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【明報文章】立法會選舉曲終人散，但是研究者另一波工作才剛展開，就是就結果作一分析，探討各陣營、政團的力量分佈、變化趨勢，進而窺視社會思潮走向。
其中一個常見的分析方法是集體數據分析，普遍使用的數據來自特區政府公布的票站點票結果。部分研究者也會把其他地區性變數納入分析，例如該區人口的性別、年齡、住屋類型等分佈，以推估參選名單的主要支持者來源。
此種分析方法的好處是數據可靠、成本較低、方便快捷等。但是它面對的局限也不容忽視。其中一個局限是集體資料分析結果未必跟個體情况相符。道理其實不難明白，假設某票站有100名選民並全都投票，當中佔大多數的為40名年輕選民。某張名單在該票站取得40%的選票，遠高於它於其他票站取得的選票比率，而其40票均來自年輕選民以外的其他年齡層選民。然而若然未有留意個體資料情况，而只是以該票站有較多年輕選民，以及某張參選名單的得票率較突出，進而指出該張名單的支持者主要來自年輕選民，那麼集體資料分析結果便跟個體實際情况並不相符。事實上，早於1950年學者Robinson便提出此等「區位相關」（ecological correlations）問題，學界也對此種分析特別小心。
當然，筆者並非指有「區位相關」的風險便不應使用「區位推論」（ecological inference），只是當集體數據並非唯一資料來源時，研究者若然能引用其他個體數據分析，結果將更具說服力。事實上，香港大學民意研究計劃便在投票日進行票站調查（exit poll），並已釋出2008年及2012年的數據，這是研究者必須掌握的個體數據材料。
另外，集體數據分析可以讓我們了解各陣營的力量分佈、變化趨勢等，但是也有盲點。舉例而言，建制派與泛民主派於2012年立法會選舉中分別取得43%與56%的得票率，2016年則分別取得43%與55%的得票率（必須指出，有關得票率分佈可能因研究者的定義而異，但這裏只是舉例說明集體數據分析的盲點，定義並非重點，所以在此省略不提）。若研究者信納此結果，便會認為其實是次立法會選舉裏各陣營的力量分佈並無大變，進而可能預測日後選情走勢維持平穩的結論。
但是若然研究者把握個體數據，可能得出另一結論。舉例而言，研究者利用票站調查結果，並使用世代分析（cohort analysis），發現是次選舉中年輕世代的選民「一面倒」投票予泛民主派，而此情况較上屆立法會選舉的同一世代有進一步擴闊的趨勢，而兩大陣營力量維持過往格局，是因為建制派在其他世代尤其年長世代中擴大了支持力量，那麼研究者便預測世代交替對未來選舉結果帶來的重要影響。
個體數據難取得 是研究重大障礙
因此，若然要對選舉結果有全面系統性的分析，必須結合集體數據和個體數據，才能互相補足、消除盲點。可惜可靠、公開、詳細的個體數據，卻在香港難以取得，這也是香港選舉研究的重大障礙。反觀台灣方面早有政治學界跨校合作進行的大型面訪民調，名為「台灣選舉與民主化調查」（Taiwan's Election and Democratization Study, TEDS）。學者會深入探討問卷問題設計，並以嚴謹程序收集和整理數據，進而向社會釋出，為研究者提供很大的方便。這點是香港應該急起直追的。
作者是香港青年時事評論員協會秘書長
其中一個常見的分析方法是集體數據分析，普遍使用的數據來自特區政府公布的票站點票結果。部分研究者也會把其他地區性變數納入分析，例如該區人口的性別、年齡、住屋類型等分佈，以推估參選名單的主要支持者來源。
此種分析方法的好處是數據可靠、成本較低、方便快捷等。但是它面對的局限也不容忽視。其中一個局限是集體資料分析結果未必跟個體情况相符。道理其實不難明白，假設某票站有100名選民並全都投票，當中佔大多數的為40名年輕選民。某張名單在該票站取得40%的選票，遠高於它於其他票站取得的選票比率，而其40票均來自年輕選民以外的其他年齡層選民。然而若然未有留意個體資料情况，而只是以該票站有較多年輕選民，以及某張參選名單的得票率較突出，進而指出該張名單的支持者主要來自年輕選民，那麼集體資料分析結果便跟個體實際情况並不相符。事實上，早於1950年學者Robinson便提出此等「區位相關」（ecological correlations）問題，學界也對此種分析特別小心。
當然，筆者並非指有「區位相關」的風險便不應使用「區位推論」（ecological inference），只是當集體數據並非唯一資料來源時，研究者若然能引用其他個體數據分析，結果將更具說服力。事實上，香港大學民意研究計劃便在投票日進行票站調查（exit poll），並已釋出2008年及2012年的數據，這是研究者必須掌握的個體數據材料。
另外，集體數據分析可以讓我們了解各陣營的力量分佈、變化趨勢等，但是也有盲點。舉例而言，建制派與泛民主派於2012年立法會選舉中分別取得43%與56%的得票率，2016年則分別取得43%與55%的得票率（必須指出，有關得票率分佈可能因研究者的定義而異，但這裏只是舉例說明集體數據分析的盲點，定義並非重點，所以在此省略不提）。若研究者信納此結果，便會認為其實是次立法會選舉裏各陣營的力量分佈並無大變，進而可能預測日後選情走勢維持平穩的結論。
但是若然研究者把握個體數據，可能得出另一結論。舉例而言，研究者利用票站調查結果，並使用世代分析（cohort analysis），發現是次選舉中年輕世代的選民「一面倒」投票予泛民主派，而此情况較上屆立法會選舉的同一世代有進一步擴闊的趨勢，而兩大陣營力量維持過往格局，是因為建制派在其他世代尤其年長世代中擴大了支持力量，那麼研究者便預測世代交替對未來選舉結果帶來的重要影響。
個體數據難取得 是研究重大障礙
因此，若然要對選舉結果有全面系統性的分析，必須結合集體數據和個體數據，才能互相補足、消除盲點。可惜可靠、公開、詳細的個體數據，卻在香港難以取得，這也是香港選舉研究的重大障礙。反觀台灣方面早有政治學界跨校合作進行的大型面訪民調，名為「台灣選舉與民主化調查」（Taiwan's Election and Democratization Study, TEDS）。學者會深入探討問卷問題設計，並以嚴謹程序收集和整理數據，進而向社會釋出，為研究者提供很大的方便。這點是香港應該急起直追的。
作者是香港青年時事評論員協會秘書長
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