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台民调乱象丛生尽显政治算计_参选人_公司_我的网站

生化危机

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原标题:台民调乱象丛生尽显政治算计参考消息网9月13日报道香港《亚洲周刊》9月12日一期发表报道称,台湾岛内参选人在选举季各出奇招,其中民调被认为是重要武器之一,很多人将它加以“修正”,以挫对手锐气。在台湾,民调已经“变调”,不再是单纯探询民意,很多时候成为竞选文宣,最近就发生这样的案例。    【文/观察者网 陈思佳】          7月17日至20日,2026世界人工智能大会(WAIC)在上海举办。报道称,针对台北市长选举,近日有两家民调公司的民调结果落差很大,引发议论。最新TVBS民调显示,国民党参选人蒋万安目前民调第一,领先无党籍参选的台北市前副市长黄珊珊,民进党参选人陈时中居第三;但另一家《放言》民调则显示,陈时中目前拿下第一,其次为蒋万安、黄珊珊。两份民调最大差异在于蒋万安的支持度相差了近10个百分点,陈时中与黄珊珊的差异不大。由于本次大会恰逢2026美加墨世界杯的收官阶段,使用人工智能(AI)预测大力神杯的归属也成为一个热门话题。

B | 所以究竟要如何评判哪份民调较准确呢?TVBS是老字号的民调先驱,固定在选举期间发布民调,被认为信用可靠。《放言》则是由亲绿的资深媒体人周玉蔻创办,委托山水民调公司进行该次民调,山水亦是家老牌民调公司,但曾被指“有民进党的影子”。         北京时间19日,即决赛前一天,在WAIC现场直播中,商汤科技旗下全场景AI办公助手“办公小浣熊”对比赛结果作出预测,认为西班牙将获胜。

C | 实际结果也确实如此,西班牙凭借费兰·托雷斯在加时赛的进球,1-0战胜阿根廷,时隔16年再次登顶。         这并非小浣熊首次作出精彩的预测。在世界杯小组赛阶段,小浣熊曾“命中”了32支晋级淘汰赛球队中的26支,其中包括成功预测佛得角出线。佛得角称得上是本届世界杯“最大黑马”,在小组赛中爆冷战平西班牙,并以小组第二的成绩晋级32强。

D | “基本上,民调已经变成文宣的一部分,”台北市长柯文哲说,“你想要看什么样的民调,都可以做给你看。         北京时间7月20日,2026美加墨世界杯决赛,西班牙1-0战胜阿根廷 IC photo          AI是如何“看”比赛,如何预测足球比赛结果的?观察者网与商汤科技小浣熊家族负责人贾安亚进行了对话,她指出,AI并不是简单地猜测答案,预测世界杯结果的背后,展现的是对数据、文本和复杂变量的综合处理能力,AI不会消除不确定性,而是帮助人们更理性地理解问题。         “AI不是预言机器,预测也不是玄学”          事实上,在本届世界杯的早期阶段,办公小浣熊最初预测的结果是阿根廷将挺进决赛并夺冠。

E | 但在决赛前夕,基于对球队近期状态、攻防效率、关键球员表现等最新公开数据的分析,小浣熊给出了新的预测,认为西班牙夺冠的概率更高。”言下之意是大家不用太认真看待。台湾联合新闻网9月12日的报道也关注了岛内民调乱带风向的问题。         贾安亚告诉观察者网,足球比赛结果受到很多因素影响,人们可能会看强队光环、球星名气、过往战绩,但这些并不一定能完整反映一支球队当下的真实竞争力。         小浣熊进行预测时,会把问题拆得更细,比如深入分析球队近期状态、阵容稳定性、历史表现、攻防效率、对手结构、赛程难度、伤病情况、关键球员影响,以及同组竞争关系。         她以佛得角为例,这并不是典型的热门球队,“如果只凭直觉,很多人可能不会优先看好它。报道说,台湾地区年底地方选举进入民调、网络声量作战阶段,但既有民调公司替特定参选人量身打造调查方式,也有通过网络让支持者灌票方便带风向,更有人月烧百万新台币(1元新台币约合0.22元人民币——本网注)请网军攻击对手。“选举资讯战”打得火热,选民却看得半信半疑。但数据分析的价值就在这里:它可以把一些不那么显眼的变量拉出来,比如球队在特定阶段的稳定性、比赛执行力、对手分布、净胜球压力等,然后放到同一个框架里比较。

F | 学者提醒,未符合统计学基本要件的民调都充满政治算计。”          谈及世界杯决赛的结果,贾安亚表示,决赛和普通比赛不一样,决赛中的临场状态、战术调整、伤病情况、裁判尺度、甚至一次偶然失误,都可能改变最终结果。民调业者透露,有些民调公司会推出类似“假民调”,甚至有“包你赢”民调,从问题设计到调查方法,故意有利于特定参选人。所以小浣熊给出的不是确定性判断,而是在当前信息条件下的概率分析。另外,新闻或门户网站推出的网络民调很流行,但也最具争议,因为容易出现支持者重复投票的灌票现象,许多民调结果会与民众想象差异极大,有带风向的特定目的。

G | 报道称,针对民调怪象丛生,台湾艺术大学广电系教授赖祥蔚说,民调常被当成选举工具,最早是在问卷题目或样本上动手脚,使用引导式题目或抽调样本以获得想要的结果,更夸张的是没实际做民调就报数据。台大政治学系教授王业立认为,网络投票参考就好,这种调查基本上未符合统计学基本要件,但因结果可能对于中间选民起带风向作用、让民调落后者被弃保(指某政党或参选人因担忧同类型的参选人瓜分选票,就会喊出“弃保”的口号,希望选民将选票集中在有机会胜出的参选人身上——本网注),算是种政治算计。报道说,坊间民调依调查题数与样本数要价约12万到50万,除一般民调公司,市场调查中心、学术机构和新闻网站也抢食民调大饼,出现许多怪象。         “小浣熊的过程不是简单问一句‘谁会出线’,然后让模型猜答案。台湾联合新闻网9月12日的另一篇文章也说,一场地方选举,全台花费超过百亿。

H | 选战本来就存在严重的“贫富差距”现象,如今还有参选人为了带风向、操作弃保,花钱通过民调公司做手脚,以引导式题目、拿掉不利样本等方式进行假民调,企图欺骗选民、赢得胜选,更令人难以接受。文章说,部分有钱的参选人光操弄民调还不够,竟还聘请网军,通过散布对手负面信息的手法来洗白自己声量。它会先整理数据,再建立分析维度,形成概率判断,最后给出理由和风险提示,”贾安亚说,“体育比赛的魅力就在于不确定性。AI能做的不是消灭这种不确定性,而是帮助我们更理性地理解它。文章称,这种用金钱堆砌起来的选举现象,成功帮许多参选人调整“人设”、让相关业者赚得盆满钵满也就算了,更严重的是选民也被蒙在鼓里,这早已脱离选举本质,只会让有资源的参选人越来越极端,“选战资讯战”也会让台湾选举更混乱。

I | ”          不过,她也强调,体育比赛永远有偶然性,AI不是预言机器,也不应该被包装成玄学,真正值得关注的是它能不能在复杂信息中提供更高质量的分析框架。世界杯预测只是一个更大众、更容易理解的窗口,背后展示的是AI对数据、文本、规则和复杂变量的综合处理能力。         据介绍,办公小浣熊是商汤推出的全场景AI办公助手,覆盖个人用户、专业办公人群,以及企业和产业客户的真实任务场景,具有全场景覆盖、结果交付、任务链路能力和安全可控等优势。返回搜狐,查看更多责任编辑:

。         目前小浣熊已经服务了8000多家企业客户,覆盖供应链、金融、教育、政务、电商运营、企业经营管理等多个行业和场景。         “AI不应该替代人,而是成为工作系统的一部分”          在信息化时代,数据分析能力是衡量AI性能的一个关键指标。贾安亚告诉观察者网,在这一方面,小浣熊系列产品构建起从数据清洗、指标构建、业务理解、推理分析到结果交付的一整套能力。

J |          她表示,为提高数据分析的准确性,小浣熊首先会做好数据治理,帮助用户做数据清洗、格式整理、异常识别和指标统一;其次是理解场景,根据不同业务和问题选择相应的分析路径;然后是把数据判断和业务常识结合,在具体语境里解释数据结论;最后是确保分析可解释,让用户能够复核AI的分析结果。         但数据并不是决定结果的一切,很多时候,个人的主观判断、情绪变化或者突发事件,都可能彻底改变事件的结果,这往往是难以提前预料的因素,也不一定能在数据中得到直观、完整地体现。

K |          对此,贾安亚表示,小浣熊倾向于分层处理问题。例如,对于已结构化的数据,AI可以直接进行分析;可以间接观察到的信号,往往能反映变化的趋势;突发和人为变量则不会给出确定性的判断,AI会把它标记为风险因素或通过情景分析告知用户。         她说:“这也是我们对AI的基本看法:AI应该增强人的判断,而不是假装替代人的判断。”          在金融、医疗、教育等领域,不仅看重数据分析能力,数据安全和隐私保护问题也是重中之重。贾安亚表示,小浣熊在这方面有几个原则,包括数据使用最小化、明确AI的权限和边界、重视本地化和企业级部署能力、确保过程和结果可追溯等。         她指出,如果数据安全、权限边界、隐私保护没有做好,AI能力再强也很难真正落地,“从更大的趋势看,AI应用真正进入产业深水区后,竞争不会只是谁的模型更会说话,而是谁能在安全、稳定、可控的前提下,完成复杂任务交付。这也是小浣熊非常重视的方向。”          如今,AI已经逐渐成为一种应用于方方面面的生产力工具,许多人已经习惯在办公等场景中使用AI来处理不同任务,甚至出现人在下班后AI继续干活的场景。         对于这些变化,贾安亚认为,AI正在重构工作方式,很多重复性高、流程相对固定的信息密集型工作,不再需要由人亲自完成每一步,工作开始变成另一种形态:人提出目标,AI 拆解任务、处理材料、调用工具、生成结果,人再做判断和确认。         她说:“但我不认为AI应该被摆在‘替代人’的位置上,而是应该成为工作系统的一部分。它可以帮人生成初稿、分析数据、完成重复劳动,但方向、责任、价值判断和关键决策,仍然应该由人来承担。”          在贾安亚看来,未来真正有价值的人机协作,不是人完全不工作,也不是人被AI牵着走,而是人更专注于定义问题、判断结果、承担责任,AI则把大量繁琐但必要的工作做好,“这个变化会影响企业组织、办公软件,也会影响每个人的工作方式”。

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Published on:04:39:39


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