文：吳世昌｜圖：編輯部
筆者於獨家智庫＜大數據看臺灣＞專欄前兩篇，第一篇探討了網路大數據的侷限性，第二篇則討論了大數據的實務應用面。然不論政府部門、政治人物或民間企業，若要精準掌握民意，則需要結合民調與大數據兩種科學工具，才能達到最佳效果。
「民調」與「大數據」兩種分析方式，各有有缺點，是誰也不能取代誰，而存在「互補」功能。下文針對兩種研究方法進一步說明。
先從民調來看，遵循機率抽樣原則的民調最大優點是「精準」，可以真實反應推估群體的意見。以往外界常有「民調不準」的印象，但從實務經驗來看「民調越來越準」，即便以市話為主的調查，在市話涵蓋率逐年降低下，民調的準確性都仍相當高。
民調怎麼確認是準確的？臺灣民調的準確度，是透過長年不斷的選舉「磨練」出來的。一方面民眾越來越習慣回答民調，另一方面透過「開票」來驗證，票一開民調準不準一翻兩瞪眼；而近幾年越發精準的選舉預測證明了傳統民調的準確度，不但未失準還逐年上升。
若選舉結果都能提前精準預測，對於其他議題，如政府滿意度、公共議題民眾支持度、甚至商業產品評估等，其準確度自然有相當大的依據。
因此，政府部門、民間企業等單位，若要精準的瞭解民意，目前最佳的方式仍是進行民調。
不過民調的缺點則在於單次調查執行成本較高，執行一次民調需花費數天時間，「即時性」略顯不足，某些議題不適合透過民調，特定對象（如網民）意見獲取不易，此時則需要依靠大數據工具，來補強民調的不足。
大數據的缺點，在於資料篩選來自網路「有動作」的網民，因此「推估群體」能力較弱，白話文講就是「準確性不足」；但大數據的優點，包括了速度快、即時反應網民意見等，「恰巧」補足了傳統民調不足之處。
在現今的輿論環境，受到網路快速傳播的影響，網路平臺和實體媒體互相交互作用，民意的轉變速度極快，遠超過傳統媒體時代。
而透過民調與網路大數據的結合，「掌握精準民意」、「快速反應輿情」，不斷調整戰略步驟，才能因應現時變化萬千的媒體社會狀況。
舉例來說，蔡英文總統第一任上任時，民調快速滑落，半年左右不滿意度就超過滿意度；在第一次「期中選舉」，也就是2018年縣市長大選民進黨大敗，外界多不看好蔡英文總統可以連任。
然隨著「反送中」、「反中」議題快速興起，「韓流消逝」，蔡英文總統聲望快速谷底回升，最終連任時反拿到歷史新高票。
順利連任後，蔡英文、蘇貞昌支持率屢創新高，民調顯示曾高達七成以上；但隨著今年度本土疫情興起，蔡、蘇民調快速滑落，從七成跌破五成；然隨著疫情回穩，整體政局稍稍回穩。
整體來看蔡英文總統六年任期，像是搭乘雲霄飛車上上下下，達到高峰後卻又快速落底，落底後又可再度反彈，這樣的變化，在以往的政局中，完全不可能發生，但這卻成為現時以及未來的常態。
臺北市長柯文哲則是另一個例子，首任市長任內，民調快速滑落，原本看似連任無望，但在成功舉辦世大運後，支持度快速回升。
緊接著「綠白分手」，民進黨自提候選人，飽受舊綠營支持者攻擊的柯市長雖驚險連任但支持率仍不佳，看似無力再戰2024；但隨著疫情升溫，防疫表現出色的柯市長，行情再度快速攀升，又成為2024總統大選中，讓人無法忽視的重要角色。
以上兩個例子，相信都有透過民調與大數據工具的整合，精準瞭解民意，快速反應輿情，才能在「大落」之後仍能快速「大起」。
面對網路時代變化快速的民意環境，單靠單一工具已經無法快速反應社會的變化；只有把握好「民調」加上「大數據」工具，才能精準、即時掌握輿情，即時調整策略，回應社會變化。
