年底有選舉，與選舉相關的活動逐漸熱絡起來。雅虎奇摩網站也已開闢選舉專欄，其中更有候選人好感度分析。對此分析，雅虎奇摩是這樣說明：

 資料來源：

網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。

 分析方式：

本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查，係將蒐集之資料庫予以分析，無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎，透過深度學習與AI人工智慧技術，使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術，汲取網路上相關討論文章，將文章分為正面、負面、中立三種情緒，計算網路聲量。

 跨世代劃分標準：

本預測模型判別跨世代之依據，係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎，計算跨世代在不同社群聲量上的權重，綜合計算後得到世代好感度數據。

 名詞解釋

網路聲量：透過「KEYPO大數據關鍵引擎」，計算社群討論及新聞報導提及的文章則數，聲量越高代表討論越熱，能見度越高。

好感度分數：綜合評估網路聲量與網友語意情緒，分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理，得出好感度分數，再進行各縣市候選人彼此的比較，評量不僅需要聲量高，而且是好評要高，負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間，分數越高，表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。

以上，先不說裡面提到的術語，例如“斷字切詞、語意分析、即時情緒分析”，我就連這句“各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理”也不懂。

 不僅不懂，我有疑問。以這句“以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎，計算跨世代在不同社群聲量上的權重，綜合計算後得到世代好感度數據”為例，看來說的不僅是年齡層，還有不同的年齡層在不同的社群有不同的權重。奇怪！論年齡、按社群，如何權重？孰輕孰重？

 網路搬弄是非多，過去選舉期間，意圖影響選舉結果，斧鑿斑斑。雅虎奇摩呈現候選人好感度的同時，何不也應針對網路造謠、抹黑做發現、排除於好感度之說明？

 否則，這般機制下所呈現候選人好感度，若將候選人換作一隻拉布拉多，我猜好感度一定超人氣！

 我認識的民主是，候選人論政策、講方法，選民擇其所好。若追捧好感度甚於論政策、講方法，不僅本末倒置，民主徒具形式。