Roger Do

從哲學學生到商業實務工作者

Do 在加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）研讀哲學，之後在加州大學戴維斯分校（UC Davis）取得主修行銷與策略的 MBA。2016 年的一篇訪談也記錄了他在二十歲時出售早期創業公司的經歷；依他自己的說法，之後有一年，他花了大量時間玩 Counter-Strike。他講述這段歲月時，並未將它包裝成一條從年少成功、不斷向上走向自律成就的道路。³

他在 2025 年回顧 MBA 的文章，比學歷列表更能透露他的想法。他記得學生時期的一個提案：改裝露營車，將診所服務送進地處偏遠的科技園區。後來回校擔任商業計畫簡報的評審時，看到團隊端出複雜的估值，卻對從未實際訪談過的客戶作出種種假設，讓他感到不耐。他仍肯定這段教育提升了自己的判斷力，同時也認為，其中許多所學，必須經過實際經驗才用得上。⁴

這裡的張力很重要。正規教育給了他分析的資源，但如今，當一套自洽的模型開始取代與人的接觸，他就會產生懷疑。這是對商業教育有建設性的批評，也為他後來自己的工作設下嚴格的標準：一套關於選民的說法，可以很有說服力，卻未必能準確預測選民會怎麼做。

研究所畢業後，他在 2006 年成立行銷顧問公司。2011 年回到台灣後，他曾在資訊工業策進會工作約一年，接著於 2014 年參與 QSearch 公司的成立。⁵ 這段歷程讓他往返於哲學詮釋、商業策略、機構內的技術發展與新創銷售之間。

在這些不同場域間延續下來的，似乎是一種把行為視為最終檢驗的傾向。一個想法必須經得起與人接觸的考驗，而那個人可能誤解它、忽略它、買下它，或把它用在創造者未曾預料的地方。

QSearch：走進開發者的世界，再將它帶向海外

在 2014 年公司成立以前，QSearch 就已經有產品。2013 年 2 月的一篇訪談，描述了一個用來找回舊 Facebook 貼文的工具：最初由文中所稱的 Elliot 與 Alex 開發、推廣，Tien-Yu 後來加入。同時期的一項群眾募資計畫，則是為了籌措伺服器經費。它的起點是一個小型的搜尋問題，並不是一門已經成形的跨國政治情報生意。^{6, 7}

Do 進入的，是一個已經做出實用工具的開發者世界。找到機構客戶，是另一種貢獻：需要有人把這個工具，與客戶工作上面對的問題連起來。

Do 對 2014 年 Echelon 大會的自述，讓這第二種貢獻有了格外具體的樣貌。五人團隊抵達新加坡時，幾乎沒有參加這類大會的經驗；他形容自己是團隊裡年紀較大、顯得格格不入的那一位。他們販售廣告服務，把推銷文案印在 T 恤背面，並認識了一些後來持續經營往來的對象。一位東南亞客戶之後成為合作夥伴。依他在 2016 年 6 月的說法，團隊當時已有十二人，在未接受外部投資的情況下實現獲利。⁸

大會創造了相識的機會；持續的交談與付費合作，讓其中一些關係得以延續。Do 將這場活動視為一次學徒式的歷練，改變了這支年輕團隊對自己的期待。

他的敘述也容得下不夠流利的英語。這群年輕人可以一邊在國際市場銷售，一邊學習如何在那裡溝通與工作。

他正在學習，如何把分析能力賣給需要作出決策、而非上一堂工程課的人。

AutoPolitic：另一個組織，另一種承諾

2015 年在新加坡成立的 AutoPolitic，把這個問題進一步聚焦到選舉上。在他 2019 年的說法中，QSearch 提供分析技術，AutoPolitic 則圍繞這些技術組織政治服務。同一位創辦人，連結了兩個各有不同承諾的組織。^{9, 10}

AutoPolitic 自己的合作夥伴頁面，列出了各地的政治服務組織與顧問，包括菲律賓的 PUBLiCUS Asia 與台灣的 Sway Strategy。該頁表示，公司透過依法成立的在地實體開展業務。¹¹

這樣的結構在商業上有其道理。外國顧問可以帶來工具、跨地區的比較經驗與分析人力；在地夥伴則擁有政治知識、客戶信任，以及在相關制度內採取行動的能力。因此，這項產品跨越了一道界線：一邊是可以移轉的技術方法，另一邊則是無法直接輸出的知識。

在 2017 年接受 Malay Mail 的電子郵件訪談時，Do 描述了一套軟體：輸入競選資訊後，它會提供策略、建議活動，並將調整後的計畫轉換成工作清單。他也表示，AutoPolitic 與馬來西亞四個政黨有合作關係，但未透露其名稱。這份說明呈現的系統，除了衡量關注度，也用來組織決策與工作。¹²

2021 年 PUBLiCUS 的線上研討會課程，將他安排在一套關於疫情下如何競選的實務課程中，其他主題包括選舉法、品牌塑造、選民心理特徵分析與媒體成效衡量。他預定講授的主題，是如何運用指標評估數位競選活動。¹³ 這個場景讓人看見，他的知識如何流通：透過在地專業中介與培訓，而不只是一項遠端的軟體訂閱服務。

在這個世界裡，核心能力是轉譯。僅僅抽象地指出某個議題的互動較多，競選團隊還無法據此行動。它需要知道誰在討論、這個議題帶有什麼情緒或政治聯想、候選人是否有立場就此發言，以及組織實際上能做到什麼。數據能讓問題的一部分變得可見，卻無法解決全部問題。

政治情報服務賣的是什麼

Do 區分「觸及」與「影響」的做法，是他對客戶提出的價值主張中，影響較為深遠的一環。一則訊息可能廣泛流傳，卻沒有改變任何人對候選人的傾向。反過來說，一場規模相對小的討論，可能因為觸及有能力投入志工服務、捐款或說服他人的人，而具有重要性。2017 年的訪談，便以這個區別來理解競選工作。¹⁴

這種思考方式改變了客戶買下的東西。客戶購買的，不只是被提及次數的統計，而是對「把力氣花在哪裡可能產生效果」的判讀，以及一套持續修正這種判讀的方法。

這門生意的運作，仰賴人力與關係的程度不亞於運算。必須有人釐清候選人的問題、界定要觀察什麼、解讀當地語言、提出可用的建議，並維持客戶的信任。系統可以縮短蒐集資訊所需的時間，同時讓這些其他工作變得更加重要。

Google Cloud 過去發布的 QSearch 客戶案例，記錄了基礎設施這一面：一個小型組織，透過 BigQuery、App Engine 等服務，租用相當可觀的處理能力。¹⁵ 這種安排有助於說明，為什麼公司不必自行建置每一部分的基礎設施，也能把數據工作帶往不同地方。但它也讓這門生意依賴上游的平台與供應商。

從現有資料所能重建的實際謀生方式，是建立組織、銷售、顧問與教學的結合，將它們串在一起的是可信度。這份可信度之所以對客戶有用，恰恰是因為客戶無法獨立檢視每一個模型，或每一項關於區域政治的說法。這也正是這個專業的課責問題開始之處。

從留下的痕跡理解公眾，有什麼限制

Do 在 2018 年 7 月討論馬來西亞第十四屆全國大選的文章中，描述了定期修正的情境推演，包括依 Mahathir 是否參選而作出的不同預測。他承認，最終結果的方向符合其中一種情境，但幅度並不符合。他更想強調的是事前準備、聯盟形成，以及掌握選舉時機所具有的策略力量。¹⁶

這是一個耐人尋味的組合。分析者提供測量，但真正影響結果的政治情勢持續變動：聯盟形成、候選人加入，而執政者掌握部分時程。因此，預測取決於如何界定它所預測的世界。情境分析能協助組織理解這種依存關係；但如果相關的選前預測沒有固定版本可供查閱，事後要評估預測是否成功，也可能變得困難。

後來的一個案例，提供了更明確的外部檢驗。2022 年 5 月 8 日，Pilipino Star Ngayon 報導，Do 的 AutoPolitic 部落格根據社群情報追蹤，預測 Leni Robredo 將以至少四個百分點的優勢贏得菲律賓總統大選。¹⁷ 國會正式計票結果則記錄，Ferdinand Marcos Jr. 獲得 31,629,783 票，Robredo 獲得 15,035,773 票。¹⁸ 這項見諸報導的預測嚴重失準。

甚至在選舉之前，Manuel L. Quezon III 就已指出，認為搜尋與 Facebook 情緒分析足以推翻民調所呈現局勢的說法，尚未經過證實。¹⁹ 這點很重要，因為方法上的問題，在結果揭曉之前就已經可見。這次失準，並不只是事後回看才發現的問題。

這個結果揭露了他所作判讀之權威性的一項重大限制。平台上觀察到的活動，不能直接等同於整體選民。參與程度、近用條件與競選動員，都讓從關注度推論選票的過程更加複雜。一項互動指標，或許能協助人決定該到哪裡競選，卻仍可能無法預測誰會勝選。

這與他後來給 MBA 學生的建議之間，有一種格外值得注意的張力。他批評創辦人在尚未充分接觸客戶之前，就已經替客戶建立模型。選民也是另一群可能不按模型行事的人，即使這個模型是從他們留下的可見痕跡建構而成。

說服、民主防衛與責任的邊界

2019 年接受《報導者》訪談時，Do 強調，執行策略的是客戶，他提供的是建議。然而，他也談到包括人身攻擊在內的強硬手法。他用了一個刻意挑釁的比喻來為自己辯護：像「病毒」一樣揭露弱點，或許能迫使民主制度產生抗體。²⁰

這個比喻，把一種商業實務轉化成了關於民主韌性的主張。它的弱點，在於傷害與學習之間的那段距離：揭露漏洞，並不保證制度會修補它，也不保證受影響的人會因此受益。區分建議與執行，可以釐清角色，卻仍留下建議所造成的後果需要思考。

他在 2020 年接受 HardwareZone 訪談時，提出了另一個詞彙：「數位同理心」。他將分析描述為一種協助組織了解人們如何看待其訊息的方法。重要的是，他也表示，判定錯誤資訊超出了機器學習所能做到的範圍。系統可以引導人的注意力，卻無法單憑自身判定真偽。²¹

這個限制條件相當重要。找出強烈情緒、辨認錯誤陳述，以及決定公共機構應該做什麼，是不同的工作。能協助完成第一項工作的工具，並不因此就取得處理另外兩項工作的權威。

疫情期間，Do 表示，他向政府免費提供快速流傳的 COVID 相關內容警示，由官員決定如何回應。²² 2022 年 3 月，AutoPolitic 與 QSearch 宣布共同協助烏克蘭機構及海外烏克蘭人監測討論、抵抗不實資訊。中央社就這項行動訪問了他；同時期的一份公告，則將他的支持與其台灣人認同連結起來：身為台灣人，他同樣生活在宣傳與入侵威脅之下。^{23, 24}

在這些事件中，他把技術工作連結到一份超越協助客戶贏得選舉的公共承諾。他的台灣人認同，也成了分享知識與培訓的部分理由。

尚未解決的問題是，這些承諾如何約束有償工作。把分析與執行分開，或許能釐清合約上的角色，卻不會消除建議的後果，也無法回答顧問應該拒絕協助哪些策略變得更有效。

指導新創，成為職涯中持續的一部分

Do 公開的新創指導工作，早於最近這波 AI 熱潮。Girls in Tech Taiwan 的 2017 年國際婦女節活動，邀請他分享指導女性創辦人的心得，包括她們面對的特定障礙。主辦方介紹了他在亞洲各地指導新創執行長的工作。²⁵

在這裡，工作的對象是另一個人的成長。創辦人必須養成判斷力，而不只是收到一項建議。

Founder Institute 將 2022 年南亞與東南亞區的「最投入導師」（Most Dedicated Mentor）獎頒給了他。之後的課程紀錄持續將他列為導師，此時所列的公司身分已是 Watchdog Cyber Defense。^{26, 27} 教學與回饋，已成為他工作網絡中長期存在的一部分。

他公開的 LinkedIn 推薦評語，提供了另一筆較小、也更個人的紀錄。一位在 2024 年完成澳洲／紐西蘭課程的創辦人表示，Do 的個別諮詢時段與簡報回饋，幫助他重新思考商業模式，並尋找不同的客戶。²⁸

這與他自身的商業歷程之間，存在合理的連結：他一再嘗試讓人從描述一項事業，走向作出可由他人檢驗的決定。在指導過程中，這可能意味著協助創辦人暫時停止捍衛自己的想法，好讓他有機會發現，是否真的有人需要它。

資安、新工具，以及一個關於行為的老問題

Watchdog Cyber Defense 為他的公開經歷增添了另一個篇章。Founder Institute 的 2024 年課程紀錄，將 Do 列為該公司的執行長暨共同創辦人；這家新加坡公司的自有資料，則介紹了網路防禦服務、持續監控與員工教育。^{29, 30} 它是一個獨立的組織，並不是 QSearch 換了新名字。

不過，主題上的連結仍值得思考。政治說服與社交工程，都涉及一個系統在技術上能做什麼，與一個人在壓力下實際會怎麼做之間的落差。資安訓練試圖防止有害行為；競選活動則可能試圖促成行動。兩者的道德目的不同，但對行為的關注始終居於核心。

Do 的公開文章與活動，也持續顯示他仍在實驗，而不只是管理已經建立的服務。2025 年 10 月，他寫到自己與一位新創圈的舊識，參加新加坡科技設計大學（Singapore University of Technology and Design）的黑客松。他們使用較新的開發工具，做出一個視覺智慧原型，接著回到正常作息，而沒有重演他記憶中早年黑客松裡徹夜不眠的馬拉松。他提議，讓短週期的開發與測試，成為新創工作的固定節奏。³¹

他仍會加入臨時組成的團隊、嘗試工具，並在具體期限的推動下學習。他想把實驗轉化成可持續的工作節奏，而不是重複早期新創文化中的耗竭。

從 AI 加速器學習

2025 年 9 月的一篇文章，格外清楚地呈現 Do 如何評估一項新服務。他讓 AutoPolitic 加入 NoCap 的 AI 加速器，並在那篇文章中將 AutoPolitic 稱為一項副業。他欣賞循序漸進的提問方式、申請過程中減輕的焦慮，以及一項快速製作原型與影片的練習，因為這讓創辦人更容易主動接觸潛在客戶。他也區分了這種展示與功能完整的產品，並未聲稱加速器曾投資他。³²

這次實驗讓他回到一個長久以來的專業興趣：哪些實際步驟，能讓一個人願意採取行動。這一次，那個人也包括他自己。

他觀察心理歷程的仔細程度，不亞於觀察軟體。機會在於幫助創辦人更早行動；真正的檢驗，仍是當展示送到實際客戶面前時，會發生什麼事。

下一次相遇

在 2025 年的自述中，Do 再次成為他多年來替別人安排的那套過程的接受者。指導他人，並未讓他遠離創業的不確定性。

這個場景，讓整段職涯有了一條清楚的脈絡。Echelon 大會上的 T 恤、競選工作清單、導師的個別諮詢時段，以及 AI 輔助的展示，都是把想法推向能夠據此行動之人的不同方式。哲學與商業教育幫助他解讀動機；工程師、在地夥伴與機構，則讓這些解讀得以在實際世界中發揮作用。

2022 年失準的預測，仍是這幅人物肖像的一部分。它顯示，當公眾的可見活動被賦予超出其所能承受的確定性時，可能發生什麼事。他後來對接觸客戶與實際測試的堅持，則為新創工作提供了一種抵抗同樣誘惑的資源。

Do 的職志，逐漸形成於讓詮釋產生實際影響的工作之中。 它最有價值的可能，在於幫助人看清處境，並學會如何行動。它反覆面對的難題，則是詮釋處境的人，可能變得過於篤定。下一位客戶、創辦人或下一群選民，也可能正是讓這份自信受到修正的地方。

註釋與資料來源