川普勝選讓你跌破眼鏡?Google Trends呈現的大數據早就有跡可循
川普勝選讓你跌破眼鏡?Google Trends呈現的大數據早就有跡可循
2018.03.06 | Google

本文摘自:《數據、謊言與真相》,商周出版

我是網路數據專家,每天都要追蹤人們在網路上留下的數位足跡。從人們點擊或點按的按鈕或按鍵,我試圖了解我們真正想要什麼、我們真正會做什麼,以及我們的真面目。我先說明一下,我是如何步上這條非比尋常之路。

故事要從2008年美國總統大選和社會科學長久爭議不休的這個問題開始說起:在美國,種族歧視有多麼嚴重?

巴拉克.歐巴馬(Barack Obama)是第一位獲得美國主要政黨提名的非裔美籍總統候選人。他輕而易舉地贏得大選,民意調查顯示,種族不是美國人在投票時會考慮的因素。比方說,蓋洛普(Gallup)在歐巴馬第一次選舉前後進行多次民調,民調結果如何呢?基本上,美國選民並不在乎歐巴馬是黑人。選後不久,加州大學柏克萊分校兩位知名教授利用更複雜的數據探勘技術,鑽研其他以調查為主的數據,他們得出類似的結論。

所以在歐巴馬執政期間,媒體和學界大多抱持這種看法。媒體和社會科學家八十多年來用於理解世界的民調資料告訴我們,絕大多數的美國人在決定該選誰當總統時,並不在意歐巴馬是黑人。

在講到偏見這個問題時,基於我在心理學和政治學所讀過的一切,我讓自己相信明確的種族主義只侷限於一小部分的美國人,而這群人大多是保守的共和黨人,多半居住在美國最南端那幾州。

Google呈現的大數據真相,跟你以為的不一樣

然後,我發現Google搜尋趨勢(Google Trends)。

Google在2009年推出這項工具時,並沒有引起太多關注。這項工具告訴使用者任何字詞或短語在不同地點和不同時間被搜尋的頻率。Google將它宣傳為一項有趣的工具──或許讓朋友之間可以討論哪位名人最受歡迎或哪種時尚突然變夯。

當時Google搜尋趨勢似乎並非「嚴謹」學術研究的適當資料來源。不像一般調查,Google搜尋數據的設計宗旨並非是要協助我們了解人類的內心世界,而是要讓人們可以了解世界。但是,我們在網路上尋求知識時留下的足跡,最後反而揭發驚人的真相。

換句話說,人們搜尋資訊,這種行為本身就是資訊。事實證明人們何時何地搜尋事實、引言、笑話、地點、人物、事情或協助,比任何人可能做的猜測,更能告訴我們許多資訊。由於人們有時不僅僅是在Google上進行搜尋,而是在搜尋欄中吐露真心,譬如:「我討厭我的老闆」、「我醉了」、「我爸爸打我」,所以網路足跡就更有真實性可言。 Google數據的強大之處在於,人們會把自己可能不會告訴任何人的事情,告訴這個大型搜尋引擎。

Google搜尋呈現出的美國概況,跟調查所勾勒的後種族烏托邦截然不同。我記得當我第一次在Google搜尋趨勢上輸入「黑鬼」(nigger)時,我想到這個字詞是如此充滿惡意,因此以為自己會看到的搜尋次數並不多。天啊,我錯了。在美國,人們對於「黑鬼」(nigger,複數niggers)的搜尋次數,竟然跟「偏頭痛」、「經濟學家」和「湖人隊」的搜尋次數不相上下。事實上,帶有「黑鬼」一詞的搜尋中,有20%的比例也包括「笑話」一詞,其他常見的搜尋還包括「愚蠢的黑鬼」和「我痛恨黑鬼」。

每年這類搜尋多達數百萬次,大多數美國人在自己家中私密地進行駭人聽聞的種族主義探索。我愈深入研究,得到的資訊就愈令人不安。

在歐巴馬第一次總統大選勝選之夜,大多數評論都專注於讚美歐巴馬和承認歐巴馬此次選舉的歷史意義。這時,包含「歐巴馬」一詞的Google搜尋,每一百則裡就有一則也包括「kkk」或「黑鬼」等字眼。也許這個比例聽起來不是很高,但想想看,人們有成千上萬的非種族主義理由,在Google上對這個有迷人家庭、大爆冷門勝選、即將接管世上最有權勢職務的年輕人進行搜尋。在某些州,「黑鬼總統」的搜尋次數甚至超過「首位黑人總統」的搜尋次數。

Barack Obama
美國總統歐巴馬
圖/ Wikipedia

那些搜尋顯示出的社會現況,跟認為種族主義只占一小部分的社會,有著極大的出入。在2012年時,我聽說過唐納德.川普這號人物,主要因為他是商人和實境節目主持人,我跟大家一樣完全沒想到四年後他會成為舉足輕重的總統候選人。

Google搜尋也告訴我們,我們對於哪些地方種族主義較為嚴重的看法其實是錯誤的。一般調查顯示和人們普遍認為,現代種族主義主要聚集在南方,而且有這些想法者大多是共和黨人。但Google搜尋數據顯示,真正的分歧不是南方與北方,東岸與西岸。換句話說,Google搜尋有助於為美國種族主義畫出一張新的地圖,而這張地圖可能跟你所推測的截然不同。南方的共和黨人或許更有可能承認自己有種族主義,但北方有許多民主黨人也有類似的態度。

2012年時,我使用以Google搜尋設計的這張種族主義地圖,重新評估歐巴馬的種族背景能發揮何種作用。數據清楚顯示,在美國針對種族主義進行大量搜尋的地區,歐巴馬的得票率大幅輸給四年前民主黨白人總統候選人約翰.凱利(John Kerry)。跟這些地區有關的任何其他因素,包括教育水準、年齡、教會出席率或槍枝擁有權,都無法解釋這項關係。種族主義的搜尋並未預測民主黨其他候選人的低得票率,唯獨歐巴馬例外。

這項結果意味著一個巨大的影響。單就種族主義這個因素,大概就讓歐巴馬的全國得票率少掉四個百分點,這項數字遠高於依據任何調查所做的預測。歐巴馬當選及連任總統,當然要歸功於一些情勢對民主黨相當有利,但歐巴馬必須克服的事,遠比依靠傳統數據來源者的認知要多得多。在對民主黨不太有利的年度來說,種族主義者的人數已經多到,足以協助贏得初選或決定大選。

現在,我們目睹了川普的總統就職典禮,我的發現似乎更為可信了。

憑藉關鍵字出現順序,Google搜尋還能用來預測人們想投給誰

Google搜尋甚至可能找出人們會投票給誰的相關資訊。我們真的可以只憑人們搜尋了什麼,就能預測出人們會投票給哪位候選人嗎?顯然,我們不能只是研究哪些候選人最常被搜尋。我跟加州大學洛杉磯分校財務金融系教授斯圖亞特.加布利爾(Stuart Gabriel)發現一個跟人們打算如何投票有關的驚人線索。在川普和希拉蕊.柯林頓(Hillary Clinton)爭取2016年總統寶座選舉期間,有些人搜尋「川普 柯林頓 民調」,有些人則從「柯林頓 川普 辯論」中尋找重點。事實上,人們在搜尋「川普」時,其中有12%的搜尋也包括「柯林頓」一詞,而對「柯林頓」所做的搜尋中,有超過四分之一的比例也包括「川普」一詞。

我們發現這些看似中立的搜尋,其實可以提供我們一些線索,了解個人究竟支持哪位候選人。

怎麼做到的呢?關鍵就是候選人出現的順序。我們的研究顯示,在進行包括兩位候選人姓氏在內的搜尋時,人們更可能將自己支持的候選人放在前面。

在前三次選舉中,比較常出現在搜尋順位最前面的候選人獲得最多選票。更有趣的是,候選人的搜尋順序也能預測特定州別可能由民主黨或共和黨勝出。

那麼,Google預測出川普會當選嗎?這個嘛,我們還有很多研究要做,而且我需要更多研究人員加入,才能知道怎樣充分利用Google數據來預測選舉結果。

但是在網路上,在許多時間點絕對有跡象顯示,川普的得票數可能超出民調預測。

在共和黨大選期間,有線索指出選民可能支持川普。非裔美國人接受民調時表示,他們會用選票展現對川普的不支持。但Google搜尋有關非裔美國人密集地區投票的資訊顯示,會去投票的非裔美國人並不多。在選舉當天,希拉蕊就因為非裔美國人投票率低,而流失不少選票。

甚至有跡象顯示,原先表示還沒決定投誰的選民,最後會投給川普。我跟加布利爾發現,在預期希拉蕊會贏的中西部地區關鍵州,「川普 柯林頓」的搜尋比「柯林頓 川普」的搜尋來得多。後來事實證明,川普當選是因為他在這些州的得票率,遠超過民調預期。

但我認為川普從初選開始就被確認是位成功候選人的主要線索,就跟我針對歐巴馬進行研究揭發的那種隱匿種族主義有關。Google搜尋透露出某些美國人的黑暗面及對少數族群的敵意,而且人數多到足以影響大選。多年來,專家們一直沒有察覺此事。搜尋數據顯示,我們所居住的社會,跟仰賴民調的學者和記者所以為的社會截然不同。這透露出一個令人不悅、可怕和廣泛的憤怒,正有待候選人宣洩出來。

關鍵字: #Google #數位書選
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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