數字政治的弔詭,從漢生病看殖民的邊緣治理(上):病患刻意多報或少報的用意

我們想讓你知道的是
本文以「數字」為中心,看看日治台灣怎樣用統計與推估面對這些「看不見」的漢生病人。
文:郭文華(國立陽明大學科技與社會研究所副教授)
一、政治的數字,數字的政治
如果本文準時出刊,那應該是2016總統大選前夕。我不是名嘴也不算命,看不清屆時誰輸誰贏。但清楚的是,在這個關鍵時刻選情的數字分析將會是討論重點,徹夜不休。
確實。不只是政治,數字是現代生活的基底,天天使用,無處不在,但很少人留意它們如何產生,意義為何。以2014年3月《兩岸服務貿易協議》的爭議來說。當時學生進入立法院,號召大眾於3月30日站出來,讓政府「看見人民的力量」,而這場遊行的人數成為爭論焦點。維持秩序的警政署發布當天僅有11萬6千餘人,但主辦單位卻認為現場超過50萬人,是政府低估影響力。許多媒體也在現場,但對總人數沒有定論,網路也有以各種公式,或比較過去幾場號稱「百萬」的遊行活動,推估參加的合理人數。
本文不討論那場遊行的確實人數,而在意公眾如何以數字來「現身」。相較過去用投票反映民意,現在的民意不但即時,而且與數字習習相關。這些民意不限於遊行,也不見得是簽名連署,而也可以是按「讚」人數或粉絲數。雖然它們形式不同,但重點都是集體的數字呈現。
「現身政治」的另一面是數字操弄。在政治論述裡數字既是人氣,也是可以操作的對象。記得太陽花運動中中正一分局局長方仰寧下令驅離引起眾怒,不但警局遭到包圍,方局長也因此辭職。與此同時,網路出現一個「無限期支持方仰寧、支持警察」臉書專頁,3小時內就有3萬人按讚,之後更迅速累積到24萬人。對此,粉絲團在受訪時表示「短時間爆量,只能說這與多數民眾看法相同,是大家的努力」。短短一天後,網友便踢爆這個專頁的粉絲數有問題。
有三分之一的按讚者是所謂的「僵屍帳號」,不活動也不貼文,註冊國與臺灣也沒有關連,似乎只是為支持這個專頁而來。一些網友檢查粉絲的增加趨勢,發現按讚數無時不刻都以穩定速度成長,不合網民生活作息。對此質疑臉書管理者回擊「買讚說」沒有根據,網友也隨即設立「因為支持警察,所以我反對方仰寧」的專頁,有3500位粉絲湧入。
到底方局長受不受支持?就數字而論,「因為支持警察,所以我反對方仰寧」專頁最後累積到近3萬人,貼文停在2014年的5月份,以支持警察組織工會的遊行報導作收。而「無限期支持方仰寧、支持警察」專頁雖然幾天內衝出20餘萬人,6月馬英九總統赴中央警察大學致詞時還據此稱「社會還有公平正義」。
但不到3天該粉絲團便宣布「完成階段性的任務,決定讓這個粉絲專頁名稱走入歷史」,以及「很感謝這段時間給予我們幫助的網友、媒體,因為有你們,我們才能走到現在,也很感謝馬總統對於我們的肯定與支持」。改名後該專頁支持度急速趨緩,內容也時有時無,聚焦一般警務與宣導。
以上顯示政治與數字的微妙關係。不管是遊覽車動員或者是網路買讚或者是滾動式民調,這兩者相互關連:政治需要數字建立群眾效應,數字則需要政治論述來深化重要性。於是我們有「萬人造勢大會」的動員號召,也有「千人響應,一人到場」的尷尬。
但回歸政治的本質,到底這些數字只是「數字」,只是論政的背景,還是它們反映一個個的個人,有自己的想法與考慮?我不是政治學者,但要用日治時期漢生病患的例子,指出在主流社會的「現身政治」下,對邊緣人物的想像與操弄。

Photo Credit: Eddy Huang @ Flickr CC BY SA 2.0
二、數清楚漢生病人
毋庸置疑,在1895年到1945年台灣被日本統治。但是,統治者如何經略台灣,讓台灣成為現代化的殖民地,學界有不同看法,其中「數清楚」是關鍵。迥異於一般人認為殖民治理講求精確與正確,社會學者姚人多以土地調查與人口普查為例,指出追求數字不止是滿足好奇,也要付出代價。事實上這些調查的手續十分繁雜,不管是執行者或是受調查者都需要適應,而調查本身也產生預期外的政策影響。
衛生統計更細緻展現這個治理特性。台灣總督府從1897年開始全島調查,兩年後出版第一本統計書。其中衛生部分涵蓋衛生機關、患者疾病類別、傳染病、性病、海港檢疫、水道等項目。但平平都是統計病患,資料的嚴密度並不相同。
接收時造成日軍困擾的瘧疾與腳氣病在領台後立即列為統計項目,之後從未缺席。同樣的,鴉片作為台灣最嚴重的治理惡害之一也得到關注,在《第一統計書》裡有「取鴉片膏與有鴉片特許者」統計,並從1905年「臨時台灣戶口調查」起全面統計吸食者。
相較這些傳染病,漢生病患卻一直都沒數清楚。雖然1905年的臨時戶口調查中便有漢生病統計,與花柳病、甲狀腺腫併稱為「地方性傳染病」,不過病患數從未獨立呈現,而且一直到《第十九統計書》(1915年調查)才列出「官立醫院門診漢生病治療患者數」與「公醫治療漢生病患者數」,每年大約是數十人。
從統計上看,漢生病與其說是威脅,還不如說是當局控制傳染病的業績。此外,警務局分別在1910年、1918年、1926年與1930年針對漢生病舉行四次全島調查。總患者數都在幾百人,集中在都會區的台北、台南,還有後來居上的高雄,只有最後一次時總人數才突破一千人。
Tags:
新創Onramp Lab再下一城!看新產品ContactLoop聊天機器人,如何助金融業客戶業績提升2倍?

我們想讓你知道的是
談起Onramp Lab這個新創團隊或許有些陌生,但自2015年成立以來,憑藉著技術本位的實力與內部夥伴並肩合作,成功擄獲了金融、媒體、娛樂甚至是食品等不同產業,令人更好奇 Onramp Lab 究竟有何看家本領,又將拿出什麼秘密武器來滿足市場與客戶的需求?
談起Onramp Lab這個新創團隊或許有些陌生,但自2015年成立以來,憑藉著技術本位的實力與內部夥伴並肩合作,成功擄獲了金融、媒體、娛樂甚至是食品等不同產業,令人更好奇 Onramp Lab究竟有何看家本領,又將拿出什麼秘密武器來滿足市場與客戶的需求?
攤開Onramp Lab目前的解決方案版圖,Onramp Lab執行長吳鎮雄分析,目前團隊除了有以提供金融諮詢的搜尋引擎優化FinanceJar外,還有能提供從買廣告、刊登廣告等媒體採購一條龍服務的ThreeSigmaMedia,「但我們在協助企業過程中發現聯繫消費者的最後一哩路出現了斷層,」無論企業投入多少的廣告資源,若無法在黃金時間與消費者接上線,就容易錯過了可能創造產值的機會,甚至在錯誤的時間聯繫、也會影響品牌好感度。
吳鎮雄表示根據Onramp Lab內部的統計,當企業投放廣告找到消費者後,即時(realtime)聯繫與20分鐘後以及隔天聯繫所能創造的成交結果,將相差4倍到10倍之多,且消費者對與品牌的關注度與專注力也隨著時間雪崩式遞減,這讓Onramp Lab團隊試圖去思考,如何能近一步協助手中的企業客戶有效解決此一問題,因此催生出了Onramp Lab第三個解決方案:ContactLoop AI聊天機器人。
導入ContactLoop,為企業創造營收又省時省力

試想當你去參加一場聯誼獲得到心儀對象的聯繫方式時,你會怎麼做?「聯誼結束到約出來碰面,肯定會醞釀一段時間啊!」吳鎮雄笑著說。
同理,當企業透過廣告投放獲得一份潛在客戶名單,他們究竟是真的對產品有興趣,還是不小心誤按?過去企業只能照著這份名單逐一聯繫,拒絕、碰壁甚至是未果都是常態,但對於企業而言大量的人力與時間投入都是成本。如今,企業能透過Onramp Lab團隊打造的聊天機器人ContactLoop,透過AI與潛在客戶初步互動,再篩選出更精準的清單進行溝通,讓完成最後一哩交易的路變得更有效率。
吳鎮雄表示,這項服務在美國上線半年多來,就成功為金融產業企業客戶節省至少3成的客服人力,同時靠著更精準的消費者名單,衝出2倍業績成長的表現。「團隊花了大量時間了解客戶的使用場景,」如何與消費者打招呼、應該要準備哪些回應內容、避免開放式的問題不易聚焦等,當消費者被廣告吸引的那一刻起,ContactLoop就能即時的與他們聯繫,透過如同真人般一問一答的簡訊對話流程,篩選出真正含金量高的潛在消費者,協助企業最後能「一竿進洞」。
或許有所不知,由吳鎮雄領軍的Onramp Lab團隊,旗下產品皆是由在台灣的開發團隊一同協助打造,且團隊的平均年齡僅30歲,同時具備著強大的行銷DNA與產業知識背景,甚至對於銷售場景也多有著墨,相較於強調「技術」的聊天機器人,ContactLoop的產品設計上能更佳直覺與人性化,來自台灣的產品也更能解決各個市場的企業痛點。
Onramp Lab產品技術總監竇友志表示,ContactLoop不僅提供一站式服務,探索客戶需求,更隨時調整聊天機器人的參數與訓練其語言辨識模型,確保企業在使過程中能準確掌握消費者需求,更能針對問題進行AB測試、找出最佳的起手式或應答。針對美國市場區域碼眾多的特殊性,ContactLoop也能在後台依據消費者的所在地進行分類,避免用非其所在的區域碼電話聯繫,「就好像你在台北接到陌生區碼的電話也可能拒接是一樣的概念,」竇友志説。

摩拳擦掌台灣市場,瞄準保險、電商產業
如今,ContactLoop這項全新服務在美國已成功打下第一仗,「很期待接下來能帶進台灣市場,」吳鎮雄説。從他的觀察發現,諸如保險、電商、醫美這類型在台灣市場蓬勃發展,卻仍需要耗費大量人力與廣告成本進行陌生開發消費者的模式,或是高電價且資訊量大的電商零售,都是ContactLoop AI聊天機器人可以協助轉型的產業。

吳鎮雄認為Onramp Lab團隊能給予企業客戶的不只是ContactLoop而已,從協助企業找出精準消費者名單開始,整合ThreeSigmaMedia、FinanceJar等不同解決方案,以一站式的角色給予企業更完整的服務,他相信Onramp Lab能與企業客戶一同創造更好的價值。