【七一遊行】學者邀市民「自己遊行自己數」　以AI技術計算人次

反修例風波不斷，過去數星期接連有不同的遊行和示威活動，今天是一年一度的七一遊行，參與人數再度受關注。民陣和警方公佈的遊行人數以往差距很大，為何出現差距、各自使用甚麼方法統計人數，市民都有很大疑問。今次七一遊行，德州州立大學和港大學者便發起「自己遊行自己數」計劃，除了會以AI和電腦模擬等科學方法數人，亦邀請了市民當義工參與統計，希望能提供一個第三方的數字，予公眾參考。

6月9日遊行中，街道水洩不通、多個港鐵站有大量人潮，民陣宣佈103萬人上街遊行，警方則指遊行人士最高峰期有24萬人；6月16日，民陣指遊行人數有近200萬人，警方則指人數有33.8萬。數字差距過百萬，有示威者因不滿警方方面的數字過低，因而嘲諷他們的演算方法屬「毅進制」。

今次「自己遊行自己數」計劃由德州州立大學地理學學系鄒之喬副教授聯同香港大學社會工作及社會行政學系葉兆輝教授、本地AI公司C＆R，以及約50名的市民義工聯同進行，他們分佈了在遊行路線的不同位置，沿途統計人數。

鄒之喬指，自2014年他已自行為不同集會、遊行活動統計，惟靜態集會和動態遊行的統計方式有所不同。他指較靜態的六四晚會，可以使用Herbert Jacobs Method，即是將集會人群範圍分成不同方格，計算每方格中有多少人，再以總共有多少方格推估總人數，惟以上方法未必適用於遊行人數統計。

今次計劃用上三種不同方法數人數。首先他們在波斯富街和軍器廠街天橋上設置儀器，以AI技術計算人次。「個mon上面會有條藍色線，每當有人行過咗呢條線，AI就會自己加一個人，就算市民係擔遮都計得到。」鄒說道。第二，為了減少因遊行人士沒有按照原定路線前行的影響，他們安排了義工在現場進行問卷調查，查詢參加者加入遊行的起點路線，並會觀察和數算中途離開的遊行人士作出調整。

除此之外，他們也邀請義工以眾包(crowdsourcing)方式，用手機軟件Geo Tracker記錄遊行路徑、所需時間等，而收集到的數據，輸入電腦後就可模擬整個遊行的人潮走向和動態，驗證不同遊行人數所需的時間和步行速度。

今次計劃邀請了50名市民義務參與。義工們來自各行各業，有退休人士、學生、金融業等。有份參與計劃的退休公務員黃小姐指，警方作為官方發佈統計數字的機構，卻沒有透露統計方法和定義，令人難以信服，「2003年已經話人數係30萬，到近日遊行人數明明覺得係增加咗，但佢哋公佈嘅反而少咗，而中間係冇解釋。」大學生Carlo則指，明顯見到雙方數字有差距，因此今天也出來參與點人數，希望能得出一個相對中立的數字。

他們希望，能用獨立方法提供科學和可驗證的數字讓市民參考，解開對遊行人數的迷思。被問到會否認為警方的統計數字人數太少，鄒表示因對方沒有公開統計方法，因此不作評論，他也不擔心今日得出的數字會被批評，「我哋出嚟，同政治立場無關，就算最後民主派覺得少、建制派覺得多，都冇所謂......唔敢話我哋真係好準確，因為變數太多，都只可以盡量準確，盡量科學。」