台，換句話說，重大平台上關鍵字的熱度變化，能真實地反映出民眾想知道什麼？關心什麼？和接收到什麼？ [2]
媒體正在關注……？
還記得「流感」在何時被吵得最熱嗎？答案就是3月的第二週！從Google的數據來看，台灣人搜尋「流感」的熱潮在該週衝上最高峰（圖1）。原來3月7日那天，就是立法委員們就流感疫情質詢的日子 [3]！而同時間裡，查詢「克流感（藥物）」和「葉克膜（儀器）」的人也衝上高峰。因此分析網路活動，不僅可以推測台灣媒體們正在關注什麼議題，更有機會藉此推出相關的新聞，趁勢搭起網路熱議的浪潮！
那些事件引發熱議？
今年5月起，華航空服員開始向資方挑戰。是什麼關鍵事件引發網路輿論呢？從圖2的Google數據和圖3的PTT論壇討論量中可以看到，6/21的投票讓輿論小幅上升，但資方在6/22召開的記者會，非但沒有澆熄網路熱度，反而更讓民眾關注罷工議題！隨後的罷工開始更引發了華航一連串的公關危機。
網路輿論的轉折點在6/24，勞資雙方達成共識後急轉直下，即使是日後另一個工會揚言再罷工，網路輿論也沒有重新被點燃 [註2]。從這些數據可以發現，資方召開記者會並沒有澆熄網路輿論，反而火上加油！以及另一個工會試圖再點燃罷工議題的操作，同樣也沒有達到引起網民關注的目的。
好處一：成本低、速度快！
相較於實體調查，成本低、速度快是分析網路活動最明顯的優點[4] [註3]！以台灣每年夏天的腸病毒疫情來說明，疫情的評估是件耗時傷財的工作，技術上的限制讓疫情的通報有3-14天的延遲，這對傳染病的掌握是無法避免的致命傷。但網路活動的分析就可以得到當天的數據！那麼分析特定關鍵字真的能預測疫情嗎？讓我們用台灣2013年的腸病毒疫情來說明！
如圖5a所示，關鍵字「腸病毒」的Google搜尋強度和全台急診的腸病毒患者比例之間，似乎有著對等的變化關係。而圖5b統計了兩者的線性關係，R2線性值達到0.8633，Pearson 相關係數也達到0.92916，顯示了觀察網路特定字的搜索強度，就能反映出腸病毒疫情的嚴重程度！更重要的是，分析網路活動無需費時耗日，當下可以獲得數據！把握住疫情控制的先機 [註4、5]！
好處二：不同議題的量化
對不同議題的量化是分析網路活動另一個優點！圖6a-e是「華航罷工」、「南海」、「寶可夢」和「奧運」在Google和PTT八卦板上的強度變化。
從圖6a中可以發現，在Google上的熱議程度，Pokémon Go來台和奧運遠勝華航罷工和南海仲裁 [註6]。但在PTT八卦板上卻呈現完全相反的排名！在PTT八卦板上熱議度最高的是華航罷工（44610@06/24）其次是南海議題（20019@07/13），寶可夢和奧運議題則較不受青睞（圖6e)。而出現這些差異的原因，可能是兩個平台的使用者年齡、族群或平台使用習慣有所不同（如：使用PTT論壇的族群年齡層和空服員接近，容易產生同理心），也有可能是因為在PTT板上出現了讓鄉民瘋狂討論的熱門文章所致！
未來
本文僅觀察了部份網路的活動，因此難免會有疏失之處。在未來，應該結合PTT看板、Yahoo搜尋和Facebook的統計數據，才能夠更全面地了解民眾在網路上的活動與變化，以獲得更精密的資訊！
本文感謝UDN 聯合報系媒體創新研發中心研究員和OmnInsight公司的CEO陸子鈞、鍾采芳、衛生福利部台東醫院檢驗科張昱維（Yu-Wei Chang）協助
註1：網路熱度起伏的原因，可能是很複雜的，不一定是因為單一的記者會所引起，所以要推論背後的原因，還需要更多的資訊和討論。
註2：我曾用同一時間區段搜尋「最美麗」、「最美」和「顏值」等關鍵字的搜尋強度，但搜尋強度都幾乎為零，顯示使用Google查詢相關議題的人，較少使用（或關注）外貌取向的罷工新聞。
註3：此處的成本是指硬體，人才的培育和軟體的成本尚未評估於內。
註4：針對台灣的腸病毒，我評估了2012-2016年的情況；而台灣的登革熱疫情，我評估了2012-2015年，未來將有另文進行描敘。
註5：用Google評估疫情會受到許多因素影響，如媒體大量報導時，因個人興趣而查詢特定關鍵字的民眾會變多，導致搜尋熱門度趨勢受到影響。因此群眾行為模式並不能完全取代現行的機制。所以本文著重於提供「不同面向的參考」。
註6：此處僅針對「最高強度」的數值。事件熱議的程度仍必須依照業主的需求，觀察議題延續的時間、強度、分眾等面向。
參考文獻
[1] Fung IC, Fu KW, Ying Y, Schaible B, Hao Y, Chan CH, Tse ZT. Chinese social media reaction to the MERS-CoV and avian influenza A(H7N9) outbreaks. Infectious Diseases of Poverty 2, 31 (2013). DOI: 10.1186/2049-9957-2-31
[2] Odlum M, Yoon S. What Can We Learn about the Ebola Outbreak from Tweets? American Journal of Infection Control 43, 563–571 (2015). DOI: 10.1016/j.ajic.2015.02.023
[3] 中華民國立法院社會福利及衛生環境委員會，議案整合既綜合查詢系統 http://misq.ly.gov.tw/MISQ/IQuery/misq5200QueryMeetingDetail.action?MeetingNo=2016030410&MeetingTime=105/03/07&DepartmentCode=4500
[4] Chiang Wei-Lun. (2016, April 20). 台灣流感疫情也可以問問Google大神！. PanSci 泛科學. Retrieved August 14, 2016 from pansci.asia/archives/96812
＊作者為《泛科學》科普新聞網專欄作家、《故事》歷史人文網專欄作家兼網路數據觀察愛好者
（原文標題：台灣人比較關心寶可夢還是華航罷工？從Google和PTT八卦板看輿論的量化）
