關於 對政治冷熱程度 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

【對話練習 - 你身邊的朋友是第幾象限？】

千層派為了「知己知彼」，針對不同對象擬出不同對策，
把對話對象用「#對政治冷熱程度」 和「#立場相近對立」分成了４個象限。📊

🔸第一象限：「喔嘿～原來你也是派米亞！」
就是同溫層啦！
可說服對方一起成為派米亞的戰力。

🔸第二象限：「是喔～原來是這樣啊～」
可能這些資訊對他來說還很新，一開始會抱持懷疑態度是很正常的！
即使對方不那麼熱衷，也可以成為我們固定的資訊接收對象。

🔸第三象限：「哀～政治好髒、好亂！我不想管那麼多啦～」
對話成果不是一蹴可幾，在不讓自己太傷神的前提下，適當的頻率與對方持續溝通。

🔸第四象限：「你要不要去過韓國瑜遊行～好險有韓市長在，不然中華民國真的要亡了⋯⋯」
如果是家人就多陪陪他們吧～如果是外人就聽聽就好～

☝️以上四個象限的分類方法，並不是要製造更多隔閡，而是讓我們在聊天時可以更站在對方角度思考。🤔

和 #第二象限 的朋友聊天，講一些他們平常沒聽過的新聞，應該是最容易的方式！
#第三象限 可能因為資訊接收不完全，所以找到他關心的事物，可能很快就能找到共鳴！
但也是有人特別對 #第四象限 的親友感興趣，特別喜歡找他們聊聊想法！

你呢？你覺得和哪個象限的朋友聊天最容易？👻

本週給大家一個挑戰，「找一位朋友聊 #民調電話 ，並留言跟我們說說他算是哪一個象限的朋友喔！」（詳見上一篇小任務）

#總統大選倒數178天 #總統大選倒數25週 #本週小任務

香港今日社論2021年04月30日(100蚊花旦頭)
https://youtu.be/W81SEea5cmI

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明報社評
政府近年推廣電動車，審計報告卻顯示，政府車隊電動車數目及比例，過去5年不增反減。減少溫室氣體排放，乃是國際大趨勢，港府上月公布電動車普及化路線圖，環境局長聲稱，本港電動車普及化程度，在亞洲地區「行得很前」，現實是很多車主投訴充電設施不足，電動商用車普及度更近乎零，當局亦未有就淘汰燃油商業車定下時間表。電動車發展一日千里，加快引入步伐，障礙不在於技術或安全度，而是決心，港府推動電動車普及化，無論目標和手法，都應該更加進取。放眼世界，不少政府早已修訂採購策略，積極建立電動車隊。

蘋果頭條
白色恐怖繼續籠罩教育界，於社交媒體創作政治漫畫的中學教師「vawongsir」（黃Sir）在其Facebook專頁表示，去年被匿名投訴指其漫畫「不恰當」，教育局指其10張漫畫對政府或警察作「無理」指控，裁定為專業失德投訴成立。他至今未知最終判罰，最壞打算是下學年不能再做正職老師，惟強調不會因此滅熄對藝術的執着與熱情，希望能以創作維生。前年5月開始於網上發表政治漫畫的黃Sir，去年被人匿名向教育局投訴，指他於社交平台專頁創作的政治漫畫「不恰當」，教育局不滿意黃的解釋，去信校董會，其後黃被當時任教的大埔聖公會莫壽增會督中學以「資金不足」為由不續約。

東方正論
掃帚不到，灰塵照例不會自己跑掉。東方報業集團不平則鳴，第四權再次發揮振衰起敝的作用。日前頭版報道環保署失職塞責，任由油塘一間混凝土廠長年累月污染空氣，危害居民健康，報道出街後激起輿論沸騰，環保署不得不認衰「跪低」，昨日坦承混凝土廠不當運作，屢次違規沒有改善，決定拒絕其續牌申請。正是：政府不做東方做，東方一踢政府郁！困擾居民多年的問題終於解決。

星島社論
本港剛放寬防疫措施，但即迎來變種病毒的嚴峻挑戰，昨日初步確診的個案中，發現本港首宗帶有N501Y及E484K雙重病毒變種的源頭不明本地個案，意味着本港已有隱形病毒變種株傳播鏈。患者為一名外傭，住於映灣園悅濤軒第十一座，與其同住的一名十個月大女嬰亦染疫。住所昨晚隨即展開封區及撤離行動，衞生防護中心總監林文健昨到場視察行動時表示，中心對個案非常緊張，會嚴陣以待事件，所有外傭曾到過的地方都會列入強檢之列。

經濟社評
本港原本連續5天沒有不明源頭新冠肺炎確診，令人憧憬可深入探討各式通關氣泡，可惜昨日竟爆出社區變種病毒感染，最新染疫的東涌女傭沒有外遊，源頭不明。港府近月檢測溯源能力已大為改善，對內必須當即做好東涌菲傭相關的檢測、檢疫和追蹤，且妥善處理華大基因化驗失誤的種種不足，對外也要嚴防愈見險峻的環球疫情，警惕受印度波及的鄰國，尤其是尼泊爾。

歡迎收看范琪斐的寰宇漫遊，今天的琪斐大放送我們要來談談，2020美國總統大選民調一面倒的說拜登贏川普一大截，川貴人，這次別選了吧?乖～我待會給你買個....樓?大家好，我是范琪斐。中間偏右的《華爾街日報》（Wall Street Journal）聯手中間偏左的《國家廣播公司》（NBC），在「川拜」首場辯論後，到川普確診前這段時間，所做的民調顯示，拜登的支持率高達53%，足足領先川普14個百分點（53%：39%）。真的假的啦～這個幅度也太誇張，我們再參考一下別的。

（10/11公布）美國ABC News和《華盛頓郵報》（The Washington Post），在川普出院後做的最新民調，有54%的選民說會把票投給拜登，大幅領先川普12個百分點（54%：42%）。專門統計各家民調數據的Five Thirty Eight指出，拜登的平均支持率勝過川普10.4個百分點（52.2%：41.9%， 10/10數據）。另一個民調數據集合網站「真清晰政治」（Real Clear Politics）的網站顯示，從10月以來每一家主要民調公司統計出的結果，都是拜登遙遙領先川普，差距在5到16個百分點不等，其中不乏立場較為中間的The Hill和經濟學人。所以平均下來拜登的支持率領先9.8個百分點。（10/9公布）美國權威智庫與民調機構「皮尤研究中心」（Pew Research Center）做出來的結果是，52%的選民打算把票投給拜登，領先川普10個百分點（52%：42%）。

我們找了很多民調,可是只有很少數的說，川普領先拜登， 說很少數，是怕我們川貴人傷心，其實找來找去只有一個。 （10/5公布）英國《每日快報》聯手英美智庫Democracy Institute做的民調顯示，川普支持率在46%，小勝拜登1個百分點（46%：45%）。不過我還是註明一下，這個《每日快報》是英國的右翼八卦報，民主研究所的民調，也沒有被民調界公信力很高的538列入參考的近500家民調就是了， 所以現在大多數民調都顯示，拜登會獲得壓倒性勝利，但川貴人當然不認為他會選輸啊，最近又在那邊「Fake news」、「Fake polls」喊來喊去，民調統統都是假的！這都是幻覺～嚇不倒我的！

先不要笑，川貴人說的是真的，4年前一直到投票日當天早上，民調都還顯示希拉蕊一定會凍蒜，《紐約時報》做了大半年的民調，到選舉當天早上，還在說希拉蕊有80%以上的勝選機會，結果最後被「逆轉」，搖擺州統統被川貴人拿下！2016年的民調，被很多人認為是「壞掉了」、「走鐘了」，完全無法反映出真實民意，今年隨著大選日逼近，也有越來越多人開始質疑，真的假的啊?這幾年來專家們一直試圖釐清，當年的「希拉蕊慘案」到底是怎麼出現的，總之過去四年民調專家就很努力的要找出，民調為什麼會跟開出來的票差那麼多，但真的非常困難，因為變數實在太多了，我們今天就幫大家整理出幾個專家們認為可能的原因。

（一）手機的普及
還記得去年台灣不是在吵「手機民調要不要納入總統初選民調」嗎？美國其實也有類似的問題。美國現在就跟台灣「人手一機」一樣，有時候還兩三機，越來越少人使用家用電話了，而且年輕人、低收入者以及少數族群，都只用手機而已；反觀年長者和白人族群，就會比較依賴室內電話。大數據分析網站《Datanami》就指出，25歲左右的年輕人看到不認識的電話，幾乎都會pass不接；但70歲的長輩們則是每通必接，因此這樣進行的電話民調就很容易往某一族群傾斜。

那用手機民調不行嗎？根據1991年的《電話消費者保護法》（Telephone Consumer Protection Act of 1991；TCPA），美國是禁止「自動撥號系統」打電話給手機用戶的，所以如果要打手機做民調，就必須派出「真人」撥號，這有多麻煩呢？數據顯示，你想獲得1,000個回答，就至少得隨機撥號2萬次，其中大部分是空號，因為手機號碼是私人的，根本不會刊登在電話簿上，這實在太勞民傷財了，很想幫做民調的人馬殺雞一下耶，你們辛苦了。

（二）沉默的多數
每次選舉我都很期待接到民調電話，但大多數美國人可不是這麼想的，可能是因為擔憂個資和隱私外洩，導致選民接電話不敢說出真實意見，或者是覺得，蛤～民調很久欸，老娘才沒空理你。1970年代左右，美國「民調回應率」（Polls response rate）高達80%，你只要打過去人家多半都會回答你，但是根據「皮尤研究中心」最新報告，2018年美國「民調回應率」已經暴跌到6%，等於你打100通電話就只有6個人不掛你電話、願意花時間跟你聊兩句，但你也不知道他是不是講真話。

像2016年的大選，支持川普的選民中，就有一群選前不願意表態的，或者在接受民調時故意說謊的，有些甚至不告訴鄰居他們其實支持川普。《Datanami》表示，這些選民會讓調查的結果失準2%到6%，6%很多欸，根本就是超出誤差範圍了。

（三）網路民調難
啊現在網路那麼發達，用網路做民調不就統統搞定了嗎？事實上恐怕剛好相反。數據顯示美國18-29歲的年輕人，有98%都使用網路，但偏偏這個年齡層的人最不愛投票，拿美國總統大選風向球：2018年美國期中選舉為例，雖然這群年輕人投票率比前一次大幅提高15.7個百分點，但仍是所有年齡層中最低的（35.6%），也就是說，每個人都是「鍵盤投手」，大家網路上搖旗吶喊超熱情，結果投票日當天大家都覺得不差我這一票。另一方面，你在網路上想填幾歲就幾歲，想變性就變性，別國網軍想來帶風向，也不是那麼困難，因此網路民調也非常容易失準。

（四）早期民調誇大
另一個大變數是「早期民調」的準確度很低，因為選民還沒有足夠時間去瞭解候選人到底在幹嘛，但早期民調卻是媒體報導所仰賴的主要資訊來源，結果就是候選人拿來造勢、媒體見獵心喜誇大報導，進而影響到後續選民對候選人表示支持的聲量。例如看到拜登領先，那支持拜登的人講話就會比較大聲，因為他們是「主流」，反之支持川普的人，可能就會比較不敢表達意見，形成「沉默螺旋」。

「皮尤研究中心」也加碼解釋，事實上2016年的全國民調還算準確，（預測希贏3.3%最後贏2.1%），但美國總統大選是以選舉人票為單位，希拉蕊全國總票數高於川普也沒屁用，最後川普拿下所有的搖擺州，入主白宮。而選前的州民調也無法反映出搖擺州的真實民意，地方往往沒有全國性民調那種資源，四年前他們就忽略了在最後關頭，投給川普的搖擺選民數量，也沒有準確掌握未受過大學教育的白人選民，他們到底支持誰，種種因素導致了中西部上演「大驚奇」。還有就是民調公司往往有特定的政黨傾向，最後很可能導向「護主」的結果，讓民調不盡然客觀。

那這些問題2020年還會再重演嗎？老實說，有些變數還是很難避免，《紐約時報》就整理了，和四年前相比，哪些因素可能讓美國民調更精準或更失準。

更精準的第一點就是，搖擺選民減少了。

四年前民調失準的一大因素就是搖擺選民，但今年跟民調人員說：嗯～我還沒想好，的搖擺選民數量變少了，四年前的這個時候，大概還有20%的選民說他們還沒決定要投誰，或是打算投給小黨候選人，但今年這群人的數量只剩一半，而且其中支持川普的人也老早就表態，尤其是搖擺州的白人工人階級選民。

更精準的第二點是，選民教育程度的加權。
大家要有個概念，民調準不準確，完全取決於你抽樣有沒有做到「隨機」，也就是每個族群的意見都要被採納進來，但這真的非常難做到，最後很容易讓民調結果出現偏差。例如在美國，如果你跑去郊區教堂裡做民調，那幾乎可以篤定會獲得一個偏共和黨的結果；但如果你對大學生進行抽樣，最後很可能獲得一個偏民主黨的結果。另外的數據又顯示，受過高等教育的選民，比較願意接受民調訪問，每個都是選我選我～而那些較保守、教育程度較低的選民，他們的聲音就很難反映在民調上，所以如果你沒有按照「教育程度」來做加權，民調就會充斥太多年輕大學生的意見，導致結果偏向民主黨。先前民調機構都不怎麼重視教育程度對選情的影響，結果導致2016「爆冷門」。

有鑑於4年前的「教訓」，今年有越來越多民調機構，把選民教育程度的權重提高了，簡單來說就是把教育程度較高的受訪者音量降低一點，把教育程度較低的受訪者音量調高一點，讓他們各自符合在總人口中所佔的比例。今年從3月以來，美國各家民調機構做的幾十個調查中，已經有半數增加教育程度的權重，是先前的兩倍多（約20%）。

可能比2016年更糟糕的是，網路民調的增加。我們剛剛已經提過網路民調的準確度有待商榷，但過去幾個月來，越來越多機構採用網路民調的方式，比例佔地方民調總數的一半。他們採用的方法可能太過簡單，就是直接抓一群網路群組成員，然後再根據受訪者的人口統計資料進行分類加權，這樣的作法成本很低又很方便，但非常容易有樣本代表性不足的結果，而且最後民調可能左傾。 （最好的方式是結合電話民調和網路民調，例如AP/NORC/VoteCast的民調，電訪4萬人外加隨機抽樣11萬網友，結果可能較為客觀。

另一個可能不太客觀的做法是：請選民「回想投票」。
目前有越來越多投票機構採取這個方式，也就是要求受訪者回想2016年他把票投給誰，是希拉蕊還是川普呢？然後再依據他們的回答去做選舉意向的加權。這樣做可以讓民調數字看起來比較漂亮，也可以減少錯誤，但卻很難避免系統偏差，導致結果傾向某一政黨。再加上通常大家都會傾向回答，自己是投給獲勝的那一方，沒有人會想承認自己投給輸家嘛！再說這四年來誕生不少首投族，又有不少人往生，像是疫情導致那麼多人死亡，也有很多人搬到別的地方去，硬把2016年的投票意向套用到今年，恐怕不太合適。

所以這個民調到底是能不能看啊?你要是問我,我覺得就別看了 ,這是我們媒體想要預測選舉的結果, 或研究單位拿來做選民行為分析. 但一般選民還是把政策看清楚點比較要緊,你管別人怎麼投
今天琪斐大放送的關鍵字是：
#美民調失準
#選情霧茫茫

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Deepfake換臉程式的黑暗秘密: 人類未來的危機

大家有沒有覺得這段Obama的演講有種很奇怪的感覺啊? 其實該片段是一年前導演Jordan Peele用一個名Deepfake的恐怖AI科技Key了美國總統的樣子上去的. Deepfake是能把任何人的樣子放在任何身體上. 用這種科技出ham片!楊幂中國deepfake事件! 甚至未來政治危機! 之後一一會講.

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This is coming from my heart. Especially those with internet businesses like myself, this service not only secured our online identity but also our livelihood and safety. And this plan works in 6 simaltanoeus locations, meaning you and your family can all be protected from the dangers of the deep web.

Deepfake源自於一個名Interval Research corporation的網路科技研究中心. 1997年研究出Video rewrite program, 初步能夠將影片?面口型的畫面配合上後期加上的對白. 在Hollywood電影後製變成很重要的科技. 但要到20年之後Deepfake才得到主流關注. 2017年我們看到的 ‘Synthesizing Obama’ 網上流傳. 2017年尾這種科技才由授權人士掉到一般人的手中. 例如這個名 ‘fakeapp’ 的應用程式. 結果問題就開始了.

今天就講一下deepfake危機會出現的三個地方.

色情
2017年尾名 ‘deepfakes’ 的一位reddit討論區用戶上載了第一個自製Deepfake. 之後luk jook有各個女明星的deepfake出現. 女星的樣子放在A片女星的身體上. 高fung時一天數千條這些影片放上討論區.
但如果你只是普通的女生, 一醒來發現無數張有你樣子的色情照片和影片, 你又如何接受呢?

法律學生Noelle martins 17歲的時候發現網上有大量photoshop她的樣子的色情照片. 之後的5年, Noelle與各大的色情網站進行一個gim gooy的戰爭. 除即發現她身邊的朋友甚至自己的妹妹也成為這些Deepfake網站的受害者.
這個熱潮導致兩極分化. 道德上該事件一定是重大問題. 但另一邊學者認為色情行業一向都是推動新科枝的重要元素.

這其實sip及西方社會一個敏感的A片類型: 復仇色情片. 簡單講, 復仇色情片是一些ja男與女友分手後把她的裸照或親密片放給大家看的色情片內容.

Deepfake卻令到沒有拍過任何東西的女生也可能成為 ‘復仇’ 目標. Noelle martins就是一個越反抗越成為目標的例子.

楊冪
國內好多科技上的潮流也是來自外國. Deepfake也不列外. 這張照片曾在國內引發很大的關注. 大家覺得有問題嗎?
這張内地女演員楊冪的造型照來自於TVB 1994年射雕英雄傳 ‘黃蓉’ 的角色. 但1994年的楊冪只有8歲, 其實這是一個deepfake, 原本的造型是朱茵. 但真實程度讓影片出現在 ‘B站’ Bilibili後, 這種 ‘合成技術’ 在國內全面禁止.

Political event
外國明星樣子被deepfake惡搞卻常常發生. 演員Nicolas cage的樣子出現最多. Wonder Woman Gal Gadot的事件最為人熟悉.但看看這個片段(show hilary Clinton Saturday night live deepfake)

而這是美國總統Donald Trump. 被一名演員在模仿.

這科技成為政治工具一向是公眾最大yuw leuy. Shane Dawson的 ‘conspiracy theories with Shane Dawson’ 對deepfake也將這當作最大恐懼.

-2020 election
但將近2020年美國election, 一些不懂政治的人好可能會因爲看到領導者假的片段導致大gook有所改變. 正式加強一場名 ‘Cyberwar’ 的東西. Hacking, computer virus有危險性之外, 用media一些假的慨念到大眾的思想?面. 又名 ‘likewar’
...即是騙 ‘like’ 吧!

What’s being done to stop it
兩個月前Google發送了幾千條Deepfake影片給researchers. 幫助建立AI能查出那一些影片有deepfake成份. 美國有兩個州份Virginia和Texas已經法例禁止deepfake成人電影的發行. 同時雖然Deepfake本身在整個美國不是犯法, 用一條假的影片有意做詐騙行為是犯法的.
同月facebook創辦人mark zuckerberg國會大樓?面答應會嚴格監督Facebook feed 上面的新聞.