[曹家榮] 婉君你/妳好嗎?認識鄉民的三種方式
[曹家榮] 婉君你/妳好嗎?認識鄉民的三種方式
2016.06.08 |

這一年來,我在《數位時代》網站上已經寫過不少篇討論批踢踢與鄉民文化的文章。不過多半是(湊熱鬧式地)跟隨著議題與事件而發。趁著最近《婉君妳好嗎?給覺醒鄉民的PTT進化史》一書出版,我想更有系統地談談「鄉民」。

圖說明

特殊媒介的產物

第一種認識鄉民的方式是問:他們從哪裡來?換言之,想要認識鄉民,你就不能不知道批踢踢是個什麼樣的「地方」。我們不僅不能簡單地用其他社群媒體──例如臉書、Twitter──來類比揣想,更不能認為那就是失序、混亂的「網路上」。

如果你願意化身為技術宅、學術控,可以好好讀讀《婉君妳好嗎?》的第一、三章。這樣,下次當有人聊起批踢踢、鄉民時,你便可(轉身戴上眼鏡)展現你那關於批踢踢的博學知識。

圖說明

照片來自:電影《大宅們》。

批踢踢是個什麼樣的地方?或者我們應該這麼問,批踢踢是個什麼樣的「媒介」?如果我們將「地方」理解為「互動發生的空間」,那其實所有的「地方」都是各種媒介建構起來的空間。

舉例來說,不管是你的少女時代、還是一起追女孩的學校教室,就是由水泥磚牆、玻璃窗戶、木頭課桌椅建構的地方;而在網際網路出現前,讓戀人們熬過漫漫長夜的「熱線」,則是由電話建構的地方。

圖說明

圖說:台劇《我的自由年代》中,演出B.B.Call的年代。

那麼,批踢踢是個什麼樣的媒介?用技術措詞來說,它就是一種「Internet BBS」,也就是以TCP/IP協定為主的連線BBS。不過更重要的是,它讓「多人」同時進入這個有著「多元異質」主題的空間,並使橫向「人際互動」成為可能。

這樣的媒介形式奠基了一種「眾聲喧嘩」的空間。或者,你可以把這個空間想像成一個園遊會、嘉年華,人們被不同的攤位、表演、討論吸引、聚集並交流互動著。

眾聲喧嘩的論壇

認識鄉民的第二種方式就是問:他們在做什麼?特別是對那些從未進過批踢踢的好奇寶寶、新警察來說,想要知道到底鄉民們都在幹些什麼?就務必要讀一下《婉君妳好嗎?》的二、四、五章。

就像我上面說的,批踢踢的媒介形式奠基了一種眾聲喧嘩的空間。所以鄉民們在上面可不像臉書使用者那樣,心心念念於如何「呈現自己」,進而穿梭在跟這個那個人的互動之中。甚至,我們可以有一點誇張地說,在這個眾聲喧嘩的空間中,重點不在「我」身上,而是那些一個一個接踵而來的事件、焦點與集體情緒。

好,我可能說的誇張了些。稍微拉回來一點地說,沒錯,鄉民們一個個在批踢踢裡發文、推文、噓文的時候,不可能絲毫沒有想要吸引他人注意的念頭。甚至可以說,許多人每天可能都在尋找那契機,適時地丟出一句話。就一句話,他可能就能在那個當下享受被推爆的快感,此生足矣。

但是更重要的是,這絕對不是一齣又一齣的「個人秀」。相反地,他更像是一種慶典與嘉年華中的集體表演。換言之,當我們在問:鄉民在幹嘛時?首要地,必須認識到,鄉民們的每個行動都是包含著個人與集體的曖昧矛盾。

婉君的新「政治」

最後,認識鄉民的第三種方式,同時也是我認為最重要的,就是從他們所開啟的「新政治」來認識他們。拜託那些老是誤把婉君當「網軍」的人務必讀讀下面這幾章。

關於這裡所謂的「新政治」,我想姑且可以用兩種科學數值來形容(認真貌)。第一,它的PH值很低。第二,它的熵值(entropy)很高。
因為PH值很低,所以鄉民有時候也被稱為「酸民」。《婉君妳好嗎?》的第五章,認真地討論了酸民的由來(可是,不是認真就輸了嗎?…)。但對我來說,更重要的是,這群酸民們創造了一種新的政治行動。

簡言之,就如同我過去幾篇文章中(像是〈淡水阿嬤為什麼救援失敗?〉)已說過的:一方面,這些反諷、譏笑的酸言酸語絕對稱不上是成熟、理性的公民行動;但另一方面,其實酸民的政治之所以「新」也就在於其「非理性」的本質。

換言之,酸民們非理性的反諷,其意圖早已不是要進行理性的討論與思辨。因為,當「理性」已無用武之處時,酸民們的非理性情緒政治,反而是一種帶著強烈的情感、情緒,迸發出由下而上、發自底層的眾聲喧嘩,而其意義就在於凸顯出被排斥與壓迫者的對抗性。

我很喜歡《婉君妳好嗎?》裡的這一段話:酸是一種藝術,單純的謾罵或人身攻擊毫無樂趣,只會引人反感,基本上無聊至極。相反的,衝突、諷刺、譏笑中包裹著創意和幽默,才是酸民文化的至高境界。

除了PH值很低外,鄉民新政治內含的熵值則是很高。熵值簡單來說也就是所謂的「亂度」。換言之,鄉民的新政治不僅很酸,還很混亂。這裡的混亂不是貶意(雖然也不是完全正面啦…),而是要指出其中的異質性與無組織性。而想要掌握這一點,就得深究《婉君妳好嗎?》的六、七章。

一方面,有別於過去的社會運動通常有著相當程度的「集體性」,晚近學者們的研究則指出,網際網路與新媒體引發的運動比較像是「連結性」的。如果用《婉君妳好嗎?》書中的話來說就是:實際上,這些參與者的社會關係是非常鬆散的,他們之所以能湊在一起,只是因為在若干道德價值選擇上,達成了粗略的共識罷了。

這對於未來想要動員婉君,或是進一步推動鄉民新政治的人來說,是必須體認到的一個課題:與其不斷地試圖凝聚、鞏固某種明確的集體意識,也許更重要的是要思考如何「連結」起這些異質的、各有各自關懷的鄉民、婉君們。

另一方面,因為是「連結」的而非「集體」的行動,所以我們經常會覺得婉君們的行動有時看似有組織,卻又其實毫無組織可言。或者,它又有點像是一小群一小群的游擊隊,有時看似連結了起來,有時卻又像各自為陣。這一點,我過去在討論「秒退林鳳營」事件中,那種打帶跑的抵抗策略就是一個最佳寫照。

最後,當然也不可否認的是,在「亂度」很高的狀態,一些負面的、甚至極度具傷害性的現象也存在著。而要說鄉民新政治裡最嚴重的問題,我相信還是長久以來的「仇女」現象。

《婉君妳好嗎?》的作者們將這一現象歸為「集體情緒的副作用」,換言之,這是今日台灣社會仍難以根除的父權與陽剛霸權,在鄉民們的起鬨與相互感染中放大的結果。

要如何解決這個問題,我也沒有答案。但是我相信,婉君們若真的想要開創一種新政治,這必然是需要面對的課題。當然,也因此,我知道作為鄉民、婉君(或是更多那些所謂的「鍵盤參與者」們)的我們並不完美,有時候甚至是很糟糕。但我仍願意期待我們能夠變得更好。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

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SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

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當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

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SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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