數與人系列:名義上的平等

2021/07/20閱讀時間約 4 分鐘
在現代的政府運作中,「選舉」往往成為「民主」的「代名詞」,彷彿在「一人一票」的選舉中,政治人物自然就會尊重民意,不致做出損害大多數民眾利益的行為。
不過,既然「選票」每次選舉前才印出來的,平時並不流通,所以雖然「選票」和「鈔票」一樣,是由國家的中央發行的,但基本上,「選後的選票」就像「下市的股票」一樣沒有什麼用處了。大多數的選民其實是沒有辦法提醒選上的政治人物:「嘿!我上次選票投給你,你要記得還喔!」
但是,選舉一段時間後,自然有聰明的選民發現,雖然當個不表態的中立選民可以不得罪檯面上所有的候選人,但是,這樣一來,選後也就沒有辦法向候選人邀功了。所以,如果情勢允許,還是要和選舉人結盟,這樣才能讓「選票」在選後繼續發揮作用。至於,結盟之後會得到了什麼好處,那當然只有「候選人」還有「抬轎者」清楚,外人是難以得知的。
不過,如果候選人當選後,為了自己下次再當選的勝算,不得不「漠視」或「犧牲」抬轎者的利益時,曾經的「抬轎者」就要適當反擊一下,提醒「候選人」曾欠過自己的「選票債」,不然就「虧大了」了。
英諺中「the squeezed wheel gets the oil」大概就是用在這樣的情境。
簡單地說,雖然在選舉過程中,候選人得票數的計算是「一人一票」,可是,就有許多聰明的選民能夠擴大自己選票的影響力,為自己與周邊人爭取「利益」。
這應該是民主社會中很值得討論與分析的現象,不過我們不妨先承認這種「不公平」現象其實是各種自然、社會體中常見的運作方式,才有機會進一步討論如何因應各式各樣的「不公平」。
階層式運作
當然,這樣一來,我們要面臨一個新的課題:我們該如何從廣大的選民中找到這類善於催票的「超級選民」?更重要的是,民意往往如流水,我們又要如何去偵查這些「超級選民」本身意向是如何改變、怎麼改變的呢?
大數據的出現讓我們可以讀到相關人員提供的分析結果。但是,我們現在知道,由於數位落差的關係,有些選民在網路上沒有什麼聲音,也沒有什麼影響力,但在某些分眾團體卻中可能很活躍,會對某些選舉可能起到關鍵作用。此外,即使是在網路上收集數據,大數據可以問的問題應該是「活」的,所以,如果開放某些建設良好的資料庫,有興趣的團體應該就可以想辦法「挖」到他們想問的答案。
不過,就現實來看,台灣現在主政的民進黨政府縱然有一位被日本媒體盛讚為「天才IT 大臣」的唐鳳,但其專長顯然不在此。這段期間,全民雖然傳了大量簡訊,但提供的資料顯然既無法讓相關人員「挖」出什麼有用的防疫資訊,還引發了敏感的政治人權問題。(相關新聞:簡訊實聯制疫調難
總之,雖然將建設良好的資料庫開放供民眾使用應該是符合「共和」精神的作法,但是以「民主進步」自稱的台灣執政黨,卻始終未朝此方向努力。全面執政的民進黨政府除了創造許多「垃圾資料」、觸及敏感的「侵犯人權」問題外,還不讓在野黨與聞相關的「預算執行狀況」。
現階段人民唯一可以理解的是,不要指望「執政黨」會好好面對這種「在野黨」不能好好發揮「監督」執政功能的「權能失衡」問題。
另外,既然總統(或最高領導人)也是傾向以美化數據的方式來面對疫苗不足的問題(相關新聞:覆蓋率採劑次人口比),人民自然也不要對其解決疫苗問題抱有太高的期望。
只是,這個政府也是在2020年經過817萬票選出來的,因此,我們也可以問:到底當初投票給民進黨政府的817萬人是什麼樣的人?這些人現在還支持民進黨政府繼續執政嗎?如果是,是為什麼呢?
當然,這個時候問這個問題可能會被指居心叵測,(相關新聞:陳時中:要我講疫苗價格是居心叵測),所以,想知道的人民大概也只能自己憑直覺猜測了。
至於怎麼猜呢?
統計思維其實還是可以幫上點忙的。
英文中的「統計學」(statistics) 源自于政府(state) 的 量化數據,所以,我們可以先猜猜政府是如何將人民歸類的。而這所謂的「分眾」,例如「士農工商」,在「統計學」的角度看來,可以是一種「名義」(nominal)變相,彼此之間沒有高下之別,也可以是一種「次序」( ordinal ) 變相,是有高下之別的。
到底,政府施政對待不同分眾有沒有差別,政府心中最「器重」的分眾是什麼,最想要「弱化」的分眾又是什麼,如前所述,現在既然沒有可靠的大數據可以參考,大家就只有練習用小數據(small data)或個案分析 (case analysis) 來猜了。
有了初步的假設後,當然就可以在觀察政府日後的施政時,繼續檢驗、修正自己先前的假設,這就是統計猜測最基本的精神。
蓮子水共同體
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