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「開放資料」和醫療衛生

2012健康與醫療資料加值應用論壇_96
・2012/08/14 ・1830字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 571 ・九年級

開放資料(Open Data)可定義為「經過挑選」、應讓大眾自由取得以供隨意使用或重新發表的資料,不受版權、專利或其他控管過度的機制所限。

開放資料並不是什麼新穎的觀念。提倡資料公開的人們主張科學數據資料的取得管道應該對公眾開放、不受任何限制,尤其是由政府機關收集製作、以公帑出資進行調查所得來的資料。他們也認為某些資料的取用限制和公共利益有所牴觸,應該取消所有的限制或收費。

雖然推動開放資料和開放近用(Open Data and Open Access)的運動正蓄勢待發,仍有不少組織團體極力反對,例如營利的出版社,還有一些需要靠收取資料使用費來維持運作的非營利教育研究單位。

開放資料資源──以醫療衛生為例

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以下挑選出來的是幾個關於世界人口健康和醫療保健的「開放資料」來源連結:

CDC Data & Statistics-美國疾病控制與預防中心(Centers for Disease Control & Prevention, CDC),開放取用各種資料以促進公共健康。

Google Public Data Explorer-提供關於醫療保健、經濟狀況、以及其他主題的大型公共資料集,容易取得、便於探討,且能以圖表呈現。

HCUP Databases-由美國保健政策研究機構(Agency for Healthcare Research & Quality, AHRQ)提供,關於醫療保健開支與用途的資料集。

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Health.Data.Gov-美國衛生及公共服務部(The U.S. Department of Health & Human Services, HHS)提供,由美國政府製作並/或握有的各種健康資料和數據集。

NationMaster-統整歐盟、世界衛生組織、聯合國教科文組織、聯合國兒童基金會、世界銀行等組織提供的健康資料和數據。

WHO Global Health Observatory-世界衛生組織設立的全球衛生觀察站(Global Health Observatory),提供關於全球健康重點議題的資料和分析。

World Bank Health Data-世界銀行(World Bank)針對各國醫療保健體系、疾病預防、優生保健、營養攝取、人口數據等等議題所收集的資料。

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*此外還有更多公開的健康醫療資料集和網站可以進一步瞭解,例如:

結論

關鍵就是──我們正目睹一個由「開放資料」建構的全新產業崛起,以創新的觀點重複使用公共部門的數據資料。這包括整合不同來源的資訊、開發新的工具或應用軟體、分析資料並製作實用的新報告或產品,藉此設法增加研究價值,不論是做為營利還是非營利之用。由公共部門所製作的「開放資料」的取用途徑非常具有經濟潛力,可提供公民和組織團體想要或需要的資訊,在這過程中也能催生許多新的公司和工作機會。

更多關於健康醫療資訊加值應用的討論,請見此專題

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天天問:

1. 如果你簽署同意提供自己的健康檢查結果或剩餘檢體用作研究,比如說,捐出說一根頭髮,關於這根頭髮如何運用,你認為自己應該被怎麼樣告知、要告知什麼或到何種程度呢?

2. 健康資料庫的加值應用所衍生的利益,歸屬於誰? 

3. 雖然個人所提供的資料可以匿名處理,但在串連起癌症檔、死因檔、地理資訊中心、處方籤等資訊後,特定年齡層、或居住於某些地區的人們,卻可能會因此被貼標籤,甚或汙名化。比如說,當若有研究指出年齡 50 歲以上、居住在南部的閩南婦女,最容易濫用醫療資源時,就會對於特定族群造成影響。你認為這樣的情況應該要如何避免呢? 

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4. 就你的了解,你認為健康資料庫加值應用的現況,是否有侵犯或未保護個人資訊自主及隱私的情形呢?歡迎分享你的經驗。

論壇一:政府現有健康相關資料之加值,是否須先經個人同意或立法授權?
論壇二:健康資料庫加值應用之現況是否侵犯或有未能保護個人資訊自主及隱私之疑慮?
論壇三:健康資料庫加值應用衍生利益之歸屬:公有?共有?私有?
論壇四:總體討論(後續該怎麼監督)

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2012健康與醫療資料加值應用論壇_96
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舉辦公眾論壇,促成社會公眾對「健康及醫療資料運用及加值」進行理性、知情的討論,形成公共意見以作為決策的參考。 一、提出公眾論壇的討論成果:結論報告。 二、統整各界對健康及醫療資料運用及加值」之爭議意見及政策建議。 三、建構論壇準備期間為促成對話的重要程序和原則。

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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政府、學校、公民三方合作,共同完成臺灣第一份「國家鳥類報告」
PanSci_96
・2020/12/25 ・2131字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 492 ・五年級

中華民國野鳥學會與特有生物研究保育中心正式發表「2020 臺灣國家鳥類報告(The State of Taiwan’s Birds 2020)」!這是臺灣第一份由政府部門、大專院校及民間組織共同完成的鳥類生存狀態評估報告。

2020 臺灣國家鳥類報告封面。圖/2020 臺灣國家鳥類報告

「2020 臺灣國家鳥類報告」整合了臺灣長期透過公民科學和監測調查的鳥類類群和特定鳥種,首次報導其族群狀態、數量變化趨勢、受威脅程度,以及保育策略與行動。簡單的說,這份報告將告訴各位,臺灣的鳥類們活得好不好?數量是變多還是變少?可能是什麼原因造成的?以及我們接下來該怎麼做?

「2020 臺灣國家鳥類報告」同時發布中文版與英文版,以及一冊報導更多細節的「詳細報告」,三冊報告都會公開在網路上供自由下載,讓臺灣大眾與世界各國認識臺灣鳥類的生存現況,以及思索未來鳥類保育和我們的生活環境的發展。

目前,全臺灣有確切紀錄的野生鳥類共有 674 種,其中有 52 種鳥類的生存受到威脅。29 種繁殖鳥類的數量在減少,有 15 種度冬水鳥的數量在下降,這些都是臺灣自然環境劣化的警訊。「2020 臺灣國家鳥類報告」共分成三大篇:

  • (一)特定類群:包括繁殖鳥、度冬水鳥、繁殖燕鷗及遷徙猛禽。
繁殖鳥—烏頭翁。圖/2020 臺灣國家鳥類報告,呂翊維攝
繁殖燕鷗—鳳頭燕鷗。圖/2020 臺灣國家鳥類報告,呂翊維攝
  • (二)、特定鳥種:包括黑面琵鷺、黑嘴端鳳頭燕鷗、黑鳶、水雉、八色鳥、小辮鴴、山麻雀、草鴞及熊鷹等 9 種鳥類。
黑嘴端鳳頭燕鷗。圖/2020 臺灣國家鳥類報告,呂翊維攝
水雉。圖/2020 臺灣國家鳥類報告,吳志典攝
  • (三)、保育議題:探討鳥類可能的受脅原因及未來的保育策略,包括氣候變遷、濕地喪失與劣化、野鳥販賣、農藥毒害、外來入侵種及海鳥混獲共6項議題。

什麼是「國家鳥類報告」

鳥類是反映棲地環境狀態的重要指標生物,鳥類活得好不好,是一個國家環境是否健全的指標。許多重視環境健全和鳥類保育的國家,包括美國、加拿大、英國、印度、南非、澳洲和紐西蘭,都會定期整理鳥類調查紀錄並發布「國家鳥類報告」,作為環境狀況的重要基礎資訊,也是環境劣化的預警機制。

「2020臺灣國家鳥類報告」的緣起

臺灣雖然不是聯合國的會員國,但是仍積極配合聯合國生物多樣性公約,發布生物多樣性相關的國家報告。2013 年,眾多關注生物多樣性保育的政府機關、大專院校及民間組織,共同整合與分析我國鳥類的監測資料成果,編撰成「2020 臺灣國家鳥類報告」。於全世界檢視保育成果的 2020 年,向全世界報告臺灣的鳥類保育狀況。

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台灣鳥類紅皮書摘要。圖/2020 臺灣國家鳥類報告

「公民科學」與「開放資料」功不可沒

「2020 臺灣國家鳥類報告」集結了許多臺灣在地鳥類的監測與研究,更有許多由民間長年來累績的公民科學資料,這些資料是完成國家鳥類報告的必要條件。

eBird Taiwan 賞鳥紀錄資料庫為例,已有近 3900 人貢獻鳥類觀察紀錄,並累計超過 47 萬 3 千份賞鳥紀錄,是全球排名第 7。「臺灣生物多樣性網絡」也累積了超過 780 萬筆鳥類觀察紀錄。這樣在國際上名列前矛的成績,歸功於數千名鳥類及自然觀察愛好者熱切且熱心的觀察與記錄、並且分享資訊。

有了這樣的大數據,我們才能知道這些鳥類的數量多不多、活得好不好。

2022 下集待續

「2020 臺灣國家鳥類報告」是臺灣鳥類保育工作的重要里程碑,但不是終點站。在報告的編撰過程中,我們也注意到了還有許多鳥類和牠們的棲地尚未受到關注,也還需要保育資源的投入。鳥類的生活不會受到國界限制,身為全球夥伴的一員,臺灣的保育工作將以聯合國千禧年永續發展目標作為核心,持續與國際社會分享我們的觀察紀錄和保育工作進展。

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未來,每兩年會發布一次國家鳥類報告,定期更新臺灣鳥類的生存與保育狀況,我們期待下一份報告會為大家帶來更多的好消息。

延伸閱讀

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技術宅如何拯救真實世界?這不是輕小說,是資料科學家陳伶志的專訪
研之有物│中央研究院_96
・2018/01/07 ・4558字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 473 ・五年級

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用「資料科學」解決生活問題

2018 年後台灣國中小學生要學程式設計,如何「編寫」程式可以教,但如何「運用」程式就需要以人生經驗付學費。

本文專訪中研院資訊科學所陳伶志副研究員,擅長硬體組裝設計,也擅長分析資料數據,透過心路歷程為你揭曉:無論是孕婦和老人搭公車遇到的玩命關頭,或是氣喘兒遇到的 PM2.5 空污問題,都能用「硬體感測」結合「公開資料」找出對策。

陳伶志希望能用程式解決生活問題, 和團隊研發「公車舒適度評測 App」和「空氣盒子」偵測 PM2.5 。圖/張語辰

小時候會好奇亂拆東西嗎?

「小時候會把東西拆開來再組回去,也不懂原理,其實就是搗蛋,然後就越玩越大。我哥哥以前是讀電子科,家裡有很多小零件,所以我從小就喜歡玩、不會害怕這些電的東西。有一次不小心把電子錶丟到洗衣機洗,結果壞了,只好自己把電子錶全部拆開來曬乾,想不到組回去又可以用。也常常隨便把東西插到插座裡,造成家裡跳電,因為怕被大人罵就學會自己把插座拆下來、換上新的保險絲。」

陳伶志家裡以前就有很多電子小零件。圖/Pexels@pixabay

大學是宅宅嗎?都在做什麼?

「我算蠻宅的 (呵呵)第一次開始學電腦是在大學,那時候參加過三次 ACM – ICPC 程式比賽,平常花很多時間練習解題。也當過計中的工讀生,到各處室幫忙解決電腦問題,到了那邊發現很多只是插頭沒插、或是網路線被踢斷而已(笑)。」

「大學時做過最熱血的事情是擔任 BBS 站長,現在 BBS 有彩色模式、丟水球等功能,但那時候還蠻陽春的,我們團隊就花很多時間熬夜摸程式,自己想怎麼做出來、弄得很炫。也有一次進站發現駭客入侵,把整個 BBS 站台砍掉,畫面中只留下駭客的名字證明他很厲害。那時候不太知道怎麼辦,就和朋友一起挖系統的歷史資料,把駭客潛伏的洞補起來,後來透過其他高手我們也入侵駭客的主機,發現他有點收藏癖,收藏了各個駭過的完整站台,我們也把被駭客備份的 BBS 站台再整個備份回來。」

陳伶志大學最熱血的事情是曾擔任 BBS 站長,現在的 BBS 功能比較複雜。圖/By moboo@ Wikimedia Commons

不用怕問題,這個世界上一定有人解決過其中部分的問題,上網看看別人怎麼做、自己也試試看。

「師大第一次網路選課系統,是我在大三暑假時寫出來的,因為當時廠商要價太高,計中的主任就丟了一個 SQL Server 叫我試試看。玩了一兩天後發現如果用這種方法,我大概開學後也寫不出來,就改用在檔案系統上開檔讀檔的做法,硬是把選課系統完成。那時程式語言不像現在這麼方便,寫法比較低階,沒有那麼豐富的函數庫可以呼叫。最麻煩的是,如果同時有兩個人選門課,中間會有競爭關係,必須去學怎樣把檔案優先權鎖起來。那時候還沒學到這些課,我把這個選課系統做出來之後,後來上課時才發現原來這些理論我之前已經實作過。回想這段期間是最快樂的,因為可以自己上網找資源解決問題,很開心。」

「大學很宅的原因是,把這些事情跟別人講,別人只覺得你很無聊。(呵呵)」

程式很厲害,還需要出國讀書嗎?

「考量到家庭經濟,我本來一直很不想出國,因為我是師大資訊教育系的師範生,大學畢業後我先教書再去當兵。當兵時有各單位來選兵,常常都會先讓資訊系的站起來,然後只有大學學歷的坐下,後來我根本不想站起來,因為最後一定會坐下、不會被選到,那時讓我很有感觸,也改變心意決定繼續深造。」

「退伍後曾經有公司提供很好的待遇,但那時有位長輩跟我說『你這時候年輕,要先投資自己,錢以後再賺就好』,加上當兵時看了很多勵志的書,被《牧羊少年奇幻之旅》這本書打動,就決定出國讀碩士。但出國念碩班沒有獎學金,那時候第一年就要花 100 萬,為了在出國前就先存到一年的錢,我就白天上班、晚上兼差、同時準備托福和 GRE 考試、也回學校跟老師做研究,退伍後那一年過得超充實。」

當你真心渴望某種東西時,整個宇宙都會聯合起來幫助你完成。──《牧羊少年奇幻之旅》

「在加州大學洛杉磯分校讀資訊科學碩博士時,一開始我是做 Wi-Fi 網路的行動運算研究。例如我的筆電現在連到 A 網路,但我走一走連到 B 網路時,正在下載的檔案或正在看的棒球比賽轉播能不能不要中斷、直接切換過去。接著想進一步研究頻寬變化,因為若切換時知道頻寬如何改變,就能即時調整影片傳輸大小。最後論文主軸聚焦在頻寬研究,現在很多測頻寬都是丟資料去量「可用頻寬」,但我研究的是「最大頻寬」,難度是不能送太多封包影響別人,還要可以測量高速網路、低速網路、或者是去跟回來速度不一樣的非對稱性網路。這些計畫在國外做得差不多,回台灣後就沒有繼續往下鑽,改成尋找別的題目。」

陳伶志曾從事 Wi-Fi 網路的行動運算研究,可以應用在棒球直播上。圖/Roberto Coquis – Flickr

從宅宅變成中研院的研究人員,你認為研究是什麼?

研究成果應該用來解決人們生活中的問題,要能看得到、實際可以使用。

「中研院蠻自由,不會干擾你要做什麼題目。我比較不喜歡純粹只有理論,會希望理論最好跟現實接上線,因此選擇研究題目時比較實際導向,例如之前做過『公車舒適度評測 APP』。做研究會有很多理論,要想辦法在理論和實際間找到連接點,不是所有題目都能在現階段就能看得到東西,但現階段看得到東西的題目,又很容易變成是在做黑手、沒有理論。要能兩者兼具的題目很不好找,我們一直想辦法挖掘,像『空氣盒子』計畫就有符合。」

陳伶志與團隊研發的「微型空污偵測模組」,可以即時偵測所在環境的溫濕度、氣壓、 PM2.5 濃度。圖/張語辰

人生中有失敗過嗎?

「2009 年時研究院路二段發生一起公車車禍,甚至有人因此喪命。坐過公車都知道有些公車開得很猛、有些公車開得很穩,那時候我們在想能不能把大家坐過都知道的事實,用科學化數據呈現出來。這個數據對孕婦和老人很重要,因為他寧可多等五分鐘,搭到一班比較穩的公車,才不用在公車上抓桿子抓得那麼緊,所以我們就做了『公車舒適度評測 App』,鼓勵大眾攜帶手機、搭公車時使用。」

「我們將『公車舒適度』定義為『公車的搖晃程度』,也可以延伸到路平專案的道路顛簸偵測。一般走路的震動很小,但公車的震動很大,利用手機的三軸加速度計就能測量公車晃動程度,接著將震動量測換成舒適度分數。因為手機同時有 GPS ,可以知道這台公車的行車軌跡,藉以比對台北市公開資料中的公車即時軌跡,就能找出這台使用者的手機是在哪台公車上,連車牌號碼都能知道,藉以評比哪台公車開得比較穩。這個 App 獲得 2011 年『App Star 高手爭霸戰』社會組首獎,但一陣子後就沒有人在用了。因為 App 有生命週期,像 Pokemon GO 和 Angry Birds 當初那麼紅,現在還有多少人在玩?」

憤怒鳥(Angry Birds)為曾經風靡一時的手機遊戲。 圖/thethreesisters@flickr

如果 Angry Birds 熱潮都會消退,我們的 App 憑什麼活這麼久?

「我們學到的經驗是,若要讓『公車舒適度評測』變得長久,大眾的手機不是一個好平台,因為我們帶手機是為了講電話,不是為了量這些事情,這和我們的使用習慣不一樣,也沒辦法請大眾上公車後還幫忙打開 App 測量,因為上公車後抓住桿子都來不及。後來我們想用開源的硬體來做簡單的設備,剛好搭上自造者運動( The Maker Movement ),才有接下來的『空氣盒子』計畫。」

「但『公車舒適度評測』其實還有個應用機會,現在我父親因為行動不方便,會搭復康巴士去醫院。我發現復康巴士有的開得很好、有的很晃,輪椅上去都會綁安全帶,有的甚至開得會跳動,身為家屬會希望有個評鑑機制。復康巴士每台車都有 GPS 連線,業者或政府如果要評估復康巴士開得穩不穩,只要在上頭裝個一兩千塊的智慧型手機蒐集數據,也不用需要即時的網路傳輸,只要看記憶卡上的儲存紀錄就能知道今天巴士是怎樣的開法。」

做研究至今,覺得現實哪裡殘酷?解決的方式?

「以前遇到一個問題,大家會期待政府從上而下解決問題,但這樣不太容易推動大型計畫,因為上面的人不容易了解下面的人真正需要什麼,又要花很多錢,而且通常下面的人也會反彈。但無論『公車舒適度評測 App』或『空氣盒子』計畫,都是先找出大家需要什麼、關心什麼議題,我鼓動你、讓你有辦法做想做的事情,在協助你的同時也順便做我的研究,由下而上推動事情完成。」

空氣盒子的介紹網頁

「做研究需要大量 Data ,如果由上而下推行往往需要花費很多資源,但若找到大眾關心的議題,由下而上就能像滾雪球、越滾越大,只是需要一種包裝讓大眾接受你的想法。當對方認為『你是來幫助我的』,對方就會願意合作,例如『空氣盒子』的切入點是:我幫你知道現在的空氣狀況怎樣、幫你做分析、找出空氣污染的變化。」

要和參與專案的人站在一起、由下而上一起解決問題,而不是我想做什麼研究、我要你接受。

「合作時也要注意守住科學的立場。例如就曾經有訴求較強的議題團體找我們合作,但畢竟我們是做科學的人,雖然心理也許認同對方的想法,但還是要嚴守『讓數據說話』的原則,不要被帶著走。在台灣一旦被貼上特定立場的標籤,你的數據別人就再也不相信了,這是過程中學到的經驗。我們現在的合作對象可以是環保團體、政府單位、不同企業、不同社群,彼此之間靠著一條『線』互相合作,而這條『線』就是我們提供『正確的數據』。」

「平常學校都在講理論,沒有實際上戰場。理論的資料都很乾淨漂亮,可以做很多模型,但現實世界拿到的任何資料都很『髒』,要花很多時間清理資料。有些資料會有 outlier (異常值),有些有 missing data (缺失值),理論模型不一定套得上去。以前在學校都從理論出發,再去找實際觀測值,但現在實際的觀測資料就開放在這裡,就看你有沒有辦法解決問題。從這個角度出發,實作出來的東西馬上就會有價值,而且你會找到新的理論,這是一個很好的過程。」

「這段話太妙啦!」陳伶志從網路上看到,印下來勉勵自己。

本著作由研之有物製作,以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

研之有物│中央研究院_96
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