香港「反送中」103萬人?韓國瑜造勢40萬?遊行計算群眾人數有科學方法

每當舉行大規模社會運動或是造勢大會時,支持方總是會略為高估人數,而反對方則會低估一些,往往造成各說各話的局面;例如9日香港的「反送中」遊行,香港民間人權陣線統計結果上街人數高達103萬人,而港警的公布數據卻是24萬人;高雄市長韓國瑜8日在花蓮舉行造勢大會,主辦單位宣稱人數超過15萬人,警方預估7萬5,000人,PTT八卦板板主「四叉貓」則表示只有2萬5,000到3萬之間。

談到人數計算的誤差,就不能不提2014年的太陽花運動的反服貿遊行,主辦單位預估人數為50萬人,黑色島國青年陣線則提出人數往70萬攀升,而警方的估算結果則是11萬人。

330反服貿遊行的參與人數眾說紛紜,主辦單位主張50萬人,警方統計11萬人,差距極大。(取自Wikimedia Commons)

雅各布斯法 每平方公尺3人密度計算

根據內政部警政署的公告,警方計算的方式是比照美國採用加州柏克萊大學(University of California, Berkeley)新聞學教授赫伯特.雅各布斯(Herbert Jacobs)在1960年代所提出之的雅各布斯法(Herbert Jacobs Method),採用每平方公尺3人的密度進行計算,最後才得出11萬這個數字。

但其實活動的熱鬧區和外圍區人口密度差距極大,對面積丈量精準度的要求也甚嚴,所以當警方使用一個概括的數字進行計算,未免很難達到真正精準。

物件導向影像分析 紅藍綠數值分析

因此,現代問題也需要用現代手段來解決,物件導向影像分析(GEOBIA)軟體就可以利用影像中像素的紅藍綠數值來進行分析,還能將物件的幾何形狀、相對位置等變因列入考量,更精確地計算出一個區域的人口密度。同時還需要用地理資訊系統(GIS)軟體,將空照圖拍攝到的區域切成網格狀,再以空間分析軟體工具計算出每個格子的相對人口密度。

應用了物件導向影像分析(GEOBIA)系統的影像,使用區域影像中像素的紅藍綠數值進行分析。(取自Wikimedia Commons)
結合了Google和網頁功能的地理資訊系統(GIS)範例架構圖。(取自Wikimedia Commons)

最後只要將系統運算所得到的區域點密度,和空照圖的相對面密度疊合在一起,就能靠公式推導出其他未知密度格子的數據;但可惜這個系統還是有一些限制,例如只能計算出單一時段的人數,這無法代表整個活動的總參加人數,有些人可能已經離開,也有些人可能才剛加入。

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