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看占領華爾街行動如何加速科技創新

D Academy 數位文化學院
・2012/01/21 ・959字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 492 ・五年級

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(圖片來源: 原文出處)

占領華爾街行動不只受益於數位工具的幫助,它也改變了新媒體的面貌。與其探討數位科技如何改變了抗議活動,不如來研究一下,當今的群眾活動如何改變數位科技的面貌。

請看占領華爾街行動如何建立起自己的網路

這個概念因為英國 “完整英國” (UK Uncut) 活動的抗議者而受到矚目。英國抗議學生開發一種名為Sukey的新工具,互相幫助避開警方的佈署。

今年秋天,紐約市祖科蒂公園 (Zucotti Park)的占領者 (occupier)也開發出新工具來取代現有科技。Tumblr就是占領者早期所使用的部落格平台,這個平台在抗議活動前因紐約的時尚與攝影而出名,但之後,抗議者們賦予了Tumblr新的意義。每增加一個和活動相關的標籤、記錄和回文,這個平台的功能就更加突出。

占領者也是近期嘗試建立網狀網路 (mesh network)-在地化的獨立網路-的例子 (這種網路不使用有可能被政府封鎖的中央集線器)。2011年,埃及發生動亂,當穆巴拉克總統切斷全國網路時,網狀網路就被視為可行的解決辦法。埃及的經驗激發了兩個計劃的產生-Open MeshApps for the Apocalypse。現在,占領者們也創立起The Free Network基金會,就和它的先驅一樣,基金會的目標也在於利用當今抗議活動的發展,為往後的行動創造出更多科技工具。

華爾街抗議中所出現的新工具,直接回應了使用者的訴求。例如,當抗議者發現,手機麥克風已經不足以在祖科蒂公園傳播訊息,科學技術人員加入抗議活動者的行列,打造出一款手機工具,來傳遞即時訊息。如果手機有擴音功能,且使用者知道號碼及密碼的話,People’s Skype工具可以將手機變成分散式PA系統 (擴大電子系統信號的設備)。透過手機鍵盤,這項工具也可以用來進行即時投票。

Facebook上新推出的Occupy Network app,為線上動員提供簡易的方法。不需要慢慢篩選一個又一個和占領行動有關的社團、專頁或活動,這款app幫使用者利用所在位置,輕鬆找到Facebook好友中誰加入了占領華爾街的行動。

科技和社交網站現在還無法準確預測未來使用者的需求,必須要靠科技開發商和使用者加強溝通交流,才能有更進一步的發展。在那之前,將還是大型群眾活動主導這一切。

資料來源: How the #Occupy Movement Is Spurring Tech Innovation   譯者:Dido

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D Academy 數位文化學院
6 篇文章 ・ 0 位粉絲
D Academy 數位文化學院,或簡稱 「D 學院」,是台灣數位文化協會內容推動中心繼 PanSci 泛科學網 之後,成立的第二個非營利知識平台,目的是推動數位素養。

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群眾人數,怎麼估比較專業?
陳 慈忻
・2014/11/26 ・2642字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 545 ・八年級

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警方估計柯P嘉年華的人數,與柯營公告的人數差異很大。(圖片來源:馮維義)
警方估計柯P嘉年華的人數,與柯營公告的人數差異很大。(圖片來源:馮維義)

從太陽花學運、香港佔中到令人緊張的選前週末,「參與人數有多少?」往往在政府與公民、鄉民、暴民兩方產生拉鋸。雖然警方估計的人數是柯營公告的五折,柯文哲仍表示「沒什麼好吵的,票投出來最重要」。不過另一位阿文對人數估計的差異表示「相信警方專業」,我剛好在太陽花學運後投入群眾人口的估計研究,藉此機會,與各位就這個問題本身,討論一下目前的方法是否具有明顯的瑕疵?如何更「專業」?

大多數的人口估計方法,都運用一個簡單的小學公式:

人數=面積×密度

也就是說要有精準的估計,在面積、密度的評估上就不能馬虎。然而每一場活動有最熱鬧和最外圍的地區,警方忽略活動的外圍區域,只算了活動最「熱鬧」的區塊,其中最主要的原因是警方想要用一個「平均密度」去估算(例如:3人/平方公尺,或者2人/平方公尺),因此相對人數稀疏的外圍地區,當然就無法算進來囉。

姑且不挑剔警方畫的範圍是否精準,我們注意到,太陽花學運時警方採用的平均密度也是3,這個3為什麼這個好用,一點依據都沒有嗎?其實是有的,而且已經使用近半世紀。1967年美國柏克萊大學新聞系教授雅各(Herbert Jacobs)對示威人潮進行人工估計,得到了這個約略的數字,此後「雅各法」廣泛的被使用。

為什麼我們只能用一個或兩個平均密度去估計呢?最主要的理由是,「全面評估密度分布耗費大量人力、成本,所以乾脆採用以一概全的平均密度。」可是熱鬧區和外圍區的人口密度差距極大,即便都在熱鬧區,因為大家的姿勢、體型,或其他臉書大神也無法解釋的偶然原因,真實地表的人群密度是很不均勻的。如果說不確定性這麼大,那警方採用2還是3,衍伸出20萬和30萬人的差距,實在很難苟同阿文說的專業呀。

從美國影集疑犯追蹤(person of interest)正打得火熱,可以想像現代社會監視器普及的程度,很多資工領域的研究開始運用監視器畫面,鑽研特定範圍內的人口估計,他們的做法簡單來說,就發展用各種影像分析方法,計算一張影像中的人數(例如運用影像pixel的R、G、B數值,挑選出影像中人佔面積,或者從影像的輪廓推估人數)。隨著這種方法發展蓬勃,一張影像中人數估計的精準度可以達到很高的水準,但是如果要用來估計大規模的群眾人口,會有兩個致命性的問題:

第一個是資料取得,政府不會給暴民監視器影像。

第二個是方法本身的限制,就算計算出每張影像的人數,沒有監視器的地方怎麼辦?

今年太陽花學運的330遊行的人數爭議,我開始想,群眾的力量(Crowd sourcing)加上地理學的空間分析專長,或許可以解決這個難題,因此向網友大大們蒐集了上千張的照片,此外,邦吉空拍工作室也提供了一些空拍畫面。我用簡單的分析流程,來說明這份研究如何進一步精確估算人口密度分布:

第一步:資料蒐集

網友的平面照片可以取代監視器畫面,只要有人在的地方,就有機會取得那個地方的影像,比監視器遍布的範圍更廣,資料的共享性也更高,這份研究挑選了其中下午4點左右的照片,避免人口分布隨時間變化的問題。此外,我們還是會遇到影像不連續的問題,也就是說,照片再多,也不可能100%遍布所有地區,因此我們需要4點時大範圍的空照圖,來處理這個問題。

第二步:資料分析

運用物件導向的影像分析,可以計算出人口密度。(圖片來源:網友)
運用物件導向的影像分析,可以計算出人口密度。(圖片來源:網友)

物件導向影像分析軟體(Object-based Analysis)有別於傳統的pixel-based的影像分析軟體,除了可以用影像中pixel的RGB數值來進行分析,還能夠考量到物件的幾何形狀、相對位置等,幫助我們更精確地計算出人臉數。如此一來,如果我們有十張照片,這些照片有紀錄拍攝的座標,就可以找到十個空間位置的人口密度。

到此為止,我們還無法將這些「點」密度,推廣到大範圍「面」的人口密度。

因此,我們需要第二種資料:空照圖。空照圖因為拍攝的距離較遠,不足以讓我們點出畫面中到底有幾個人,但是用影像分析軟體,可以挑出人所在的範圍。有了這筆資料,我們就可以用地理資訊系統(GIS)軟體,將景福門地區切成網格狀,以空間分析的軟體工具,算出每個格子有多少 % 是人,這個比例就是每個格子的相對的人口密度。

藉由影像分析軟體找出空照圖中人佔的區域(黃色)。(圖片來源:邦及空拍工作室)
藉由影像分析軟體找出空照圖中人佔的區域(黃色)。(圖片來源:邦及空拍工作室)

第三步:空間推估

最終的結果呼之欲出,我們在GIS中將網友照片得到的點密度,以及空照得到的相對面密度疊合在一起,找出兩者的迴歸關係:

相對密度與絕對密度的回歸式

公式中的i代表某一點所在的格子,B0和B1是截距和斜率,透過已知的樣本可以找到這兩個係數,如此一來,其他未知絕對密度的格子,就可以套用這個關係式求得絕對密度了。

將照片得到的點密度與空拍推出的相對密度疊在一起。
將照片得到的點密度與空拍推出的相對密度疊在一起,以進行回歸分析。

這份研究以景福門為示範的研究區,結果發現,所有格子的平均密度為3.41(每平方公尺),一個標準差的範圍內,人口密度甚至高達4.37,若援引批踢踢網友繪製的330太陽花遊行總面積147,216平方公尺來計算,警方以3人作為密度就足足低估「六萬多人」。更遑論這次警方以「感覺」決定部分地區的人口密度僅為2人。

有了群眾的力量,就能利用上述的方法很快找到真實地表上的不均勻密度,專業的人數估計是可能的,只是這邊所指的「專業」,可能與連勝文所瞭解到的有所不同。

當然,目前這個成果有一些限制,例如我只處理了單一時段的人數,無法代表活動的總參加人數;此外,也有一些研究針對動態(人會移動的,而非靜坐的)的遊行人數發展統計方法。我認為這些難題都可以被群眾的力量解決,關鍵是「社運的當下是否有足夠的相片上傳」。

有鑑於此,目前預計進行的任務是:

  1. 建立一個可供上傳照片的平台(網站或APP),建立拍照SOP,例如:拍攝角度的示範、開啟座標定位功能等。
  2. 其次是精進影像分析的品質,主要的問題是如何估算平面照片的影像深度。

若有相關領域的朋友對這個議題有興趣,歡迎一起討論、合作!

陳 慈忻
55 篇文章 ・ 0 位粉絲
在丹麥的博士生,專長是用機器學習探索人類生活空間,正在研究都市環境變遷與人類健康的關係。曾擔任防災科普小組編輯、社會創新電子報主編。

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仲夏夜裡有多少人送仲丘?
陸子鈞
・2013/08/04 ・1681字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 542 ・八年級

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白衫軍運動
白衫軍運動

八月三號的「萬人白T凱道送仲丘」是台灣史上最大規模由公民自發的社會運動,主辦單位估計有25萬人到場,不過台北市中正一分局則估計與會人數約11萬人。為什麼人數估計會有這麼大的落差?又有哪些方法可以估計遊行人數?身在在白T人潮中的科宅我,忍不住好奇。

無論是媽祖遶境、反核四遊行、同志遊行、或者這次的「凱道送仲丘」,都不像演唱會一樣有售票入場,所以估算參與人數成了一項令人頭痛的任務 [1]。但不管是記者為了報導、主辦單位要展現影響力、或者警方作人潮管制,都需要估算遊行人數,而且得「雖不中亦不遠矣」。20世紀後的歷史有不少社會街頭運動,也就發展出一些估算參與人數的方法。

時間回到1960年代,當時美國柏克萊大學發生學運。記者退休後,在柏克萊擔任新聞學教授的雅克布斯(Herbert Jacobs)從他的辦公室向窗外望,看到廣場上滿滿示威的人潮在反越戰。剛好廣場上有格線標記,於是雅克布斯突發奇想計算方格中平均有多少位學生,再由總共多少方格推估出參與的人數 [2]。後來他還估計出不同密度人潮中,一位參加者所佔的面積,再由不同區域的人潮密度乘上區域面積,就能算出人潮。這套「雅克布斯法」(Jacobs Crowd Formula)至今仍被使用來估算人潮的規模。

警政署在受訪中也提到,以凱達格蘭大道為例,全部擠滿的話大約可以容納3萬人,各轄區負責的警員也會每半小時估算一次人潮密度,再推估出總人數,並以最高峰的人數為基準。不過很可惜並沒有連絡上本次集會的主辦單位-公民1985行動聯盟,請他們說明計算人數的方法。

估算出每區的人數之後再加總。
估算出每一區的人潮密度之後,再乘上面積,得到總人數的估計。

另外還有一套以面積來估算的方式。假如遊行人潮非常整齊排成一列一列,只要估算一列有幾個人,一條街能容納幾排人,就能估算出一條街上參與遊行人數。[1]

不過以上兩種方法都只能計算「靜態」的人潮,假如參加者不斷進出人群,就得再用其他方式估算。要計算多少人進出遊行隊伍,可以設置「計算站」,計算每單位時間中有多少人進出,就可以得到更準確的參加者數量。不過這項工程需要許多人力,舉例來說,整場遊行歷時4小時,而人潮增加的速度應該會到某個時間點趨緩,所以要在各重要的路口設置計算站,且需要每十分鐘就計算一次每分鐘進出的人數,才能算出有多少人參加遊行而不是「有多少人在廣場上」。[3]

計算族群中個體的數量是生態學家的拿手項目,之前有研究團隊利用衛星空照圖搭配全景銳化技術(pansharpening)來計算企鵝數量 [4]。撇除高科技,或許生態學經典的「標記再捕捉法」(Mark and recapture)也能派上用場 [5]。舉例來說,在遊行過程中發放一定數量的貼紙、布條或者其他「紀念品」,在散場時看看人潮中有多少比例的人有配戴「紀念品」,就能從比例來推估總人數。

其他有創意的好點子像是利用遊行後遺留的垃圾,也可以用來估計人潮規模 [6],這套方法也許可以估算台北跨年晚會人潮,不過像這次「凱道送仲丘」的高水準公民遊行就不適用了。或者在幾乎人人隨身都會攜帶行動電話的時候,也許手機基地台有連線手機數量的資料能作為人數統計的參考。

一場示威遊行,無論是10萬人或者25萬人,最重要的是訴求的聲音能夠被有關單位重視,否則「25萬」也只是「看報才知道」的一個數字罷了。

 

資料來源:

  1. Crowd counting — wikipedia
  2. Herbert Jacobs — wikipedia
  3. 遊行集會的靜態點算方法
  4. 企鵝家族大合照 — PanSci
  5. Mark and recapture — wikipedia
  6. How do the police make crowd estimates?

延伸資料:

陸子鈞
295 篇文章 ・ 4 位粉絲
Z編|台灣大學昆蟲所畢業,興趣廣泛,自認和貓一樣兼具宅氣和無窮的好奇心。喜歡在早上喝咖啡配RSS,克制不了跟別人分享生物故事的衝動,就連吃飯也會忍不住將桌上的食物作生物分類。

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巴西的健康照護改革:社會運動和公民社會
東海 科學新報會
・2011/10/30 ・1208字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 525 ・七年級

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健康照護的改革需要強力的社會支持才能成功,但是巴西的改革非比尋常,因為該國健康照護制度完全由健康照護尚未作為公民權利被列入1998年的巴西憲法之前(10年前)的那些衛生運動鬥士所規劃。伴隨國家健康體系「聯合健康體系」(United Health System, SUS-Sistema Unico de Saude)的形成,改革運動於1990年代隨之制度化。

2011年5月21日《柳葉刀》(The Lancet)的世界健康報告系列刊出巴西健康照護改革的報導。報導中提到,起初,巴西的改革運動追求一個整體性的社會保護模式。包含利於擴張社會權,一部分作為轉型民主政體的社會流動。巴西社會安全體系有一些重要的特色,如:由社會運動來規劃政策計畫,與國家社會的民主轉型計畫緊密相關。包含退休、健康、和社會救助。社會政策的新模式,具有普遍通用性、社會權的肯認、國家職責的確認、私人行為從屬於公共相關行動與服務的調控,以及政府與社會共同管理的公共導向(取代市場導向)和去中心化的配置。

巴西的社會安全特色,在於強勢的國家改革因素,重新建立聯邦實體與制定參與者的關係、建立社會控制的協商與共識的機制,包含地方、州、聯邦政府。改頭換面的制度之主要任務在於由地方當局執行社會政策。社會保護的體系採取去中心化的整合網絡的形式,每個層級的地方政府的政治指揮與資金募集,加上民主的審議制度,可以保證各層面的組織社團能夠公平參與。

兩種參與的機制(包含當局與人民)是議會與會議。議會存在這個系統的每個層次,也是社會控制和執行計畫查定的預算與績效的查察審定。會議定期召開,討論各種主題、匯集不同利益相干到同一平台,並且形成政策。雖然許多專家已經討論議會是否有能力控制政府,但結論並不清楚,因為巴西的公民社會的政治能耐非常多樣化。不同地區居民的資源分配並不均等。

社會參與被視為維持健康計畫的重要元素。巴西如今被認為是減緩HIV傳染病的模範,因為政策上,抗反轉錄病毒治療(anti-retroviral treatment)是全民皆可免費接受的治療。成功的預防政策是基於公共與非政府的動員,以及跨國組織的支援。這種合作組織的模式,被認為是達成計畫目標的核心。儘管成功了,但是權力與資源的不平均分配是巴西社會的主要特色。這樣的挑戰同時出現在健康照護的目標上,不是因為缺乏對政府進行施壓,就是因為更多有組織的團體運用參與的機制,造成了挑戰。

巴西健康改革的成功有三個元素,醫療政體的建立、立法架構的形成與國家技藝或制度化。雖然這些元素都隸屬同一改革過程,但不同步調的不同路徑和運動,導致壓力與挑戰的無盡循環。例如,透過社會運動捍衛政府層級中的健康部門的地位,會造成兩個後果。一則,強迫統治結構轉型,增加決策過程中的社會角色,二則又允許公民社會的領導人涉入公共政策的設計與執行,造成領導人進入公部門後,失去了原先社會基礎的連結。這是社會運動體制化後的新挑戰。

作者:Sonia Fleury
編譯:老橘子
原文出處:
Brazil’s health-care reform: social movements and civil society
The Lancet, Volume 377, Issue 9779, Pages 1724 – 1725, 21 May 2011
Published Online: 09 May 2011

東海 科學新報會
22 篇文章 ・ 0 位粉絲
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