公告彙整
2020-0617第12屆學術人才養成計畫專題講座 -政治大學公共行政學系陳敦源教授-「資料煉金術：用大數據創造最佳政策規劃Big Data in Government Policy Planning」
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第十二屆學術人才養成計畫講座於6月17日上午邀請校友政治大學公共行政學系陳敦源教授返回母校以「資料煉金術：用大數據創造最佳政策規劃Big Data in Government Policy Planning」為題進行專題講座，向在座的學弟妹們介紹自從網際網路於1990年代興起，不同的社群平台成為實體社會之外的一個虛擬的世界，並成為政治與商業人士探索廣大民眾意見的一個新興的管道。對政府機關而言，要如何瞭解網民的集體意見，成為一種實務與專業上的需求。陳敦源學長與千金陳是祈學姊的高三導師都是朱琪老師，緣深情也深，此次除了透過朱琪老師居中聯繫讓學長專程返校分享外，也應允協助指導專題研究。
講座演講大綱如下 :
- 緣起與概念
- 大數據/巨量資料分析（Big Data Analytics）已經成為公私部門組織的競爭利器之一，形成了跨越統計、資訊科技、行政管理等領域的資料科學，廣泛應用於各類型組織的策略與管理議題上。
- 組織善用兼具Volume（大量）、Velocity（時效）、Variety（多樣）、與Veracity（真實）特質的巨量資料分析能力，為組織創造價值 (Value)，也成為跨越統計、資訊、輿情/新聞公關、與業務領域的新興應用。
- 網路輿情分析IPOA(Internet Public Opinion Analysis)
- Web 2.0時代完整的民意調查 (Total Public Opinion)，除一般民調、內容分析、焦點團體訪談外，網路探勘是目前缺乏亟待補充的部分。網路探勘其優點為非介入性、即時性較高、可持續續觀測追蹤。但其缺點是抽樣代表性受質疑。
- 公眾關注議題的分析：分析傳統媒體與社群媒體互相影響的議題，分析傳統媒體專業導向的財金房市、國防與安全、犯罪與毒品議題，分析社群媒體參與度較高的失業(包含與中國貿易關係)、社會福利、教育、災難管理、兩性議題、環境議題。
- 網路輿情分析成果：關鍵字風暴圖了解網友整體關注議題，聲量趨勢了解網友關注程度與情緒、社群擴散程度與來源占比了解傳播程度以及何項來源較集中討論，前十大熱門討論版、前十大關鍵領袖了解網友的情緒及回應，了解新聞引發社群負評或負評警示，了解網友對政策不滿意的論述，從警示等級得知事情嚴重性。
- 內部大數據分析，以台北市1999專線為例
- 利用自動分類的方式，市民專線接收到的新進案件採自動化分類，降低分案所需之人力將資料進行加值應用，提升政府服務與效能。
- 新進案件量多的情況下，需較多人力進行日常分案作業，過去累積的資料量較大，目前尚未能有效利用。
- 大數據應用的相關議題
- 避免大數據觀念的誤用與濫用：需融合統計分析與資訊科學(管理)，方能提升或創造特定領域的價值。
- 提升網路輿情分析品質：各來源立場與情緒分析比較，立場與情緒的區辨，避免相關性誤判情形，情緒意向誤判情形。
- 解決大數據應用的技術議題：技術成熟度與組織內外部大數據的資訊安全，蒐集、處理、分析解讀、加值運用、傳輸及公開。
- 大數據應用的法律議題：個人隱私，主要為「個人資料保護法」，智慧財產，主要為「著作權法」（尤其作為營利）。
- 大數據應用的政治議題：政府透過合法管道蒐集與分析民眾意見並加值利用者其正當性，應不違反通訊保障及監察法與相關法令。
- 結語:科技應為可貴民主的輔助者而非侵蝕者，這樣的期望是否成真的關鍵不是在於科技的格調與品質，而是在於我們政治制度的品質，以及公民的素養。
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