表1：台北市長選情民調數據範例

支持者	性別	年齡	地區	學歷	省籍	政黨傾向
連勝文	女性	30+	中山大同	高中	閩南	中立
柯文哲	男性	50+	士林北投	大專	客家	民進黨
柯文哲	男性	60+	士林北投	大專	閩南	中立
柯文哲	女性	30+	松山信義	大專	閩南	民進黨
沈富雄	女性	40+	中山大同	高中	外省	中立
未決定	男性	50+	內湖南港	國中	其他	中立

參考日前由 OSSF 在中研院舉辦的 Data Science with R Workshop (簡報)，在介紹Data mining 方法時提到的分類與迴歸樹 (Classification and Regression Trees, CART) 進行分析，如下圖所示：

台北市長選戰決策樹

自左上而右下觀察這棵決策樹，可以發現影響選民支持度最重要的變數終究是政黨偏好，傾向於國民黨者對於連勝文的支持率為 0.69，傾向民進黨者對柯文哲的支持率則為 0.83。至於自稱中立與傾向其他政黨 (包含台聯、親民黨、新黨、無黨聯盟、綠黨與拒答) 者當中，20-29歲的年輕人有很大的比例的支持柯文哲 (0.66)，30歲以上的人則依據祖籍、性別的不同對於連勝文、柯文哲、沈富雄各有所好。有趣的是30歲以上、祖籍為閩南、客家的選民中，柯文哲顯然更受到男性支持 (0.54)；同樣在30歲以上、祖籍為外省、其他的族群中，連勝文的支持率為34%。至於選民的教育程度、居住地區等訊息屬於相對次要的影響因子(雖然說是次要因子，但仍影響了一成以上的選票)，則能顯示諸如：1. 連、柯的鐵票族群細目；2. 沈富雄從連、柯二人手中轉移的潛在選票族群；以及 3. 未表態選民的特徵等訊息。為了不讓決策樹解釋過於冗長難懂，在此保留那些複雜的細節。

回到我想討論的主軸，資料科學有什麼潛力來幫助選舉策略規劃？根據我日前在政治大學談到資料科學與媒體分析的概述：資料科學係指針對特定問題 (在此指某種選舉方針) 規劃資料的收集、萃取、建模、再提供決策的一門學問。再講深入一點，訓練有素的資料科學家能夠針對問題規劃出：1. 該蒐集那些資料、如何蒐集正確的資料； 2. 從幾百筆、幾萬筆、幾千萬筆資料中進行整理、剖析； 3. 透過統計建模從大量的資料中發現洞見，進而提供決策方針。依此定義，資料科學家自然有助於選戰團隊的策略規劃。譬如偵測出各種游移選民的特徵與偏好、鞏固票倉的策略、競選行程路線最佳化…等等，都能夠讓資料科學家佔有一席之地。

對於資料科學家養成內容感興趣的讀者，請參考中研院資訊科學所陳昇瑋老師的專訪。此外，如果想進一步接觸資料科學養成課程的同好近期 TW.R 社群展開了一系列免費的資料科學上手課程，詳見TW.R 臉書頁面以及活動meetup。