跳至主要內容

那些年的網路花園--在網路使用者依賴那道高牆之前

台灣的網路使用者常常取笑中國的網路長城,笑中國政府藉由網路長城讓民眾不會接觸到不利中國共產黨政權的資訊,是中國政府侵犯人民取得資訊的權利。但中國的網路使用者還是有不少人懂得如何翻牆,到牆外的世界取得各種資訊,或是在中國政府的支持下,翻牆到其他國家操弄或散播各種不實資訊,混淆民眾的認知。

在台灣的網路使用者,有一個相對自由的網路環境,可以發表各種正負面意見、可以在社群網站上公開 Tag 國家元首、部會首長、立法委員、縣市長與議員,但卻因為薄弱的群體意識,而固著在社群網站所築起的高牆內花園,寧可被演算法餵養資訊,卻很少在清醒時問自己一個問題:「牆外的世界到底是如何?」

對於「薄弱的群體意識」有興趣的人,可以讀一下由 Gustave Le Bon 所寫的《烏合之眾》(The Crowd: A Study of the Popular Mind),不過我要提醒的是,這本書裡的文字嚴重歧視女性、特定種族、孩童,所以閱讀時要仔細的思考與檢視。我會在下一篇文章裡談到這件事。

在這篇文章裡,我會先大概的提一下 2020 年台灣的網路使用概況,還有我自己所經歷過的,Facebook 前的網路使用經驗。

在 Facebook 在台灣如病毒般大流行前,台灣的網路生態還算是健康的、具有多樣性、充滿許多機會,最近有不少文章在談論台灣網路用者習慣使用特定即時通訊軟體或固著於某一個社群網站裡,固著到似乎沒有這些通訊軟體或社群網站就不知道日子如何過下去,太陽會從哪一邊昇起。

2020年的台灣網路使用狀況

在這裡我用了兩份報告,一份是國際常引用的,DataReportal 針對台灣網路使用者所做的報告 Digital 2021 Taiwan (January 2021) v01,另一份是台灣網路資訊中心 (TWNIC) 公布的 2020台灣網路使用報告,試著從外國人和台灣人的兩種角度來看台灣的網路使用狀況。

Digital 2021 Taiwan (January 2021) 

從 DataReportal 在今年一月所公布的 Digital 2021 報告中,有提到關於2020年台灣使用者的部份,我擷取台灣網路使用者關於社群使用的數據部份如下:

  1. 台灣社群網站的使用者約19.70 百萬人,占總人口的82.6%,其中超過半數比例是使用手機在讀取社群網站上的資料,平均每個人每天會花近 2 個小時的時間在使用社群網站。
  2. 有 35.5% 的人因為工作目的而使用社群網站
  3. 在台灣最常被使用的前 3 大社群網站是 YouTube(89.6%)、Facebook(89.2%)、LINE (88.0%)。在這份調查裡,Facebook Messenger 被獨立計作另一個服務。
  4. 有 98.5% 的使用者透過手機來使用 Facebook,只使用手機來使用 Facebook 的使用者占 67.3%
  5. 16 歲至 64 歲使用者常用的前 5 大應用程式類別:Messenger (96.2%)、Social Networking APPs(95.2%)、MAP APPs (86.4%)、Entertainment  and Video APPs (82.4%)、Game APPs (59.3%)
  6. 在手機上最常被使用的 5 個應用程式:LINE、Facebook、Facebook Messenger、Instagram、Shopee。
  7. 下載數前 5 大的應用程式 (不含遊戲程式):LINE、Foodpanda、OPENPOINT、Shopee、Facebook
  8. 使用者花費最多的 5 大應用程式:LINE、愛奇藝、樂視、KKBOX、YouTube,大多是影音服務。
從這份報告裡,可以看得出來,台灣人很喜歡使用的兩個主要服務的公司分別是 Facebook 和 LINE,而有 35.5% 是為了「工作目的」而使用,大概都是維護專頁的「維護人員」,自這份研究台灣網路使用者的報告裡,也有提到社群行銷的部份,有興趣的可以再去看報告。

TWNIC 2020台灣網路報告

在 TWNIC 網站上可以看到歷年的台灣網路報告,在此則引用 2020 年網路報告中的數據,在這份報告中則提到將網路應用分為:「經濟應用」、「娛樂應用」、「社群媒體使用」、「教育應用」及「資訊安全」,而在「社群媒體使用」則包含「即時通訊」和「網路社群使用」:

  1. 台灣網路使用者最常使用的 5 個網路服務:即時通訊、網路新聞、社群論壇、影音/直播、電子郵件/搜尋。
  2. 高度依賴即時通訊,25 至 39 歲、40 至 55 歲族群依賴即時通訊的程度分別為 97.2% 和 97.8%。
  3. 在社群網站服務上,在其所調查的 1,484 個樣本裡,前三大使用網站為:Facebook (94.2%)、Instagram (39.2%)、LINE (35%),差距非常大。
從這兩份報告中可以確定,台灣人對於 Facebook 和 LINE 的黏度非常的高,在資源有限的情況下,只能把資源集中在主要的目標上,也就是藉由在 Facebook 和 LINE 或是YouTube等服務上的操作、投放廣告,以期能獲得預期的回饋。

高牆建立之前的網路世界

在 Facebook 這個社群網站還未真正開始流行之前,整個網際網路的樣貌是非常具多樣性的。

台灣的主流電子佈告欄系統並不是只有 PTT 而已,各種討論透過郵件系統在電子佈告欄之間流通,例如一個使用者在小魚的紫色花園的星座版問了某個問題,可能會有另一個使用者從淡江大學的蛋捲廣場的星座版或是台灣大學椰林風情的星座版開始一連串的討論 (老實說我忘了這幾個有沒有串在一起,只是一個比喻)。

隨著網路的便利與普及,開始有各種部落格服務、架站服務,網路使用者可以自己架設網站、提供文字、圖片的內容,也因此可以學習到 HTML 、CSS 等基本的網路應用基礎語法,許多使用者相互切磋建置與管理網站技術、交換意見;有各種網頁應用技術的社團,那個年代還曾經流行過目前被大家所厭惡的 Flash,也曾經被奉為必學的網路應用技能之一。我見過有使用者試圖透過 Flash 動畫的特效來呈現中文現代詩的文字與表達的意象。當時有一間非常有名的春水堂科技(不是賣餐飲的) 創造出來的虛擬人物阿貴,應該是當時的「網路紅人」,甚至和他的「阿媽」從網路動畫走進電視媒體、平面媒體中;除了這些內容外,還有各種網路服務應允使用者的需求而生,例如分享與儲存相片或影音網站、各種不同主題的論壇網站,例如攝影、3C、程式語言、各種系統⋯⋯。

也因為人腦的記憶能力有限,除了藉由搜尋引擎提供協助外,當時也有許多提供書籤服務的網站,讓使用者隨時登入、同步添加、更新、記錄不同網站的網址,在不同電腦間可以即時取得書籤內的連結,有時候一個上午就在瀏覽各個網站和論壇看是否有更新。後來有些網站提供電子報,讓訂閱者可以透過電子報就知道網站有更新內容,再進一步的,網路使用者可以藉由訂閱網站的 RSS ,藉由 RSS 閱讀器瀏覽「自己」訂閱的網站有無更新,減少浪費在無意義的瀏覽與點擊的行為上。

現在回想起來,在 Facebook 開始流行之前的網際網路有不同的服務分散在不同公司裡,國際間有著像 del.icio.us、Pocket (save it later ,現在還存在) 的服務;繁體中文介面服務的有黑米 (HEMiDEMi) 共享書籤、智邦的MyShare 書籤、噗浪(Plurk,現在還存在)等社群網站,這些網路使用者可能會透過服務分享自己看到的網站連結,並在消化連結頁面的資訊後,再摘要重點、分享出來。網路使用者們會透過網摘服務、共享書籤服務探索一個連結一個的書籤,會建構出屬於自己視角的花園,再藉由網路衝浪 (Internet Surfing) 連結到其他人的花園,從別人家的花園學一點東西來滋養自己的花園。

中文的「消化」,在英文裡的動詞為「Digest」,名詞為「Digestion」,網路使用者們曾經熟悉的「網摘服務」也被稱為「Digest」,也就是經過讀者消化後再分享自己的意見在網路上,不是只有貼上連結、從頁面內容中截取文章。如果只有貼上連結、截取文章內容,也只是在知識管理的「內化」為「內隱知識」而已,還不足以「外化」為「外顯知識」。簡單的說,未經消化就貼上的內容,也就是複製/貼上的書籤而已。

在 Facebook 開始大流行前,那是一個由網路瀏覽者「主動」建構自己世界的年代,有多樣性、生命力在其中,各種服務不斷的增加、競爭、改善,使用者對於「網路」的認知也不斷的受到挑戰,原來一道牆之後還有更廣大的土壤等著使用者去開拓、去建立不同的世界。

每天瀏覽的網站連結,有多少不是藉由「社群網站」服務來的?

文章先停止在這,這是我這幾年來一直在問自己的問題,也可以讓大家想想看自己的網路行為:

  1. 每天瀏覽的頁面裡,有多少是來自於社群網站 (Facebook、Twitter、Instagram、LinkedIn) 的廣告或是其他友人們、各種專頁的複製/貼上?
  2. 除了「社群網站」裡的介紹,我有沒有 (主動找尋) 其他的資訊來源?還是被動的被餵養資訊?
  3. 我如何去查證、辨別資訊的真偽?
  4. 在看到「似乎很有趣的內容」時,會先辨別資訊的真偽嗎?來源的可信度嗎?
  5. 我會先消化頁面內容再分享給自己的朋友嗎?第一個想到的分享網站或服務是什麼?
各位可以在文章底下的留言區分享自己的想法,為了避免不當的廣告留言,請原諒我會先看過留言的內容。如果你不想公開分享,也可以在留言時表示,就不會公開分享。


Title Photo by Annie Spratt on Unsplash

留言

此網誌的熱門文章

為什麼我支持《數位中介服務法》草案

在經歷許多次反抗台灣政府所立的網路相關法案後,我其實沒想過除了《數位通傳法》草案外,我還會再支持另一部法律草案,雖然 《數位通傳法》草案還壓在某處,但如果有人讀過《數位通傳法》的草案,再讀這部《數位中介服務法》草案,就會知道這部草案的重要性,而且也可以顯示台灣網路使用者的成熟度,更重要的,這是我第一次看到引入國際網路治理多方利害關係人機制的法律草案,而且是用在正確的地方。 有興趣想知道我在讀法條時的筆記和當下的感想,可以看我這則  Tweet 。這篇不使用逐條讀法條的方式來寫,因為那會讓人昏昏欲睡,我也不去比對歐盟《數位服務法》,因為我在讀《數位服務法》草案時,該草案特別強調是加強歐盟 E-Commerce Directive  ,而不是取代它,而且更多著重在預防盜版、仿冒,保護消費者的法案。所以當有輿論提到參考自《數位服務法》的《數位中介服務法》草案限縮言論自由時,我其實是一頭問號的,但一直到今天我才有時間讀《數位中介服務法》草案,這篇文章出自於我的個人經驗和閱讀法案的心得,與擔任的職務無關。 如果最近注意一下網路的資訊,有幾件事該注意一下: 有許多人在社群平台,如Facebook或是其他網路看到一些廣告,而這些廣告可能是要你支持台灣農產品、台灣製的產品,結果你收到時,上面還寫著簡體字,通常這是所謂的一頁式廣告詐騙,而行政院的消費者保護會在 2019 年時就有新聞稿在警告「 一頁式廣告詐騙多 小心查證保障多 」,之後像公視或是其他單位都有相關的活動在提醒大家小心這類廣告。但目前這些廣告其實多數不易處理,因為不容易取證、保留證據,等到追查到時已經找不到對方了。 有不少親密照片與影片在情侶分手後,被報復性的上傳到情色網站或透過即時通訊傳到親友的帳號裡,或是被洩露個資,遭到公開的霸凌。 之前有一個專題:「 青春煉獄:網路獵騙性私密影像事件簿 」,光是讀完這個專題報導我就覺得受傷。 有人使用 Deep Fake 把台灣名人的臉部照片合成至色情影片再上傳至色情影片平台,今年 7 月才被判刑。 還有許多創作者藉由網路分享作品時,被人盜用,甚至有國外的使用者修改台灣人的作品去參與比賽還獲獎。 有一次打電話問某個部會,如果消費者在國外電子商務平台買東西,但資料被外洩怎麼辦?雖然政府願意協助,但衡量至國外打官司的時間和成本,就會讓人卻步。 有些行為在現實世界裡有法...

資料治理、AI 發展與我們的選擇

星期五早上,部門內部辦了一場腦力激盪。我們談了很多題目,其中一個,是「AI治理需要哪些基礎建設」;同日下午參與另一場演講,講者剛好分享台灣 TAIDE 模型 的發展過程—談到資料和算力取得的困難,也談到工程師在面對法遵時的抗拒心理—畢竟在工程師的世界裡,「Code is Law」。 兩場活動的現場討論,因為受限於時間,都沒有深入到制度本身的限制。但在活動結束後,讓我重新思考一個核心問題: 如果AI真的是下一波技術革命,身在台灣的我們真的已經有能力參與這場革命嗎? 資料治理,不只是開放資料而已 在多次公開場合中,台灣經濟研究院的林副院長經常強調資料治理的重要性,更牽涉到以下面向: 可取得性: 是否能跨部會、跨單位、跨領域取得? 品質: 是否具備標準、結構與說明? 授權與責任: 是否清楚哪些資料能用、怎麼用、誰負責? 維運與資源: 是否有穩定預算與長期支持? 台灣的 MyData 與政府開放資料雖然在形式上有推進,但在實際應用上卻處處受限,不同主管機關不一致的安全性標準使執行人員在充滿風險與缺乏信任的環境下工作,也讓人民、企業在取得資料上處處受到限制。 回顧韓國資料治理的制度發展,他們之所以能在 2020 年推動 Data Dam 計畫、大量釋出公共與民間資料,讓銀行、 FinTech 業者介接 MyData 資料建立服務及收費 ,不只是靠政府號召,而是有一整套法令支撐著「再利用」、「匿名化後的合法使用」,以及「免責條款」。 韓國的《資料三法》( 個人資料保護法 、 資訊通信網路法 、 信用資訊法 )在整合修正後,不只清楚界定資料的再利用情境,也建立了資料去識別化的技術與法律標準,同時提供了「在遵法前提下使用資料者可免責」的條文。這讓企業、政府機關與開發者都可以在明確的框架下進行資料流通,而不用時時擔心法律風險。 台灣在法律層面卻缺乏資料可攜權及對再利用資料的明確界定與免責機制,使民間開發者在使用資料時,始終心存顧慮,不知道會不會踩到模糊地帶;也讓政府內部對資料開放裹足不前,擔心「一開放就出事」。 因此,如果台灣真心想讓 AI 成為下一階段的產業基礎,就不能忽視資料治理的法制建設—這不只是「能不能開放」,而是「開放之後,誰來保護願意開放的那一方」的信任機制。 我們缺的不是資料,而是讓資料變得「能用」的治理機制 我曾經在智慧城市展與一位國外業者談論關於台灣的政府開放資料...

To Regulate or Not to Regulate? About AI technology

I borrowed the title of the forum this afternoon . Actually, I attended two webinars about AI today.  One forum focused on the debate about regulating AI development in Taiwan. The discussion was fruitful, as the panellists shared their experiences and knowledge about different AI regulations across various countries. Besides Taiwan, they discussed the European Union, the US, Korea, and China. Korea, for instance, published their "Act on the Development of Artificial Intelligence and Establishment of Trust" (AI Basic Act) at the end of 2024. However, before this, the Korean government had already established good data governance through three essential acts: the Personal Information Protection Act, the Network Promotion Act, and the Credit Information Act. These laws, along with their MyData applications, built a strong foundation for strategies like the Data Dam, a centralized platform for securely collecting, storing, and processing large-scale data, which supports AI devel...