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遊行人數點算好?

2019/5/8 — 13:59

4 月 28 日遊行人數再惹爭議,蔡錦源姚松炎相繼貼文討論。筆者近年亦研究流動人口統計,點算六四晚會及七一遊行人數,有幾點分享:

1. 遊行步速:如姚松炎指出,遊行人士的步速變化很大,一般是先慢後快。其他因素如離開起點距離,街巷闊度,街站擺設,警方人流管制,以至天氣等等,都會影響遊行步速。筆者曾以不同方法(如 GPS)記錄遊行步速,推算 2017 年的七一遊行步速如下圖(詳情可見原文)。

圖一:遊行人士於下午 5 時 20 分的平均速度。

圖一:遊行人士於下午 5 時 20 分的平均速度。

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2. 中途加入/退出:因遊行路線一般很長,並不是每一位遊行人士都從起點走到終點,很多參加者中途加入或退出。以七一遊行路線為例,波斯富街、鵝頸橋、298 電腦特區、莊士頓道的加德士油站、修頓球場的灣仔地鐵站、統一中心等等,都是加入或退出的熱點。筆者曾於上述熱點統計中途加入和退出率,發現不同地點和時段可以有高達每分鐘數百人次。由於中途加入或退出的人數眾多,對遊行平均速度,遊行完成時間,以致總體遊行人數統計都有很大影響。

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圖二:中途加入和退出率對遊行完成時間的影響 。

圖二:中途加入和退出率對遊行完成時間的影響 。

3. 統計方法:傳統的遊行統計以定點數算加上計算中途加入人數來估計總體遊行人數,如 HKUPOP 的電話調查 [1] 或香港大學葉兆輝團隊的實地調查 [2]。近年傳媒亦善用地理資訊系統(Geographic Information System: GIS),附以高空圖片計算空間面積乘以平均人口密度 [3]。筆者亦倡議用眾包方式(crowdsourcing)和 GIS 電腦模擬來推算遊行人數和其他參數(如早退、插隊、避雨等動態)[4]。

圖三:GIS 電腦模擬來推算遊行人數(Source: Chow, 2019)

圖三:GIS 電腦模擬來推算遊行人數(Source: Chow, 2019)

4. 群眾參與:筆者喜見這些貼文討論遊行人數,群眾的監察有助釐清真實的遊行人數,有效量化民意的脈搏。筆者非常贊成姚松炎的主張,鼓勵群眾點算人流速度,並觀察和記錄遊行程況。有興趣者可瀏覽有關這個計劃的網站:自己遊行自己數 [5]!

5. 每年的六四晚會人數也是各執一詞,大家坐定定,理應比遊行人數容易統計。有興趣者可參考前文 [6] 或自己數數。

 

參考:

  1. 香港大學民意研究計劃(HKUPOP), 2018. 七一遊行人數點算計劃
  2. Yip, P. S. F. Watson, R. Chan, K. S. Lau, E. H. Y. Chen, F. Xu, Y. Xi, L. Cheung, D. Y. T. Ip, B. Y. T. and Liu, D. (2010) Estimation of the number of people in a demonstration. Australian & New Zealand Journal of Statistics. 52, 1, pp. 17-26.
  3. Ng, J. and Ng, K.-C., 2014. “SCMP study puts July 1 protest number at 140,000, well below organiser estimates”.
  4. Chow, T. E., 2019, A crowdsourcing-geocomputational framework of mobile crowd simulation and estimation, Cartography and Geographic Information Science. 46(1): 2-20. doi:10.1080/15230406.2018.1524314.
  5. Chow, T. E., 2017. 自己遊行自己數 I Go There I Count.
  6. Chow, T. E., 2018. 六四集會人數統計兩極化加劇, 立場新聞.

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