統計遊行人數要客觀科學Back

註：本文只代表作者個人意見，與香港大學立場無關。

遊行對於港人來說，除了是一種表達意見的途徑，更漸次形成一種文化，以理性、守規為主。中央政策組委託專業研究機構統計「四一一」的遊行人數，引起社會人士的關注與討論，其中一個討論的範圍，便是如何統計遊行人數？雖然統計的動機和發放方法可能帶有政治考慮，但統計方法本身卻是一門科學命題，應該用客觀、科學的方法處理。

點算遊行人數最困難的地方，莫過於人流的路線、速度及進出流量等，均會隨著環境及時間轉變。如果採用抽樣推算，卻沒有好好掌握這些資料，推算會流於粗疏。但一個更加基本的問題，是如何界定遊行參與者？在起點站久候折返、為避過人潮而中途加入、及因為種種原因而中途離開的遊行人士，應否被計算在遊行人數當中呢？其實一些點算數字間的差異，可能只是源於對遊行參與的不同定義。舉例說，採用定點站位點算遊行人數，便會剔除了在該站前離開、或在該站後加入的遊行人士。即使增加定點站位數目，亦不能解決在點與點間進出的人數，屬於下限點算。

其實遊行本身只是一種表達意見的途徑。如果只為點算的方便，便把?有經過點算站、甚或終點站的遊行人數刪除、或隨意假設這類人士的多寡，都是不合理和不科學的。當然，如何調整則要視乎他們數量的多寡，而數量的多寡又要視乎整體遊行的人數、路線的安排、人流的控制、及當時的實際情況。以七一遊行為例，筆者認為適量的調整以計算遊行的總人數實屬必要。

如何點算那些進出遊行隊伍的人士呢？以普遍採納的定點站位點算方式為例，遊行人數可用經過定點站位的推算人數，再乘以一個調整基數作出估計。該項基數其實就是代表相對於每一位經過點算站的遊行人士，整體參與人數有多少。舉例說，倘若調查顯示在100名參與遊行的受訪者中，有80位經過某一點算站，則有關基數便是1.25（即100/80）。問題是調查若在遊行當日進行，受訪者無法預計他將會在何處離開。即使調查在終點站進行，亦只可捕捉到那些在中途加入，直至到達終點才離開的遊行人士，至於那些在中途進出的遊行人士，仍然無法包括在內。若要計算他們的數量，一個事後的抽樣調查實屬無可避免，問題是調查的數據可靠嗎？我們會擔心受訪者虛報資料，如把沒有參與說成曾經參與，但對於曾否經過某某點算站的問題，其偏差應該沒有方向性。亦即是說，部分虛報者可能說有、部分卻說沒有。退而求其次，倘若真有虛報者，而其答案真的帶有方向性，以常理推斷，自稱曾經通過某某點算站的虛報者，可能會比說沒有者為多。如此，則只會令基數下調，使遊行人數的推算趨向保守。

有學者認為，提供遊行人數推算的誤差數據屬於必要，筆者當然不會反對，但以帕松過程（Poisson Process）模擬人流數量，把特定時間內的點算值當作模型的離散（Variance）處理，其論據必須獲得證據支持。至於採用「捕亦捕」（Capture and recapture）的方法以推算中途進出的遊行人數，當中涉及不少技術問題，其可行性有待實踐驗證。

其實，那套統計方法較為適合，很視乎整體遊行人數的多少，路線的安排及統計資源的運用。我們應該要充份掌握每套方法的局限，持開放的態度互相比較和討論。若為爭論數字的多寡，而忽略了數字背後的訊息，實在沒有必要。