數據越大 責任越大

在香港，其中一個擁有大量數據的機關相信是香港特區政府。以政策咨詢為例，自1997年回歸至今，政府進行超過430多個咨詢項目，還沒有計算個別部門進行的，所收集的意見數據可謂不少，可是為何常常在大眾傳媒口中聽到假咨詢的事。若然要讓所收集的意見數據通過現今科技作出人工智能的客觀分析，是否可行？答案是正面的。

數據‧全部都係數據

自2012年本人就一直倡議這事，並在及後成立了通達網絡 Totaltact Network，目標就是利用大數據分析、透徹了解事情、找出核心事項、審視可行方案、有效運用資源、推動典範實務，透過「精通世情、道達研理」即「通情達理」，亦是「通達」名字的由來。我建議的平台就是運用了人工智能(A.I.) 加上機器學習(Machine Learning) 的社交媒體(Social Media) 大數據(Big Data) 分析平台(Analytics Platform) 來進行快速認知民間意向。我在2014年出版的「智看政策」一書也解釋過。

Mass Media Vs Social Media

大眾傳媒 (Mass Media) 與社交媒體 (Social Media) 之間的反映是有頗大的落差。從社交媒體的發帖(Post)和回應(Comment)得出的大數據分析可看到不少被大眾傳媒忽視的資料，內容更加貼地，正所謂「識睇‧一定睇Comment」，這些是真正來自社會大眾的聲音，不只是個別媒體的立場。當然，在搜集社交媒體數據這一環的目標，就不會像傳統研究方法般盡力尋找有代表性的樣本(Sampling)，而是依賴現今科技作出最大限度的追蹤總體(Population)。

口裡說不、身體卻很誠實

本人認為希拉里(Clinton Hillary) 在美國總統大選落敗的其中一個致命原因是：錯讀民意。今時今日還單靠那些傳統電話/街頭訪問的民意調查是不可靠 。因為大眾傳媒壓力和超高「道德高地」的水平導致受訪者未必有勇氣表態以避免他人攻擊，因此出現了「口裡說不，但身體卻很誠實」的投票結。之前MogIA就用類近建議的方法推算預計特朗普(Donald Trump) 的勝出。

電子管治要非離地投入

電子管治中的電子參與會是一個改善市民參與感覺的方法。有了貼地的基礎數據分析就能引發更深層的意見表達和討論，在良性循環下共識更易達成。