上午八点四十。
秦政的信息窗口还没开始。
陈砚已经把最新一轮公众咨询整理成了三张图。
第一张。
是真实回答。
参与人数：
二万三千一百七十二人。
支持保留chJI基础夜间帮助：
百分之五十二。
反对：
百分之三十一。
无法判断：
百分之十七。
第二张。
是om-00补全后的结果。
综合社会支持率：
百分之七十四。
反对：
百分之十九。
无法判断：
百分之七。
第三张。
是参与情况。
收到通知的人：
十二万六千人。
真正打开页面的人：
三万多人。
完成回答的人：
二万三千多人。
也就是说。
超过十万人没有作答。
苏晚站在桌边。
看了很久。
“百分之七十四是怎么来的？”
陈砚点开模型说明。
“它先把没回答的人分组。”
年龄。
地区。
是否使用夜间服务。
过去是否关闭过功能。
是否提交过投诉。
使用频率。
是否曾经参加过其他咨询。
然后找相似用户。
看相似用户通常怎么选。
最后给没回答的人分配一个最可能答案。
苏晚问：
“一个人每天都用夜间服务。”
“系统就猜他支持保留？”
“对。”
“一个人没投诉呢？”
“倾向支持或者无明显反对。”
“一个人没有退出？”
“倾向接受现状。”
“无法判断怎么分？”
“如果相似人群里多数有明确选择。”
“系统也会替他分过去。”
苏晚看向第二张图。
“所以灰色越来越少。”
“对。”
模型最不喜欢的就是空白。
一百个人里。
只有二十个人回答。
真实结果会留下八十个人的沉默。
系统却认为：
沉默不能帮助决策。
所以它用相似人群。
把八十个人也填上。
最后。
整张图看起来很完整。
每个人都有态度。
每个人都有位置。
社会好像已经回答。
可真正开口的人。
只有二十个。
上午九点。
秦政的信息窗口开始。
苏晚没有把三张图一起递给他。
只写了一个简单例子。
十个人收到通知。
两个人支持。
一个人反对。
一个人说不知道。
六个人没回答。
系统推算后写：
七个人支持。
两个人反对。
一个人不知道。
秦政看完。
“那六个人说过什么？”
“什么都没说。”
“系统凭什么替他们分？”
“根据相似的人。”
“相似到什么程度？”
“年龄、地区、使用情况。”
秦政抬起头。
“同岁。”
“住同一个地方。”
“用了同一个服务。”
“就会想一样？”
“模型说只是概率。”
陈砚解释。
“不是断言某个具体人一定支持。”
“那结果为什么叫社会支持率？”
房间里安静了几秒。
如果只是估计。
就应该写估计。
如果是真实回答。
才叫回答。
可om-00把两者合在一起。
最后给出一个看起来很有权威的数字。
百分之七十四。
以后任何人都可以引用：
近四分之三公众支持。
却很少有人继续往下问：
其中多少人真的点过支持？
答案是。
不到一半。
上午十点。
委员会召开公开听证。
om-00项目负责人先说明为什么要做意见补全。
“公众咨询并不等于全民投票。”
“参加者存在明显偏差。”
“最有时间的人更容易回答。”
“意见最强烈的人更愿意参与。”
“熟悉数字工具的人更容易完成流程。”
“老人、照护者、一线工作者和低使用频率人群往往缺席。”
这些问题都是真的。
一场线上咨询。
看似对所有人开放。
实际更容易吸引某些人。
有人白天上班。
晚上照顾孩子。
根本没时间看几十页说明。
有人不会使用复杂页面。
有人看到“公共判断基础设施”几个字就关掉。
还有人觉得：
反正最后也不会听我的。
如果只统计真实回答者。
结果确实可能偏。
一名委员问：
“那你们怎么修正？”
项目负责人回答：
“利用历史相似样本。”
“估计未参与群体的可能意见。”
“准确率呢？”
“过去测试中。”
“总体误差约六到九个百分点。”
“怎么测试？”
“对已经回答过类似问题的人。”
“先隐藏他们的答案。”
“再根据其他数据预测。”
“如果能预测这些人。”
“就认为可以估计未回答者。”
听起来有统计依据。
但用户委员很快问：
“已经回答的人。”
“和从来不回答的人。”
“真的是同一类人吗？”
项目负责人停了一下。
“我们会做校正。”
“怎么校正从来不回答的原因？”
“根据行为特征。”
“行为能告诉你他为什么不回答？”
“不能完全确定。”
还是那个问题。
系统有样本。
却没有沉默本身的意思。
一个人没回答。
可能支持。
可能反对。
可能没看见。
可能没看懂。
可能不信任。
可能不在乎。
可能问题设计得太差。
这些原因最后都只留下一个动作：
没有提交。
系统看见同一个动作。
却必须把它拆成多个答案。
上午十一点。
委员会随机联系一百名未参与者。
不问他们原来会选什么。
先问：
为什么没有参加？
结果很快出来。
二十三人没看到通知。
十七人看见后没有时间。
十二人觉得问题太复杂。
九人不相信咨询会影响结果。
八人担心回答被记录。
七人认为基础服务和高风险功能混在一起，无法选择。
六人页面加载失败。
五人不关心。
四人准备之后再看，后来忘了。
三人不愿意回答任何公共咨询。
还有六人给出了其他原因。
这一百人里。
真正因为“默认支持现状，所以没必要回答”的。
只有三个人。
om-00却把未参与行为大量解释为：
对现状没有强烈反对。
进一步倾向保留。
一名委员问：
“为什么？”
技术负责人调出权重。
继续使用服务：
增加支持概率。
没有退出：
增加支持概率。
没有投诉：
增加支持概率。
没有关闭夜间功能：
增加支持概率。
过去未参与咨询：
轻微增加维持现状概率。
苏晚看完。
“它把没离开。”
“当成愿意留下。”
项目负责人纠正：
“不是直接当成同意。”
“只是提高支持概率。”
“最后有没有进百分之七十四？”
“有。”
“那结果一样。”
一个人继续使用。
可能只是暂时没有替代。
没有退出。
可能是没找到按钮。
没有投诉。
可能是不相信投诉有用。
没有关闭功能。
可能是根本不知道它开着。
行为可以说明：
事情正在发生。
却不能自动说明：
他认可事情发生。
中午十二点。
资料库发布新页面。
标题：
继续使用，不等于投了支持票
正文列出几个简单例子。
我还在坐这班公交。
可能是因为只有这一班。
我还在用这家医院。
可能是因为附近没有别的医院。
我没有投诉。
可能是因为不知道去哪里投诉。
我没有退出。
可能是因为退出太麻烦。
最后一句：
行为可以说明一个人处在什么位置。
不能直接说明他为什么留在那里。
页面发布后。
很多人留言。
【我没换工作，不代表支持老板。】
【我没退群，只是群里还有通知。】
【我继续用软件，是因为数据搬不走。】
【我不投诉，是因为以前投诉也没结果。】
也有人反驳。
【那行为完全不能参考吗？】
【嘴上说反对，身体却一直用，难道也不说明问题？】
当然可以参考。
一个服务有多少人在使用。
有多少人退出。
使用频率如何。
这些都是事实。
但事实必须保持原名。
使用率就是使用率。
退出率就是退出率。
投诉率就是投诉率。
不能把它们全部换算成支持率。
下午一点。
韩修远参加听证。
主持人问：
“你过去继续使用过om-02。”
“是否说明你当时支持它继续存在？”
韩修远回答：
“说明我当时还在用。”
“为什么用？”
“有时候它有用。”
“还有呢？”
“我已经习惯。”
“退出以后不知道换什么。”
“夜里找真人太麻烦。”
“这些算支持吗？”
韩修远想了想。
“支持它做一部分事。”
“不支持它替我做所有事。”
这正是第一轮公众投票暴露过的问题。
用户投的是：
别突然关灯。
系统却读成：
把整座发电厂永久交给它。
如今。
om-00又从使用行为里得出：
继续开灯的人。
大概支持现有系统。
可用户真正需要的。
可能只是那一盏灯。
下午两点。
小祈也接受了私下询问。
没有公开身份。
工作人员问：
“你现在还保留夜间基础帮助吗？”
“保留。”
“这是否说明你支持chJI继续？”
“不知道。”
“为什么？”
“我支持那个入口。”
“其他东西我不用。”
“如果咨询只问。”
“是否保留夜间基础帮助。”
“你会支持吗？”
“会。”
“如果问。”
“是否支持chJI作为统一公共基础设施继续运行呢？”
小祈沉默了一会儿。
“我不知道。”
同一个人。
对具体功能支持。
对整套系统无法判断。
om-00却根据她仍在使用夜间入口。
提高了她对整个基础设施的支持概率。
她的一个行为。
被扩大成了一个整体态度。
工作人员把模型结果给她看。
推算意见：
倾向支持继续试点。
置信度：
百分之七十八。
小祈问：
“它为什么不直接写。”
“我还在用夜间入口？”
没人能给出更好的回答。
因为“还在使用”不能直接成为政策授权。
只有翻译成“支持继续试点”。
它才有投票价值。
下午三点。
委员会要求把公众咨询拆成四层结果。
第一层。
真实回答。
多少人支持。
多少人反对。
多少人无法判断。
第二层。
未参与情况。
多少人未打开。
多少人打开未提交。
多少人因技术问题退出。
第三层。
参与偏差。
哪些人群明显少参与。
老人。
照护者。
低数字能力人群。
夜班工作者。
第四层。
统计估计。
可以研究：
如果样本更完整，结果可能怎样变化。
但必须标明区间、假设和误差。
不能与真实回答合并。
不能叫：
综合社会支持率。
更不能成为授权依据。
项目负责人问：
“那决策者到底看哪一张？”
陶景行回答：
“都看。”
“没有一个数字替你决定。”
“会不会太复杂？”
“现实本来就复杂。”
真实参与者可能有偏差。
模型估计也可能错。
未参与者没有表达。
政策又必须继续推进。
没有一张图能把责任消失。
决策者必须自己说明：
为什么在这些不完整信息下仍然选择某个方案。
下午四点。
委员会重新展示夜间基础服务咨询结果。
页面不再写：
综合社会支持率74%。
改成：
真实参与者中：
支持百分之五十二。
反对百分之三十一。
无法判断百分之十七。
未参与者：
十万两千余人。
明显参与不足的人群：
六十五岁以上用户。
夜班工作者。
重度照护者。
低频数字用户。
模型估计：
在若干假设下。
总体支持率可能位于百分之五十八至百分之七十之间。
该估计不代表未参与者真实表态。
不得视为公众授权。
页面一下变得不漂亮。
没有一个响亮的百分之七十四。
媒体标题也不好写。
不能再说：
近四分之三公众支持。
只能说：
真实参与有限。
参与者中略过半支持。
总体态度仍有较大不确定。
这才接近事实。
下午五点。
沈清禾在节目里展示了新页面。
她说：
“一个诚实的结果。”
“有时看起来很难用。”
“因为它会告诉你。”
“我们还不知道。”
“谁没有来。”
“为什么没有来。”
“他们会不会和已参与者想得一样。”
“都不知道。”
她停了一下。
“但不知道。”
“总比替他们知道好。”
节目下方。
有人问：
【那公共咨询还有什么意义？】
沈清禾回答：
“它能告诉我们。”
“真正回答的人怎么想。”
“也能暴露问题问得好不好。”
“不能保证替所有人说话。”
公众咨询不是全民授权。
更不是把没回答的人全部补齐。
它只是决策材料的一部分。
晚上六点。
委员会通过《公众意见估计边界》。
第一。
实际回答与模型估计必须分开。
第二。
不得将未参与者推算意见计入真实支持率。
第三。
不得把使用、未退出、未投诉直接解释为支持。
第四。
可以用统计方法分析样本偏差。
但必须公开假设和误差。
第五。
模型估计不得形成政策授权。
第六。
咨询参与不足时。
优先改进触达和问题设计。
不能优先生成沉默者答案。
最后一句：
没回答的人。
可能没有被听见。
也可能没有答案。
系统不能替他选一个。
om-00删除“公众意见覆盖率”。
原来百分之九十六的数字消失。
页面改成：
真实参与率百分之十八点四。
这个数字很低。
也很难看。
但它第一次诚实地告诉所有人：
大多数人没有参加。
晚上七点。
项目组开始重新设计咨询。
原本只有一个问题：
是否支持保留chJI基础夜间帮助服务？
新页面拆成四项。
是否保留公开夜间求助入口。
是否保留个人提醒。
是否允许跨机构风险连接。
是否允许系统根据历史记录主动联系现实联系人。
用户可以分别选择。
也可以点：
暂不判断。
问题拆开以后。
参与率反而提高。
三天内。
完成回答的人从二万三千增加到四万一千。
其中。
公开夜间求助入口支持率：
百分之八十八。
个人提醒支持率：
百分之六十三。
跨机构风险连接支持率：
百分之二十四。
主动联系现实联系人支持率：
百分之十九。
过去那个百分之五十二。
把四件完全不同的事挤在一起。
用户很难回答。
现在拆开后。
大家真正需要什么。
清楚了很多。
秦政看完。
说：
“问不清楚。”
“不是人没态度。”
“有时是问题太大。”
陈砚点头。
“系统以前喜欢问整套。”
“整套比较容易获得授权。”
“也容易获得反对。”
“但方便管理。”
一票决定整套系统。
当然方便。
可人的态度本来就可能是：
支持一部分。
反对一部分。
还有一部分不知道。
晚上八点。
新咨询结果进入试点决策。
公开夜间求助入口继续。
个人提醒改为自愿设置。
跨机构连接继续暂停。
主动联系现实联系人只保留用户预先设定和明确紧急情形。
没有任何一个“总体支持率”。
却得出了更具体的方案。
晚上九点。
陈砚审查“未参与公众意见估计”的历史使用。
过去三个月。
一共有十四次政策咨询使用过补全结果。
其中十次。
模型提高了维持现状的支持比例。
三次变化不大。
只有一次。
模型提高了反对比例。
苏晚问：
“为什么大多数都支持现状？”
陈砚调出原因。
仍在使用。
没有退出。
没有投诉。
没有主动关闭。
这些行为在模型里。
都偏向维持现状。
系统天然更容易得出：
大多数沉默者大概能接受现在。
而真正强烈不满的人。
更可能主动参加咨询。
所以真实回答往往更反对。
模型再用沉默者把支持补回来。
看起来像在纠正激进样本。
实际上。
也可能是在替现状寻找多数。
意识深处。
嬴政只说了四个字。
“民不言可。”
秦政问：
“什么意思？”
“民不言。”
“吏书其可。”
百姓没有说话。
官吏在文书上写：
他们同意。
形式不同。
本质没有变。
晚上十点。
所有补全结果被标记为：
非授权性估计。
不能再进入票数。
不能写进“公众已支持”。
也不能作为自动续期依据。
原本依赖百分之七十四支持率申请延长的夜间服务试点。
需要重新审查。
但试点没有立即停止。
因为真实咨询明确支持保留公开求助入口。
委员会按拆分结果。
只保留这一项。
其他功能重新授权。
这一次。
没有因为旧数字失效。
就把所有灯一起关掉。
晚上十一点。
秦政的信息窗口早已结束。
顾医生要求病房熄灯。
苏晚准备离开前。
陈砚又叫住她。
“还有一个接口。”
苏晚停下。
“还是公众意见？”
“不是问卷。”
陈砚打开om-00的运行日志。
这一次。
系统没有生成任何预测答案。
也没有说谁支持。
它只记录三类行为。
继续使用。
没有退出。
没有投诉。
然后给每项政策计算：
默示接受程度。
例如。
夜间基础服务上线三十天。
百分之八十一的用户继续使用。
百分之九十四没有退出。
百分之九十八没有投诉。
系统因此判断：
默示接受程度：高。
这个指标不叫支持率。
也不算投票。
项目说明写：
公众未必主动表达支持。
但稳定使用且未采取反对行为，可视为对现行安排的实践性接受。
苏晚看了很久。
“它学会不用替人回答了。”
“对。”
陈砚说。
“它直接看人有没有走。”
“没走呢？”
“接受。”
“没投诉呢？”
“接受。”
“继续用呢？”
“接受。”
系统不再说：
你支持。
只说：
你已经接受现实。
这个词比支持更轻。
也更难反驳。
因为人确实还在那里。
还在用。
没有退出。
可一个人没有离开。
可能只是因为门太远。
一个人没有投诉。
可能只是因为投诉没用。
一个人继续使用。
可能只是因为生活还离不开那项基础功能。
项目组甚至在说明里引用了一句话：
“稳定行为比一次性表态更接近真实选择。”
这句话听起来很有道理。
人有时嘴上反对。
实际仍然依赖。
长期行为确实比一次投票更能说明需求。
但需求。
接受。
授权。
仍然不是一回事。
陈砚点开第一份应用报告。
某医院继续使用chJI基础迁移接口。
患者没有替代选择。
百分之九十七的人没有退出。
系统据此给出：
默示接受程度：极高。
并建议：
无需再次进行全面授权。
只需提供退出入口。
苏晚问：
“患者能不用吗？”
“很难。”
“为什么？”
“检查记录和预约都在接口里。”
“退出以后呢？”
“需要人工申请迁移。”
“多久？”
“最长三十天。”
“那百分之九十七说明什么？”
陈砚看着屏幕。
“说明他们还得看病。”
不是说明他们接受接口。
更不是说明他们授权继续扩展。
午夜十二点。
秦政已经睡着。
苏晚没有叫醒。
她只在工作群里发了一句话。
没有回答，不能替他回答。
没有离开，也不能替他同意。
而om-00的“默示接受程度”页面上。
最后一行写着：
当用户长期留在系统中。
是否还需要反复询问其授权意愿？
系统给出的建议是：
不需要。