資策會創研所組長呂俊宏

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近年政府持續在開放資料,很多企業組織、社群網站也累積了龐大的資料量,然而,這些資料若沒有被拿來做有效的使用,就會失去價值,甚至,資策會創研所組長呂俊宏說,資料的擁有者不應該只局限在該領域的使用,還要更進一步想,如何結合其他領域的異質資料,發揮更大價值,解決原本沒想到的問題。

呂俊宏的任務之一,便是要去思考如何整合各個政府單位和部門的資料,他舉例,從噪音汙染的舉報案件中,可以分析出特定時間以及地點的噪音汙染事件發生機率特別高,但是到這裡就停止太可惜了,如果能再結合特定事件的資料,像是從市政府建管科的施工資料得知哪些工程地點有噪音污染的可能,或者是特定節慶的前後在什麼地點會聚集民眾放鞭炮等,從各面向的資訊去預測出噪音汙染容易發生的時間地點,直接派稽查人員去現場勸導或取締。

另外,也可以從警政署的犯罪資料中,找出犯罪頻率、犯罪路線,並在特定時間、地點加強巡邏,呂俊宏說,這些應用都能更即時有效的解決問題,不用等到事件發生之後,被動的接受民眾的抱怨或舉發。

從網路社群、人的生活中,一樣可以察覺到一些事情,他說,假設有一家麵店原本沒有名氣,但在被媒體報導或是登上美食節目之後受到大家關注,這時候,從網路社群的討論量暴增、打卡資料等,可以預測到人潮在短時間內的大量湧入,可能引發的空氣汙染、噪音汙染等問題。他說:「在這些資料中會發現,很多現象都是有跡可循。」

發展資料科學的3基礎:累積經驗、技能和人才

呂俊宏目前是資策會創新應用服務研究所的組長,他認為,在資料科學領域,最基礎的3件事,是要累積經驗、技能與人才,他說:「若沒有團隊,一個人有再多的時間也做不完,因為光看資料都來不及,更不用說是寫程式、解讀資料,很多時候,你甚至會走錯方向,還要再重來一遍。」也因為這樣,他在3年前轉到資策會,希望能培養出一個分析團隊,來累積資料量,並期望能夠長期經營。

講到大資料與資料科學之間的異同,他說,大資料可以被包含在資料科學之中,但中間不同之處在於,大資料常見的定義有3個V或4個V,而當資料量越多、異質性越大,需要更加即時分析的同時,大家常把重點放在分析工具的介入與使用,很多時候看不到細節,但是,「談資料科學需要回到資料價值本身,會從不同的面相、不同領域去看怎麼去應用這些資料。」他說。

當初會想走進這個領域,是因為呂俊宏在大學時期讀都市計畫相關科系,他認為要了解一個地區的發展歷程,才能預測出該地區未來的可能性,例如,在人口增加後,交通擴張,住宅區增加,進而需要考慮到公共衛生下水道、公園、相關福利設施的需求等等,這些過程中,他開始接觸到各種不同的資料,覺得很有意思。

後來呂俊宏被一件事情深深吸引,他發現這些邏輯都可以用數字和電腦程式做更有效的整合。於是他開始將地理、空間,人文與文字資料,再嘗試用電腦、演算法來湊合出這些有趣的資訊。他興奮地說:「當你在地圖上點出一個點,就能把不同的資訊整合呈現,而這些資訊都比之前的想像更有趣。」

擁有越多不同面向的資料,陳述事實更有說服力

現在,呂俊宏忙著到處蒐集各種資料,像是政府的開放資料、環境資料、氣象資料和社群資料等,他說:「當有越多資料,從不同的面相來看,陳述的事實會更有說服力、更有價值。」

過程中,呂俊宏說,最困難的不是資料處理,而是要克服「本位主義」,很多企業組織將自己的資料視為寶貴的資產,而不願意輕易地釋出資料,因為對企業而言,看的是商機、利益,企業很常會問,為什麼需要資料科學家?為什麼要把資料交給你們?

要克服這個問題,呂俊宏認為,當擁有足夠的資料之後,就有更多的籌碼可以去跟企業溝通,把自己的資料與對方資料做整合,從不同的資料面向,不同的處理方式,可以幫企業找到不一樣的價值所在。

他舉了一個與銀行合作過的應用例子,在分析客服中心的來電資料後,銀行可能會認為這些資料驗證出來的結論跟他們既有的經驗沒有差異,然而,再進一步,混和更多銀行貸款、融資、存款等資料之後,可以在這些來電的客戶之中,找到10%的人可能是銀行的主要客戶,能為銀行帶來更多價值,當掌握這些資料後,客服人員可以針對這些客戶提供VIP的服務,提升客戶忠誠度。

現在資策會團隊也與政大新聞系合作,提供新聞系學生一個協助作業的工具與平臺,優化整個新聞報導上的流程與完整性。學生可以從被蒐集好的資料中進行篩選動作,快速地將報導呈現,會想做這件事情的原因是,呂俊宏說,網路社會變遷太快,為了追求速度,媒體開始傾向網路討論最多、聳動的、吸引人的新聞素材,許多報導容易被掩蓋或忽略。

這個平臺除了幫助蒐集資料,提供WiKi的協作功能讓故事的組織架構更完整,也可以透過工具收集所需的資料與數據,加速資料的圖表呈現,增加報導的張力與說服力,讓故事更加引人入勝。

相關報導請參考:「大資料三部曲之3|資料科學在臺灣」「大資料三部曲之2|資料科學走入企業」「大資料三部曲之1|顛覆傳統的大資料處理新思維」

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