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
往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓