民調解讀:為何四大公投同意者多,但國民黨支持度卻被民眾黨超車?

我們想讓你知道的是
接下來兩場重要投票大事「公投」與「補選」,兩場投票可能最終仍是藍綠對決的劇本,但是國民黨需如履薄冰,若表現不如預期或是失誤連連,民眾黨趁機「真」超車,也不是不可能。
文:Leo Chu(中華民意研究協會副研究員)
台灣民意基金會10月26日發布最新民調調查結果,該次調查針對今(2021)年底四大公投如反萊豬、公投綁大選、珍愛藻礁、重啟核四等,我國民眾對於四大公投之同意與不同意統計,以及更新我國主要政黨最新支持度。
根據台灣民意基金會的說法,有關蔡英文總統的「聲望」(此處所指聲望應指蔡總統個人),調查顯示,在20歲以上台灣人中,54%基本上贊同蔡總統處理「國家大事」的方式,35%不贊同,贊同者比不贊同者多19.9個百分點。這項發現顯示,10月蔡總統聲望重新躍上5字頭,她的執政表現重新獲得明顯過半數公民的認可,儘管仍有35%的公民不認可,意味已經完全脫離五月疫情風暴所帶來的執政困境。
另外,關於行政院長蘇貞昌及其內閣施政表現的民意反應,調查顯示,在20歲以上台灣人中,51%的受訪者基本上滿意蘇貞昌內閣的整體施政表現,41%不滿意。滿意的人比不滿意的人多十個百分點。新聞稿同樣認為,蘇內閣業已脫離五月疫情風暴的執政困境。
公投本身或許就是對「蔡蘇體制」的質疑
年底公投目前已是如火如荼進行中,蔡總統身兼民進黨主席,在10月27日民進黨中常會上正式拍板公投「四個不同意,台灣更有力;四個不同意,台灣不會亂下去」,準備與國民黨在公投戰場上進行激烈的政治碰撞。國民黨主席朱立倫則以「1218四項公投全同意」、「公投大家挺,台灣謝謝你」作為號召,積極展開公投宣講活動。
不過,公投就政治學理而言,應可看作是「對於現任者的不滿」之一種宣洩與表達方式。據台灣民意基金會的調查結果,「反萊豬公投」如果明天投票,在20歲以上台灣人中68.1%傾向投同意票,25.7%傾向投不同意票,1.5%尚未決定,1.1%不投票,3.7%不知道、拒答,反萊豬公投的同意票大幅超越不同意票。
而「珍愛藻礁」公投如果明天投票,在20歲以上台灣人中,47.7%傾向投同意票,29.6%傾向投不同意票,6.1%尚末決定,2.2%不投票,14.5%不知道、拒答。同意票將比不同意票多18.1個百分點。
至於「公投綁大選」公投,最新民意顯示,如果明天投票,在20歲以上台灣人中,57.4%傾向投同意票,34.2%傾向投不同意票,1.7%尚未決定,1.1%不投票,5.6%不知道、拒答。同意票將比不同意票多23.2個百分點。
最後,「重啟核四」公投如果明天投票,在20歲以上台灣人中,46.7%投同意票,41.7%投不同意票,3.7%尚未決定,1.3%不投票,6.6%不知道、拒答。同意票將比不同意票多5個百分點。

以上台灣民意研究基金會的調查結果,點出四大公投的同意票壓過不同意票,象徵對於現今蔡英文暨蘇貞昌共治(「蔡蘇體制」)的質疑。尤其去(2020)年8月,蔡總統突然宣布開放我國豬肉進口品項(開放萊豬),亦將打破「牛豬分離」原則,這都與過去民進黨的一貫主張大相徑庭,近期「綠營口譯哥」趙怡翔在媒體TVBS政論節目「新聞大白話」表示「民進黨當初在野所以資訊不完整,做出反萊牛進口的錯誤決定」,都讓人不禁懷疑今昔相比之下,究竟哪一個才是民進黨的「真實主張」?
其他如「珍愛藻礁」(環保)、「公投綁大選」,皆是過去的民進黨曾經強力主張過的,爾今的公投都是對民進黨的質疑。
此外,我國經歷過今年513和517兩次大停電,人們對於能源政策與電力供應的穩定或許因此被喚起,調查結果中「重啟核四」公投同意大過不同意的背後,是對民進黨政府能源政策的質疑。
是故,由四大公投的同意皆大過不同意來看,輔以「公投是對執政者的質疑」觀點,蔡蘇的執政滿意度需要再行審視。可供以參考的是,根據美麗島電子報11月1日釋出的民調,對我國內整體經濟現況評價是正向評價的僅39.0%,儘管較上期上升6.8%,負向評價仍是主要評價(58.9%)。
民眾黨支持度首度高過國民黨?是否貼近現實仍待觀察
根據台灣民意基金會的調查,20歲以上台灣人中,27%支持民進黨(較上期約下降3%),16%支持國民黨(較上期約下降3%),18%支持民眾黨(較上期約上升5%),5%支持時代力量,4%支持台灣基進,約有27%的中性選民。在該調查中,民眾黨支持度超越國民黨1.4個百分點,是為首度超越。
然而,實際情況是否如此,恐怕仍待觀察與檢驗,特別是該機構過往歷史記錄,國民黨的支持度波動幅度很大,且曾經有評論者質疑該機構的國民黨支持度,似乎呈現某種「修正」模式。

如果比較同為偏綠的美麗島電子報民調,可以發現,國民黨獲得31.7%正向評價(較上期上升3.9%)、55.6%負向評價(較上期上升0.9%),民進黨獲得44.8%正向評價(較上期上升3.4%)、45.3%負向評價(較上期下降1.5%)。顯示國民黨、民進黨整體而言依舊維持基本的好感度,畢竟民進黨的執政態樣沒有改變,國民黨的監督態樣亦沒有大幅變化(或有立法院監督攻防的力道加強)。
由此看來,台灣民意基金會所做出的民眾黨「超車」,不排除某些偏誤在調查中未被排除,而造成如此結果。從綠營角度來看,民眾黨瓜分國民黨支持度,乃一本萬利的趨勢,倘若能夠成功操作成一大兩中的政治格局,民進黨「永續執政」的夢想也不遠了。
年關將至,接下來兩場重要投票大事「公投」與「補選」,民眾黨目前兩好兩壞的策略似有前後失據的尷尬,兩場投票可能最終仍是藍綠對決的劇本,但是國民黨需如履薄冰,若表現不如預期或是失誤連連,民眾黨趁機「真」超車,也不是不可能。三方博弈,國民黨如何能保本又連莊,恐怕得看當家主事者的本領了。
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責任編輯:丁肇九
核稿編輯:翁世航
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雷亞遊戲作品下載破億的秘密,聯手Google Cloud開源又節流

我們想讓你知道的是
2011 年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務,雙方合作長達十年的關鍵是什麼?
2011年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持,不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品,都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座,雷亞遊戲旗下作品的總下載數,全球上看1.3億次。
「我們的優勢,在於故事的呈現及藝術表現,創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀,」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性,雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境,進而讓團隊養成敏捷的協作文化。

Alvin Chung解釋,「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身,同時優化玩家體驗服務,而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構,透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有,可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程,這些不同階段的工作環境,雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程,雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動,絕對不能只有感性要素,更需要從理性角度洞察玩家行為數據,才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道,數據對於公司經營等同石油的價值,於是,雷亞決定成立數據部門,作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示,「以前只用database,資料的細緻度不夠;打個比方,透過database只能看存摺的結餘,無法回溯歷程資訊;後來成立數據部門,把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery,等於帳本的每筆明細都會留下記錄,再結合商業智慧與分析軟體Tableau,讓DAU(日活躍用戶)、MAU(月活躍用戶數)、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」

為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品,雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度,進而排除不利玩家留存的情境,就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例,遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率,如果發現新手歷程在某一區卡關過久,他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料,找出用戶成長停滯的原因,進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法,促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況,每天處理報表容量達9TB、單日300G流量,以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量,雷亞也透過BigQuery搭配Tableau,落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境:他們想知道玩家在特定戰場,怎麼運用卡牌的排列組合,這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算,掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析,找到禮包購買率的最佳時機點,並微調設定禮包內容物,以強化玩家購買誘因,讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流,借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長,對於遊戲開發商是「開源」策略,那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率,則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到,他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類,內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元,運行過程勢必就會有所花費,這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程(SRE)工程師Gene Liu表示,「洞察伺服器維運數據,可以知道我們的後端服務是否有效率?服務品質如何?又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況?透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量,讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到,SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定,並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說,遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程,不但要保持通暢,而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區,等於系統的流量高低峰是24小時在變動;甚至若有特殊行銷檔期,玩家在同一時間大量湧入領獎勵,SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。

Gene Liu對此提到,「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上,後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務,可以大幅度减輕我們的工作負擔,不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源,跟以前的維運工具相比,現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面,Gene Liu接著說,雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana,Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表,並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常,就能立刻行動來最佳化産品的效能,或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後,能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢,或發現花費異常時候,可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用,現在則是可以即時得知系統數據,並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品,提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作,除了上述相關應用,其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案,在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。

Alvin Chung最後回應,「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能,讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定,也希望借力於雲端讓我們越來越省心,專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品,更即時觀察市場的回應,進而縮短time to market的腳步。」
由此可見,雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際,藝術也要融合技術,除了讓玩家在遊戲過程感到幸福,同時也基於雲端應用,提供玩家快速又彈性的滿意服務。