# 網路文字分析師-另類的社會觀察家

- 原文：https://processhacker.pro/blog/internet-text-analyst-alternative-social-observer/
- 作者：Kevin Wu（https://processhacker.pro/author/kevin/）
- 網站：流程駭客｜數位×管理×流程
- 發布：2016-07-28
- 更新：2025-05-03

最近又面試了新的工作，這個工作算是相關產業較新的團隊，主要工作是對社群評論、網路文章的文字分析，提出觀點與報告，和一般使用的FB、GA等研究社群的方式不同，他們用的不是數據，而是直接人工閱讀文字，來對族群、產品、媒體性質等等提出看法。個人認為這是蠻特別的工作，因此想提出來與大家分享。我會先對其他的分析研究提出一些簡單的看法，並說明他們和社群文字分析有何差別，並且討論此種特別的分析，該如何對其品質、等級、正確性提出可能的衡量，更直接的是，企業該如何看待這類分析，工作者的報酬依據為何？另外，這有沒有可能成為新的分析趨勢，並以新的角度來看待？

首先，隨意舉一些分析的例子，像是問卷調查，從起初就會有嚴謹的邏輯，考慮到開放與閉鎖式的問題，並且研究文字是否可能誤導、產生誤會，或著嘗試引導出答案，問卷最重要的就是利用自己的邏輯，提問，來探究人們對事物看法的真實性，最後成為可能的銷售、改善等的切入點。另外最近比較夯的數據分析，則是將蒐機而來的各類數據組合，以數字呈現，利用迴歸、相關性、演算法等方來探究。股票則是運用財務報表中的數字，用邏輯與市場的特性，來判斷公司的品質，或用技術線圖的型態、規律等結果，來作為買賣的依據。另外企業發展、市場研究等分析，通常則是從各方面找證據，最強調故事的前後因果邏輯，來證明某件事情是可行的，做為行動的依據。

我相信直接對文字分析，有不同於上述分析的特點，這樣的分析常是以分析著的靈感做為出發，重點並不再某件事情出現的頻率，而是在分析者是否能感受到網路上人們的情緒、看法，雖然每個人各有不同，但是分析者能否歸類、描繪出特點，就會是比較重要的事情，最後依據這樣的感覺搭配數字資料及各方證據，來提出對於產品、市場流行等等的看法，他們可能較少以數字做為依據，就像是問卷中的開放式問題，就是要知道人們實際的感覺，只是他所分析的是，網路上數量龐大的人們，所留下的真實、非真實文字。這樣的分析或許有點類似創意、設計相關的領域，當它們被塑造出來時，都是強調感受到的事物、或事物給人的感受，很難用等級、分數等方式來評量，一個好的設計與創意，雖然久而久之可以歸納出幾個重要的因素，也可以用經驗來做參考，但大抵上要等其被創造，讓它與人接觸之後，透過人們的實際反應，才能知道它們有多討人喜歡、符合受眾想法，大部分的預測都是如此，但對於人們情感的描述而言，這樣的特徵卻更為強烈。

當我們越來越能解讀文字之後，或許不論心理學、文字學、社會學、哲學也許都會有重大的突破。而目前也需要去重視這件事情，因為在網路及科學的快速進步之下，我們運用數字、電腦、網路，來取代過去的文字、交談、書信，人們的感受力很明顯變差，但要感受的東西卻變多了，尤其是在網路各個平台上，無數媒體、網友、鄉民的言詞評論，有太多太多的東西，需要被理解與發現，況且我們這些工具平台也正是我們表達自己的所在，要如何去詮釋這些言論，理當是從個人到企業都應該重視的事情，而文字分析者的工作，會是一個新的解決問題的方法。

當我們開始認真面對這些分析者時，一定會出現許多質疑，他們的效用到底有多大？究竟能否真實地表達群眾或個人的想法？他們找到的缺口是事實又或是人們所偽造的跡象？這種不太科學的研究方法正確性何在？還有一個很重要問題，一份分析報告，對於企業的價值有多少？也可以說，如何說明某份報告，分析者貢獻了多少成果？當這份報告到商場上時，這是我們勢必要回答的問題。

先來說說分析師的報酬該當如何，我想，根據結果來提供報酬應該是最好不過，但結果還需要整體團隊的執行配合，至於分析者占團隊的份量如何，恐怕又是另外一個需要回答的問題，而根據報告的品質來提供也尚可接受，但品質的衡量之後提到的疑慮就必須解決，我想最差的大概就是根據時間與數量，以領月薪或是篇數來給定，相信多數人都不會認同，但企業卻常以這樣的方法來給薪，當然可能是因為前兩個難題，企業無力解決或不願大費周章，而這也是目前勞資雙方目前面臨的難題，並且，固定的給薪是如此方便誘人，無怪乎大抵市場的機制都呈現如此。當然折衷的辦法可能比較能令人信服，透過固定給付與特別產出的獎金我想會是比較好的方式，但某些人並不願意承受這樣的波動風險，或許也是固定薪資難以被取代的原因。在報酬方面，我一直認為是個需要勞資雙方共同努力的協議，根據結果而來的報酬，應該是較為雙方接受的，但就必須認真面對，去解決詳細的合約數字，並考慮到個性﹑公司文化等個面向的影響。

在分析報告方面，我想，看過了諸多產業報告、議題、媒體新聞的產出，許多備受重視的報告不外乎有幾個特點，邏輯清晰、資料完整、觀點明確。就邏輯而言，包含了整體文章架構編排、論點前後的因果、詮釋故事的連結性、科學資料的正反應證及實驗的完整性等等，而資料完整不外乎透過歸納或演繹，盡量將重點都涵蓋在裏頭，並且呈現出明確確的數字或是歷史事實。觀點明確則是包含分析者的腳色與立場，切入點與邏輯資料使否一致，最重要的是，對於未來的預測、實用性等等提出看法。

我認為這些重要的因子，對於文字報告大部分都適用，但仍然有些疑慮，例如因果的詮釋，透過未必真實的網路資料將大打折扣，甚至有些根本不符合因果，資料的驗證與實驗，除非完整的考量或另行設計，否則似乎無法對廣大的群眾做太科學的研究，我們仍可用經驗以及市場各個切入點來做應證，而由於每個人多少有些差距，將小群受眾的觀點綜合起來，會是比較實際做法。資料的完整性確實可以達到，透過網路與軟體的各項功能，我想我們可以蒐集到不錯的多樣與多量，至於個人或是團隊能否負荷就又是另一回事。而就觀點而言，這是每個分析者都必須擁有的立場，不管是專案團隊提出的疑問、客戶的疑慮等等，分析者都必須具備某種立場來分析，但最難也是最重要的是，報告對於未來的預測與實用性為何？前面提到，某些科學方法及因果論點可能不像過去一樣，能夠有力地支撐起整個報告，參雜的是一些主觀的感受與人性的分析，這樣對於評鑑將有其困難，我們過去可以根據其事實詮釋的周延性來論斷，但當主觀的因素加入後，未來的預測，究竟是科學的方法還是人的直覺正確性高？究竟是有邏輯的論證但未必是事實，還是人的直覺但更接近真實會被接受，前面的各項小因素都可以利用反覆思量，盡量接近可靠，但理性與感性的衝突早已存在，我們該如何看待這種可能無法解決的難題？我們應該盡可能去回答這個問題。

我認為文字分析未必能成為趨勢，但這或許會成為針對當代問題所提出的新分析方法，我們透過網路，將大量的群眾濃縮到幾個社群\
，當我們擁有文字方面的分析力之後，人群的心理及觀點將變成透明，媒體的間接報導、口耳相傳的美化造假、親自面談或觀察勞累，過去間接、不真實、耗費體力的方式可以被替代，更快速、完整地進行分析。而這樣的方法可以用什麼樣的方式來看待，針對前面科學與人性的衝突，我想可以用「文化及道德」的角度來切入，提供一個特別的解法，之所以把文字分析視作文化及道德，是因為這些文字或是圖片的樣貌，終究是來自於人們的文化背景與認知。

過去我們嘗試將偏好、實用性、評價、ＣＰ值、觀看感受、吸引程度等各項感覺化為數字，例如是對於產品的喜歡程度給與數字評分，手機的耐用性等級，電腦的性價比、網頁瀏覽次數與頻率等等，透過這些數字，來衡量人們的感覺，甚至也用計算文字的數量，來描述個人的好惡、習慣、個性，但似乎卻沒有更人性化的方法，都是以數字、科學的方式來衡量。但是，仍然有些事情我們並沒有用數字或科學的角度去衡量，這也是哲學之所以仍然被世人廣為討論的原因吧，例如道德感、文化優劣、種族、歷史，這些同樣是很人文的東西，仍然保有它的樣貌，但我們卻可以輕鬆地去描述或去表示認同或反對，就道德而言，鮮少有人會去將人的道德感打分數，但我們仍會說隨地丟垃圾是不道德的，但對與某些國家而言，或許丟垃圾又沒有這麼不道德，將「丟垃圾」 換成「插隊」而言也將是如此，而對於膚色的美感、不同種族的五官，人們都會用不同的方式去看待，他們有自己的觀點和衡量的習慣，並且也成為各文化地域中普世的能力。或許，文字分析師該讓網路文化成為自己可以隨時抽離的一部份，也就是成為生活在各個網路文化的人，如此當在跨論壇（跨地域）時的文字表達（語言）及習慣（當地文化），都可以用不同的切入點（道德觀）來說明其對產品（丟垃圾）的看法，如此，他們的能力將不限於文字的分析，而是跨大到文化及感覺的論述，對於同樣的評語在不同網站上可以詮釋成不同的觀點，在不同的媒體上，即便兩個極端的評價也可能說明著相同的看法，文字分析師，可能會進化成網路上的社會觀察家，去描繪跨地區的文化、道德、歷史是如何運作。

因此，文字分析師，該成為的或許不會是網路上的文字科學家，而是網路中的社會觀察家，重點不會放驗證資料的吻合性、數字多寡，而是在人性、習慣及環境的描繪以及特殊價值觀和歷史的建構。而企業不該只重視其產出的邏輯與觀點，亦當在乎一篇篇故事所呈現的，是否有把握各個文化的差異，並提供真實的社群樣貌。