《旗飄揚下的她們》:用「自願」與「被迫」評價慰安婦,其實是國族父權思維的煙霧彈

我們想讓你知道的是
「自願」與「被迫」的記憶來自九零年代台灣兩大政黨的政治鬥爭,國民黨與民進黨對於「慰安婦」議題的各自表述。重新思考在戰爭與國家威權下、從娼者與國家動員、戰爭中的「她們」,從冷戰時期服務美軍的「吧女」,與在人們日常生活中知道的酒家女,《旗飄揚下的她們》藝術計畫也就此誕生......
文:黃孟雯
1991年,南韓「慰安婦」向日本政府提出訴訟,要求日本政府道歉賠償,各國的慰安婦受害者陸續發聲,國際間開始關注「慰安婦」議題。
台灣「慰安婦」議題在此時浮上檯面,台灣「慰安婦」陸續現身,公開她們的受害經歷。然而,正當台灣開始進入此議題的公共討論,台灣政黨卻以「自願」與「被迫」做為政治鬥爭的焦點,加上台灣社會對性工作者的貶斥與偏見, 這使得「慰安婦」議題在社會中難以推行。
「自願」與「被迫」的記憶來自九零年代台灣兩大政黨的政治鬥爭,國民黨與民進黨對於「慰安婦」議題的各自表述。1992年,立法院進行「慰安婦」議題質詢,立委陳水扁帶入「軍中樂園」質問國防部,「自願」與「被迫」成為兩者爭論核心。
2001年,小林善紀的《台灣論》一書引發了「慰安婦自願說」爭論。國民黨以「慰安婦」作為日本帝國的暴行藉以攻訐親日的民進黨,民進黨則以「軍中樂園」攻訐國民黨罔顧人權的威權統治。
「自願」與「被迫」在政治鬥爭中成為互相攻訐的手段,兩個政黨為了操作各自擁立的國族意識,將帶有道德價值判斷的「自願」與「被迫」詮釋作為兩黨互相責難的刀柄。
2015年,「慰安婦」議題陷入「反高中課綱微調運動」的爭議,慰安婦是「被迫」還是「自願」再次成為親日/親中、民進黨/國民黨的國族敘事箭靶。然而,無論「自願」與「被迫」都是對歷史粗暴的詮釋,阻礙了我們對於「慰安婦」歷史真相的了解,「自願」與「被迫」是我們三十多年來一直無法跨越的溝。
根據朱德蘭《臺灣慰安婦》[1] 一書,以〈臺灣慰安婦認證資料〉、〈日據時期臺灣戶籍資料〉為基礎,[2] 由婦援會查訪調查的台籍慰安婦五十九人中,其中約有二十位女性原本的職業為「花柳業」從業者,[3] 三十九位為一般婦女,在這五十九人多數以詐欺就業、警察強制、抽籤等方式被徵召,僅少數在徵召時知道工作內容。
從資料判斷,慰安婦包含了一般婦女與從娼者,這才是歷史事實,劃入「自願」與「被迫」的二元對立,並無助於我們對於這段歷史的了解,偏見會使沉默者更加沉默,造成她們在現今社會中的二次傷害。
「自願」看似帶有自我意志,其實隱蔽了她們由於經濟貧窮、性別結構與社會階層而不得不從事這項工作的「非自願」因素,她們從業背後的原因是無法被看見與討論的。
在我們以儒家倫理作為共享價值理念的性別文化中,性工作挑戰了我們普遍共享的性道德觀,性工作者被視為破壞人倫和諧與道德瑕疵的,人們對於她們常帶有偏見與鄙視。
從娼女性並非我們性別文化中所推崇的「好女人」,然而國族需要可被大眾紀念與喚起國族意識的女性受害者,從娼者的性道德瑕疵難以引起同情,「被迫」的良家婦女才符合國族「好女人」犧牲者的形象。
從娼者逐漸在「慰安婦」的歷史記憶中被隱匿。性道德有瑕疵的娼婦,並不符合國族之值得被同情與可被國家記憶的女性形象,「被迫」才是值得同情的良婦,符合可被國家救贖的對像。然而關於被國家動員的從娼者呢?「她們」注定只能成為被撕掉的一頁嗎?
我重新思考在戰爭與國家威權下、從娼者與國家動員、戰爭中的「她們」,從冷戰時期服務美軍的「吧女」,與在人們日常生活中知道的酒家女,誕生出《旗飄揚下的她們》藝術計畫。在爬梳了相關歷史文獻後,進而理解到兩者身分交會節點在「公娼制度」,此計畫以便以其作為研究主軸,從性工作者的角度,建構出從日治時期―二戰後——冷戰「她們」的敘事。

十九世紀末,台灣成為日本第一個海外殖民地,性的治理成為日本帝國擴張殖民地之政策之一。學者陳姃湲指出,當時日本殖民統治者中軍人大量來台,為了保護作為統治者的日本男性之健康,殖民政府制定預防性病蔓延的對策,將日本內地的公娼制度引進於台灣,使延伸國土──台灣,具備猶如內地般的買春市場與環境。[4] 公娼制度的實施不是為了台灣人,而是為了在台日本人。[5]
二戰時期,日本帝國積極向外進行軍事擴張,為因應軍人性需求,在各地部隊設置「慰安所」。公娼制度為慰安婦制度形成的重要歷史背景,兩者在建立的邏輯與制度的形成有著密切關聯 [6]。慰安婦初期招募對象為花柳業從業者,隨著戰爭情勢擴大,慰安婦需求急增,為了徵召到更多的女性,招募系統以詐欺就業、強制、抽籤等方式募集動員殖民地台灣女性。
戰後,中華民國政府播遷來台,當時台灣面臨冷戰的國際情勢與國共戰爭遺留等問題,國家武力仍備受重視。軍方為了解決因軍人性欲而衍伸的紀律與疾病傳播等問題,於1951試辦「軍中樂園」,制度設計之初,參考日本慰安所制度,[7] 與參照公娼模式設立。[8] 1957年改名為「特約茶室」。直至1992年,軍中樂園走入歷史。
台灣於二戰後開始出現美軍,隨著韓戰與越戰的冷戰格局,駐台美軍人數擴增。服務美軍的性產業由此而生,除了台灣軍方參照前述特約茶室而設置的「美軍特約茶室」,後改名為「駐華美軍俱樂部」,在美軍酒吧工作中的「吧女」為此時期的身分代表。吧女的工作地點不僅限於酒吧,在她們多樣性的生命中總結以「吧女」這個身分作為與美軍互動的親密關係工作者。[9]
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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。