朗澄：數字是死的，詮釋是活的
記者開例行編採大會，總編問，「拜託大家，想想有什麼題目、什麼方式，可以提升 PV（Page View）？」這對話發生頻率越來越高，令媒體機構工作者越做越慌，全因近年一個流行語：「大數據」。商業和媒體機構對於大數據，普遍的理解是一張成績表，絕對的、準確而亮麗的；顧客和讀者群對你的關注度、閱讀行為和次數，一目了然，無法隱瞞。網海這大數據，是洪水是猛獸，是不近人情的恐怖分子，觸不到、看不透，殺人於無形；被它掩沒前，掌握這「點金石」，才能找到真主，拯救整個機構。作為一個業餘數據騙子，我認為這是一種過分盲目的信仰，大家混淆着「數據」和「大數據」，逐漸淹沒了理性。
你先聽聽我以數據「呃飯食」的故事。六七年前剛入行做廣告，已開始主力為客戶 “go digital”，搞網站、造 App，玩 Facebook 與微博。那時做 digital 還是「二奶仔」（次要的），出個刀仔價，就要求你鋸大樹。廣告錢不好賺，而最為公司賺錢的，反而是每月或季度的數據分析報告。原因是，做報告所花的人力資源非常低，而且交貨頻率相對較高。
數據確是很透明，你手上拿着的那一大堆 Google Analytics 和 Facebook 原始數字，與客戶拿到的不會有任何分別；要符合期望又要給予洞察功能的解讀引用，才是他們要的商品。首先報告得讓客戶看到跟 KPI（成效指標）的距離，亦要從公司角度，思考如何看上去離那目標最接近，同時令客人稱心滿意。不斷重複做這份作業，又要突顯分析價值，當中「發揮」空間不少。數字是死的，詮釋是活的，需要極多靈感創意。然而，由廣告公司轉到媒體公司，看數據所涉及的商業瓜葛少了，其實報告更難做。畢竟不是賣客，運算數據是實實在在希望可尋找 go digital 之路。
如果你還是覺得我故弄玄虛的話，可看看早前引起業界討論的 AdmanGo 社交媒體廣告行情，就會明白更多。報告一出，大家熟悉的香港網紅竟然榜上無名，King Jer 和蕭叔叔等完全在最高廣告收入的 KOL 榜「被消失」……另外，報告中呈報的廣告花費排名，同樣惹來很多疑問。業界質疑，連普羅大眾也會懷疑的大數據總覽，有什麼權威性可言？及後博客 Jansen 解畫，原來 AdmanGo 定義 KOL 非常「嚴謹」，要有一個「有頭有面」、實實在在的人物代表，反而將「匿名」的 King Jer 列入傳媒系列，與網民概念有相當大的落差。另外，廣告費方面他們則以各專頁的 Rate Card （廣告價目表）作數據投射，但由於每個項目交易價目都不一樣，而且各專業收費浮動性亦頗大，估計含想像成分極高。可見即使誠實使用數據，仍然可以各說各話。
當媒體和廣告營銷界線越見模糊，問題變得更是複雜。從前媒體報導與廣告的地盤分得很開，編採部門只專注有新聞價值的題目，旁邊的廣告除非有違報格，否則記者和銷售團隊河水不犯井水。但今天記者每天生產内容，要考慮到瀏覽率、廣告與贊助。先不跳進特約報導轉型的討論，只談報導本身；由紙媒跳到網媒的年代，不再靠綑綁式零售，每份報導都有其獨立的成績表，令報導彷彿需帶有營銷概念。
記者會問，為何要抱着頭退後跑 PV？要是萬箭穿心還繼續做，我還有編採自主？老闆更頭痕，明明深知奮力去做內容農場化、做標題黨，都只是死胡同（較有智慧的老闆啦），但數字不升談何生存？我手上拿着的數據是絶對的、透明的，整個業界都看得到，怎做生意？
媒體機構，你的戰線在哪兒？
我沒有絶對的答案，但肯定的是，「大數據」提供的數字並不是絕對的。網站流量現在都得依賴網絡巨頭 Facebook 和 Google 的運算，而兩者本來就帶有商業目的，不斷搬龍門以優先力推其新出的商品，因此硬數據背後，其實有另一種商業邏輯。例如早些年臉書首推直播功能時，派彩給讀者數量特別高，粉絲直接收到通知提示，卻對媒體門戶網頁瀏覽率無甚幫助。為跑贏 YouTube，臉書更一直刻意偏重影片接收率。然而，並非每個報導都適合拍片，影片製作團隊亦要與記者如何合作，更要內部衡量資源分配；這些不包含於數據內的架構重整，都令媒體感到很迷失。更重要的問題是，下一波臉書又會推什麼產品呢？
再說具體一點，除了 Page View，大數據世界其實更大，亦無必然的致勝公式。比方說 Average Sessions（文章平均閲讀時間）和 View Through Rate（影片平均瀏覽時間），這些讀者興趣度指標，同樣會影響 Google 排名及 Facebook 派發量。文章騙得到 like 和 clicks，讀者一按即走，你一樣會受到懲罰。而且當下瀏覽率高，但讀者過目即忘，印象分差，回頭度低，機構也難以持續作戰。
Page View 大跌亦不等於末日將臨，月前《華爾街日報》宣布退出 Google 的 “First Click Free” 計劃，瀏覽率便急瀉四成多，但訂閱率亦增加了四倍。脫盟 “First Click Free” 計劃後，Google 用戶不能再繞過《華》的收費牆免費看若干數量的文章，情形就如雜誌封起膠套，大家不可再於購買前翻書，Google 更不會放你在當眼位置。《華》做這決定前，已預期 PV 會下降，但他們清楚明白，其主要戰線在訂閱收費，此模式是否能成功，是不是救世良方？當然還是未知數。
關於大數據，我想說的是，它不是經典科幻電影 Matrix 內的教世主 Neo，打敗幾多 Agent Smith 亦未必可靠他找到淨土。其實大眾對於大數據分析並無普遍共識，就算有小撮科技公司有一本完整手冊，解構海量數據，理順網民每一個瀏覽腳印，但終歸你也要自行推敲他們行為模式。而且，網絡使用趨勢實在變得太快，個人認為也不需過度解讀。媒體機構不用過於執著在一兩組虛無的數字，亦不應滿足於短線成績。識玩玩數據，它是一把雙刃劍，理解越多，可因應客戶或老闆等目標觀眾而「調教」發揮功效，盲目跟從數字走勢，只會作繭自縛。
（朗澄，廣告傳媒雜工，（非勇武派）鍵盤戰士，digital 界打滾多年，工餘卻是晨型廢青，心底裏還是愛看紙媒）
馬傑偉：追數留三分，PV外的專業與價值
網絡正面衝擊傳統媒體，網媒生態全面改變公眾接收媒體訊息的行為與習慣。幾年前，不少人覺得網絡大數據，可以準確追蹤受眾行為。最「為人樂道」的是，廣告商取得你和我的瀏覽歷史，然後在手機屏幕兜售相關產品。多看攝影節目，會招來相機廣告。我自己退休前後， Facebook 不時出現退休理財及醫療保險方案。
我們預期精準的大數據分析，可以給記者、傳媒老闆、廣告商、公關、警察、情報機構等，一大堆度身定做的網絡使用行為報告。但朗澄指出，網絡大數據的海量資訊，有極其複雜的面向，可以引導、調控的空間極大。記者編輯、廣告客戶、公關公司、社會行動的策略團隊，各個利益單位均可按照他們的議程，調控對自己有利的數據，所以點擊率、瀏覽量、粉絲人數、多少個讚、多少個嬲，數字背後需要詮釋與解讀。公眾心理也會隨網絡新功能的開發而千變萬化。
就單說按讚行為，一年前一年後的情況都有不同，以前的100個讚，不等於今天的100 個讃與100個嬲。按讚也隨着網絡社交禮儀而變化，俾面按讚，不一定會看內文；看完敏感內容而不按讃也是常態；一按即走的行為，提高點擊率但並不一定贏得好感。網絡數據變化太多，暫時難以作為編輯方向的總體及決定性參考。
以前報刊的主要數據是發行量及讀者群，但很難準確知道個別文章的閱讀量。現在網絡文章有清楚的數據，大家更能掌握哪一類內容哪一個作者較受歡迎。影音製作方面，以前主要靠收視率。公共廣播為了抗衡，創出欣賞指數調查，強調收視行為必須質與量並重。90年代初，我在香港電台工作，其中一個項目就是協助引入 BBC 的欣賞指數，具體了解這種指數的調查方法及背後的理念。
公共廣播不能只追求收視，因為傳媒在市場邏輯以外，還有公共利益與社會價值的追求。欣賞指數正是要知道公眾對個別電視節目的評價。欣賞指數的出現，當然也因為港台要拿出一些看似客觀的數據，向官員及公眾證明其存在價值。如今網絡短片有準確的點擊率及收看長短的數據，但欣賞質素及公共價值方面的觀賞經驗，不能以多少個讚及碎片化的留言來判定。
可以這樣說，掌握網絡數據，不必相信十足十，追數留三分，點擊率之外，還有專業判斷與價值追求。這些判斷與價值，可以是美學藝術，也在於公共利益。
（馬傑偉，退休教授，早年研究媒體生態、普及文化、城市空間、身份認同）
Matrix 內的教世主 Leo, 係救世主 Neo
謝謝指正，已經修改！