※ 引述《xiaoa (不事生产)》之铭言： : 517，台湾通过了同婚法。据说是苏努力的游说下，得来的成果。 : 我的理解是，各立委都需要对各自选区的选民交代 : 而选民对同婚的看法，在一个选区内即集结成一笔统计数据 : 如果得票的所在平均点，是一组价值观表决的组合 : 那麽候选人就会尽力去找出这个平衡点，并试图融入进去 : 而立委则是在各种价值观当中进行交易，例如苏的游说 : 其实就是用其它因素，交换同婚法的通过 : 简单说，如果选区反对同婚的人居多，立委支持同婚，就会掉票 : 损失的票就必须由其它方面的好处来填补 : 这，对人来说，会是一个非常复杂的计算 : 因为各种价值观组合、权重的不同， : 虽然可以用数学模型模拟，但是模型太大，个人根本很难理性判断 : 多数时候只好靠直觉 : 这个时候，如果能用电脑大数据辅助， : 是不是就能找出支持率最高的政策组合？ : 基本上，政党只要有这种机器，选举几乎可以无往不利了吧？ : 但如果有这样的机器，我们还需要政党吗？ : 是不是应该乾脆点，接受数据独裁？ : 反正我只要找人头组政党，背後实际决策都是电脑和大数据在搞。。。 : 这感觉好像会侵犯隐私，但我觉得未必 : 对大数据而言，每个个人，其实都只是一个数据点 : 连private都不是，哪来privacy？ : 此外，还有一种担心是人民会被操控系统的人操控 : 我认为事实上，系统如果没有设计上的缺陷或後门， : 系统的决策，应该是受大数据所操控，也就是人民总体对人民进行操控 : 而这。。。不就是民主吗？ : 各位怎麽看？ 假设一个数学问题 如果有1010点利益点数要以整数分配给101个人，每个人编号从1~101。人们会支持 让自身利益提升的政策。 比如说一开始的选举 A提出了利益平均分配，每个人能得10点。最後当选了。 在第二轮的选举，若B要提出一个能打败A的政策，该是什麽？ 最直觉的应该是拼半数，B提出编号1-50得19点，编号51得60点，剩下的人没有。 仅管这样还是能以51>50票打败A 在第三轮C可以提出编号52~101得10点，编号1~25得20点，还剩十点随便。这样也会赢B。 在经过多轮之後，解答会是收敛还是发散？会有一个正确不败的分配吗？还是取决於和 对手的攻防战？ --

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