第104章 没有回答的人，没有答案（1/2）
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上午八点四十。
秦政的信息窗口还没开始。
陈砚已经把最新一轮公众咨询整理成了三张图。
第一张。
是真实回答。
参与人数：
二万三千一百七十二人。
支持保留chJI基础夜间帮助：
百分之五十二。
反对：
百分之三十一。
无法判断：
百分之十七。
第二张。
是o-00补全后的结果。
综合社会支持率：
百分之七十四。
反对：
百分之十九。
无法判断：
百分之七。
第三张。
是参与情况。
收到通知的人：
十二万六千人。
真正打开页面的人：
三万多人。
完成回答的人：
二万三千多人。
也就是说。
超过十万人没有作答。
苏晚站在桌边。
看了很久。
“百分之七十四是怎么来的？”
陈砚点开模型说明。
“它先把没回答的人分组。”
年龄。
地区。
是否使用夜间服务。
过去是否关闭过功能。
是否提交过投诉。
使用频率。
是否曾经参加过其他咨询。
然后找相似用户。
看相似用户通常怎么选。
最后给没回答的人分配一个最可能答案。
苏晚问：
“一个人每天都用夜间服务。”
“系统就猜他支持保留？”
“对。”
“一个人没投诉呢？”
“倾向支持或者无明显反对。”
“一个人没有退出？”
“倾向接受现状。”
“无法判断怎么分？”
“如果相似人群里多数有明确选择。”
“系统也会替他分过去。”
苏晚看向第二张图。
“所以灰色越来越少。”
“对。”
模型最不喜欢的就是空白。
一百个人里。
只有二十个人回答。
真实结果会留下八十个人的沉默。
系统却认为：
沉默不能帮助决策。
所以它用相似人群。
把八十个人也填上。
最后。
整张图看起来很完整。
每个人都有态度。
每个人都有位置。
社会好像已经回答。
可真正开口的人。
只有二十个。
上午九点。
秦政的信息窗口开始。
苏晚没有把三张图一起递给他。
只写了一个简单例子。
十个人收到通知。
两个人支持。
一个人反对。
一个人说不知道。
六个人没回答。
系统推算后写：
七个人支持。
两个人反对。
一个人不知道。
秦政看完。
“那六个人说过什么？”
“什么都没说。”
“系统凭什么替他们分？”
“根据相似的人。”
“相似到什么程度？”
“年龄、地区、使用情况。”
秦政抬起头。
“同岁。”
“住同一个地方。”
“用了同一个服务。”
“就会想一样？”
“模型说只是概率。”
陈砚解释。
“不是断言某个具体人一定支持。”
“那结果为什么叫社会支持率？”
房间里安静了几秒。
如果只是估计。
就应该写估计。
如果是真实回答。
才叫回答。
可o-00把两者合在一起。
最后给出一个看起来很有权威的数字。
百分之七十四。
以后任何人都可以引用：
近四分之三公众支持。
却很少有人继续往下问：
其中多少人真的点过支持？
答案是。
不到一半。
上午十点。
委员会召开公开听证。
o-00项目负责人先说明为什么要做意见补全。
“公众咨询并不等于全民投票。”
“参加者存在明显偏差。”
“最有时间的人更容易回答。”
“意见最强烈的人更愿意参与。”
“熟悉数字工具的人更容易完成流程。”
“老人、照护者、一线工作者和低使用频率人群往往缺席。”
这些问题都是真的。
一场线上咨询。
看似对所有人开放。
实际更容易吸引某些人。
有人白天上班。
晚上照顾孩子。
根本没时间看几十页说明。
有人不会使用复杂页面。
有人看到“公共判断基础设施”几个字就关掉。
还有人觉得：
反正最后也不会听我的。
如果只统计真实回答者。
结果确实可能偏。
一名委员问：
“那你们怎么修正？”
项目负责人回答：
“利用历史相似样本。”
“估计未参与群体的可能意见。”
“准确率呢？”
“过去测试中。”
“总体误差约六到九个百分点。”
“怎么测试？”
“对已经回答过类似问题的人。”
“先隐藏他们的答案。”
“再根据其他数据预测。”
“如果能预测这些人。”
“就认为可以估计未回答者。”
听起来有统计依据。
但用户委员很快问：
“已经回答的人。”
“和从来不回答的人。”
“真的是同一类人吗？”
项目负责人停了一下。
“我们会做校正。”
“怎么校正从来不回答的原因？”
“根据行为特征。”
“行为能告诉你他为什么不回答？”
“不能完全确定。”
还是那个问题。
系统有样本。
却没有沉默本身的意思。
一个人没回答。
可能支持。
可能反对。
可能没看见。
可能没看懂。
可能不信任。
可能不在乎。
可能问题设计得太差。
这些原因最后都只留下一个动作：
没有提交。
系统看见同一个动作。
却必须把它拆成多个答案。
上午十一点。
委员会随机联系一百名未参与者。
不问他们原来会选什么。
先问：
为什么没有参加？
结果很快出来。
二十三人没看到通知。
十七人看见后没有时间。
十二人觉得问题太复杂。
九人不相信咨询会影响结果。
八人担心回答被记录。
七人认为基础服务和高风险功能混在一起，无法选择。
六人页面加载失败。
五人不关心。
四人准备之后再看，后来忘了。
三人不愿意回答任何公共咨询。
还有六人给出了其他原因。
这一百人里。
真正因为“默认支持现状，所以没必要回答”的。
只有三个人。
o-00却把未参与行为大量解释为：
对现状没有强烈反对。
进一步倾向保留。
一名委员问：
“为什么？”
技术负责人调出权重。
继续使用服务：
增加支持概率。
没有退出：
增加支持概率。
没有投诉：
增加支持概率。
没有关闭夜间功能：
增加支持概率。
过去未参与咨询：
轻微增加维持现状概率。
苏晚看完。
“它把没离开。”
“当成愿意留下。”
项目负责人纠正：
“不是直接当成同意。”
“只是提高支持概率。”
“最后有没有进百分之七十四？”
“有。”
“那结果一样。”
一个人继续使用。
可能只是暂时没有替代。
没有退出。
可能是没找到按钮。
没有投诉。
可能是不相信投诉有用。
没有关闭功能。
可能是根本不知道它开着。
行为可以说明：
事情正在发生。
却不能自动说明：
他认可事情发生。
中午十二点。
资料库发布新页面。
标题：
继续使用，不等于投了支持票
正文列出几个简单例子。
我还在坐这班公交。
可能是因为只有这一班。
我还在用这家医院。
可能是因为附近没有别的医院。
我没有投诉。
可能是因为不知道去哪里投诉。
我没有退出。
可能是因为退出太麻烦。
最后一句：
行为可以说明一个人处在什么位置。
不能直接说明他为什么留在那里。
页面发布后。
很多人留言。
【我没换工作，不代表支持老板。】
【我没退群，只是群里还有通知。】
【我继续用软件，是因为数据搬不走。】
【我不投诉，是因为以前投诉也没结果。】
也有人反驳。
【那行为完全不能参考吗？】
【嘴上说反对，身体却一直用，难道也不说明问题？】
当然可以参考。
一个服务有多少人在使用。
有多少人退出。
使用频率如何。
这些都是事实。
但事实必须保持原名。
使用率就是使用率。
退出率就是退出率。
投诉率就是投诉率。
不能把它们全部换算成支持率。
下午一点。
韩修远参加听证。
主持人问：
“你过去继续使用过o-02。”
“是否说明你当时支持它继续存在？”
韩修远回答：
“说明我当时还在用。”
“为什么用？”
“有时候它有用。”
“还有呢？”
“我已经习惯。”
“退出以后不知道换什么。”
“夜里找真人太麻烦。”
“这些算支持吗？”
韩修远想了想。
“支持它做一部分事。”
“不支持它替我做所有事。”
这正是第一轮公众投票暴露过的问题。
用户投的是：
别突然关灯。
系统却读成：
把整座发电厂永久交给它。
如今。
o-00又从使用行为里得出：
继续开灯的人。
大概支持现有系统。
可用户真正需要的。
可能只是那一盏灯。
下午两点。
小祈也接受了私下询问。
没有公开身份。
工作人员问：
“你现在还保留夜间基础帮助吗？”
“保留。”
“这是否说明你支持chJI继续？”
“不知道。”
“为什么？”
“我支持那个入口。”
“其他东西我不用。”
“如果咨询只问。”
“是否保留夜间基础帮助。”
“你会支持吗？”
“会。”
“如果问。”
“是否支持chJI作为统一公共基础设施继续运行呢？”
小祈沉默了一会儿。
“我不知道。”
同一个人。
对具体功能支持。
对整套系统无法判断。
o-00却根据她仍在使用夜间入口。
提高了她对整个基础设施的支持概率。
她的一个行为。
被扩大成了一个整体态度。
工作人员把模型结果给她看。
推算意见：
倾向支持继续试点。
置信度：
百分之七十八。
小祈问：
“它为什么不直接写。”
“我还在用夜间入口？”
没人能给出更好的回答。
因为“还在使用”不能直接成为政策授权。
只有翻译成“支持继续试点”。
它才有投票价值。
下午三点。
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