忠孝東路走九遍、這影片卻被重製了 19 遍？——當 YouTube 也被內容農場攻陷（下）

上次 notion + zapier 做完後，開會總算沒挨罵了，自動化服務真的讚！

而這次介紹 MAKE 串 LINE 做重要信件通知，也源自於我遇到的問題。

如果你不想聽故事，可以往下看教學。

Line Notify

首先，我們會用到 line notify 的服務，要先到官網登入申請。

登入後如果完全沒用過，會直接進到登錄服務畫面。

這邊除了 email 以外可以隨便填，email 之後要收確認信用的，請用你常用的 email。 然後提醒一下，網址跟 callback URL 不要用 google 之類常見的網址，會沒辦法通過，請隨便打一串看起來正常的網址。

設定完成後按登錄。

這時回去剛剛填的 email 收通知信，開通剛設定好的 line notify。

大功告成，這時點右上角的「管理登入服務」，就會看到剛剛設定好的 line notify，這樣 line 的部分就設定好了，可以去 make 做自動化串連。

Make

接著登入 make，如果是第一次使用，他會問你很多廢話。

不用管他隨邊點，直到你看到這個畫面。

點右上角 creat a new senario。

一進去會看到的這個圓圈，這個圓圈跟之前 Zapier 說的 trigger 是一樣的東西，可以手動自己設定流程 flow。

但我們還是叫 AI 幫我們啦，點右下角的 AI Assistant，對話框選選 creat or edit a senario。

輸入「if my gmail get a new email, then send LINE notification」

然後得到畫面上的 flow，左邊是 Gmail watch email，右邊是 line send a notification。

如果你用中文輸入類似的內容，常會跑出很複雜的 flow，這種 flow 裡面有很多有趣的功能。

但這集用不到，我們還是先回到正確的 flow 上。

點開 gmail，連上要整理的信箱。

連接完成後進入設定，先點選藍色的 click here to choose folder。

這邊會出現你在 gmail 裡做的標籤分類，由於我完全沒有按照規則整理，就直接選 inbox，對所有郵件進行分析。

filter type 用 simple filter。

下面的 Criteria 選 all emails 就好了，我們後面會再用 filter 細分。

然後這個，選 no。

選擇 yes 會把偵測過的 email 變成已讀，我不想這樣。

然後這邊是每次執行 flow 時，會抓取多少筆最新的 email 到 line 上發布通知。

免費的 make 是 15 分鐘執行一次 flow，請自己評估每 15 分鐘會收到多少封有用的信件，設定太多你的 LINE 通知會炸裂。

我自己測試後，設定為 5 就差不多了。

設定好點下 OK，會跳出從哪封 email 開始抓資料，用 from now on 就好，之後的新郵件就會自動讀取了。

按下OK，接下來就可以來設定 filter 啦。

點連接線旁邊的板手會跳出選單，選第一個 set up a filter。

進入 filter 設定畫面，上面的 label 是幫這個 filter 上標籤，填你喜歡的就好。

然後點 condition 下面的輸入框，選 subject 標題跟 text content 內文。

然後在 text operator 這裡，選擇 contains。

contains 是在特定字串中如果包含某個關鍵字，就可以通過。

這邊說的特定字串，就是上面欄位設定的標題跟內文。

接下來，在下面空格打上關鍵字，就完成啦。

如果有多個關鍵字要篩選，點選 add OR rule 設定其他關鍵字，不能多個關鍵字打在一起。

按下OK，你會看到板手變成一個漏斗，這樣 filter 就設定完成。

接著點開 line，他會要你輸入 notify API。

回到 line notify 的「管理登入服務」頁面，點擊剛剛設定好的服務，進入服務細節的頁面，複製上面的 client ID。

回到 Make 複製貼上按SAVE。

接著會進到這個頁面，這邊是設定你要在哪個聊天室發送通知，你可以設定在工作群組發送，我這邊先設定我自己就好。

然後進入 line 推播訊息的設定頁面。

message 這欄可以打成這樣，這樣就不會丟一個不知道在做什麼訊息，你也可以發揮創意寫一些幹話進去，增添趣味。

下面的設定用不到，我們直接按OK就完成了。

接下來就要測試啦，我先分別寄三封信件到公用信箱中，分別是：

1. 標題有關鍵字
2. 內文有關鍵字
3. 沒有關鍵字

寄完後，按下 run once。

成功的話就會在 line 上收到通知，果然，沒有把不含關鍵字的信件傳到 line 上，測試成功。

現在把下面的 scheduling 打開，就完成所有設定了。

以後再也不用擔心自己漏接公用信箱的重要信件啦！

結論

最後分享一下實做心得：

比起 zapier 跟 ifttt，make 用起來更有寫程式的感覺，對完全沒有程式背景的人，Zapier 跟 ifttt 會比較好上手，但在免費版的情況下，make 能做到比 zapier 更複雜的自動化功能。

像前面有出現過的複雜流程圖，就可以用 router 做出複數條件判斷的流程，例如前面抓gmail的流程，加上 router 後就不只能傳送提醒到line，還能自動回復罐頭訊息給符合條件的郵件，這如果要在zapier做，就要做兩個流程才能達成了。

另外如果你的公司信箱不是使用Gmail，前面的模組可以從Gmail改成Email，Connection type選用Microsoft系列。

理論上只要這邊按 save，就可以選擇你要串連的microsoft帳號。我串完之後還是抓不到信件，但 make 跟 microsoft 帳戶上，都顯示授權成功，如果有人知道這是什麼問題，請一定要留言告訴我⋯⋯

這次的分享就到這邊，如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題，可以直接留言 ，或給加入 Discord 跟我們一起討問喔。

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本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜莊崇暉、田偲妤
• 責任編輯｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

不要再轉傳假訊息了！

「我家親戚群組又在 LINE 傳假訊息了！」這是常在年輕族群中聽到的抱怨，彷彿隨意散播謠言是長輩特有的行為，當你願意了解長輩的數位社交生活，將發現事實並非如此。中央研究院「研之有物」專訪院內民族學研究所李梅君助研究員，在研究 Cofacts 事實查核協作計畫時發現，臺灣民眾對公共議題的關注存在世代衝突，該衝突延伸至日常相處上，卻在事實查核的協作過程中看到正向溝通的曙光。究竟臺灣長輩發展出什麼樣的數位社交生活？如何應用第三方資訊與長輩溝通，甚至邀請長輩加入闢謠打怪行列？

2018 年臺灣地方選舉和公民投票讓存在已久的世代衝突瞬間引爆，面對韓流現象、同性婚姻、性平教育等議題，厭世代年輕人（1990 年代左右出生）和戰後嬰兒潮世代長輩（約 1946-1964 年出生）因經濟與社會生長背景的不同，常發生意見分歧而爭吵不休的情形。

在臺灣最多人使用的 LINE 即時通訊軟體中，出現不實謠言滿天飛的亂象，年輕人紛紛將矛頭指向長輩，批評長輩不先查核資訊真假就亂發文。

中研院民族所李梅君助研究員在研究 Cofacts 事實查核協作計畫時，發覺臺灣世代衝突問題的嚴重性。年輕人認定長輩就是假訊息的傳遞者，但事實上，許多年輕人也常在無意間互傳不實謠言。

「大眾常急著為長輩貼標籤，卻從來不去了解他們怎麼使用數位工具。這樣並無助於解決問題，只會加深彼此的誤會。」研究過程中逐一浮現的問題為李梅君指引出一條研究道路，從事實查核協作行動出發，逐步深入長輩的數位社交生活，探索緩解世代衝突、提升全民媒體素養的可能途徑。

「早安圖」的背後：長輩獨特的數位社交

從了解長輩的數位社交生活做起，應有助於促進不同世代的相互理解，李梅君選擇由長輩們發展出的「早安圖」文化來切入研究。

科技與生活的緊密結合讓人手一機成為常態，再加上疫情造成的人群接觸減少，讓人們日漸習慣將社交重心從實體轉往線上。越來越多長輩靠 LINE 群組維繫親友感情、接收外界資訊，每天一早發布的「早安圖」經常是長輩社交生活的起頭。

然而，早安圖一直有被汙名化的傾向，溫馨圖片配上吉祥文字的簡單排版被貼上具有長輩風格的標籤，甚至還被戲稱為「長輩圖」。李梅君與長輩相處後發現，早安圖的存在對於長輩的社交生活具有深刻意義。

首先，早安圖是長輩證明自己跟的上年輕人腳步的重要象徵！身為晚近才接觸手機、電腦的「數位移民」，長輩常因不會操作數位工具、又害怕晚輩覺得自己笨拙，而感到焦躁不安。因此，當自己好不容易學會用手機拍照、修圖、發早安圖，對長輩來說是自信心的累積，代表自己沒被時代淘汰。

此外，早安圖也是長輩與人互動的敲門磚。李梅君察覺，有些長輩在傳訊息時相當在意社交分寸，不像年輕人想到什麼就 LINE 一下朋友，反而擔心隨意發文會被當成不懂規矩的「老人」。因此，當與新朋友開啟話題時，他們會先禮貌性地試探，這時無害的早安圖就是最好的敲門磚，可以從對方回傳的字句、貼圖或已讀不回，判斷能否進一步交談。

如果我們願意深入體會早安圖對長輩的意義，你將發現早安圖是長輩表達「關懷」的重要媒介。

例如在不方便見面的疫情期間，許多長輩會互相分享充滿溫馨祝福的早安圖、早安短影片，當中包含一些身體保健資訊，即時表達對遠方親友的關心，也讓對方知道自己過的很好。

但是，伴隨著早安圖的問候，群組裡轉傳的文字與圖像影片卻可能含有具爭議性的農場內容，例如每天喝檸檬水可以防疫、常喝地瓜葉牛奶可以防癌等，讓以關懷為出發點的長輩成為散播謠言的代罪羔羊。為此，有越來越多公民團體開始號召民眾一起打擊假訊息，李梅君研究的 Cofacts 就是其中一個針對 LINE 假訊息亂象所發展的計畫。

聽到外面的聲音：「事實查核協作社群」打開群組封閉的大門

LINE 假訊息亂象一直是假新聞議題中非常難處理的一塊，因為 LINE 不像 Facebook、Twitter 或 Instagram 有審查下架機制，LINE 聊天室裡所有的對話都經過加密，就算檢舉了某用戶的言論，LINE 官方也難以遏阻資訊傳播。

李梅君提到：「雖然 LINE 群組相當封閉，在臺灣卻已具有極大的公共性。」很多群組都涉及公共議題的討論，並累積千百人以上的成員，一旦有人惡意散播不實謠言，在缺乏查核機制的情況下，後果可能不堪設想。

因此，自 2016 年起，公民科技社群 g0v 臺灣零時政府的成員推出「Cofacts 真的假的 – 訊息回報機器人與查證協作社群」，邀請民眾主動回報在 LINE 上發現的可疑訊息，再由來自各領域的編輯志工進行事實查核，撰寫有助判斷訊息真假的回應。之後只要有民眾發出相似問題，機器人便會從資料庫中找出相關回應供民眾參考。收到回應的民眾如有不同看法，也可以補充新的回應。

你可能會好奇，當今的「人工智慧」（AI）已可查核假訊息，為何 Cofacts 還在仰賴編輯志工這樣的「工人智慧」？李梅君指出，目前的 AI 僅可以偵查大規模的操弄訊息來源，或者評估影像有無修圖造假。當前要用 AI 來判讀文字內容的真偽還相當困難，因為一則文字訊息通常真假資訊參雜，當中還包括個人意見或情緒用詞，很難明確判定是真是假。

因此，Cofacts 的編輯志工除了指出訊息錯誤之處，也會提醒該則訊息是否含有個人意見，有助民眾從封閉的 LINE 群組接收外界聲音，進而創造一處可以參與討論的公共空間，共同思考謠言是什麼、怎麼跟謠言對話。

和時間賽跑 艱辛的闢謠之路

不過該計畫也有艱辛之處，由於需仰賴大量人力進行事實查核，Cofacts 經常面臨闢謠速度趕不上謠言散播的問題。根據統計，Cofacts 的 LINE 目前有 42 萬名好友，過去 10 週每週傳來約 650 則新謠言；目前登記的編輯志工大約有 2,600 多人，但每週會固定回應訊息者只有 20 人上下，平均澄清一則謠言要花 20 至 30 分鐘。

李梅君分享實際參與事實查核的心得：「一開始你可能很熱血地上線回應訊息，但回應了一、二天後，可能會逐漸失去參與感，畢竟你只是一個沒支薪的志工，而且很多謠言看了又很令人痛苦，還要耐著性子花 30 分鐘回應。」

因此，為了維持志工夥伴的參與熱情，Cofacts 每個月都會辦一次聚會，藉由分組競賽活動，讓志工們培養共同打怪的向心力，也可相互交流查核經驗、結交志同道合的朋友。

至於使用 Cofacts 釐清謠言的民眾又有何回饋呢？李梅君聽過一些年輕志工分享參與事實查核的原因，主要是想透過 Cofacts 的第三方資訊與長輩對話。雖然不確定長輩能否接受，卻可盡量避免家人之間發生正面衝突。

根據李梅君的觀察，在政治議題上，純粹處理謠言無法真正化解世代衝突，因為謠言只是表現形式之一，背後牽涉每個人不同的價值觀與政治立場，需仰賴更多對話空間的產生。

不過，在疫情期間，與防疫相關的健康資訊則明顯受到不同世代的共同關注，Cofacts 的使用人數因此大幅成長，其中增加最多的就是 50 歲以上的使用者。因為健康資訊較不受政治立場影響，再加上全民必須共同面對疫情威脅，世代衝突的問題自然較少。

公民團體的辛勤奔走 努力提升全民媒體素養才是真正的關鍵

ChatGPT 等生成式 AI 問世後，未來可能會出現更多人為操作的假圖文，或是誤信 AI 偏差回覆等狀況。面對上述危機，李梅君認為：

應對關鍵在於，大眾是否具備足夠的「媒體素養」與「思辨能力」去判讀網路訊息。

可惜這在我們過去的教育裡並不受重視，直到近幾年教育部才開始在 108 課綱下推動「媒體素養教育」，要求在不同年級與學科中融入媒體素養課程。例如資訊課會介紹社群媒體用演算法投放廣告的邏輯；理化課會教學生分辨並思考「偽科學」的成因；國文課則透過閱讀不同文本培養思辨能力。

然而，社會上多數人沒有上過相關課程，很多還是不太熟悉數位工具的長輩，幸好現在有 Cofacts 以及多家臺灣公民團體在做媒體素養教育。他們主動走進長輩的生活圈，教長輩怎麼使用手機、如何確認訊息真假，甚至鼓勵長輩善用發早安圖的習慣，成為謠言破除推手。

李梅君目前的研究正在觀察這些公民團體怎麼採取行動。例如 NGO 組織「假新聞清潔劑」會前進廟口、菜市場或老人服務中心等長輩聚集地，舉辦街頭宣講活動。在宣講過程中，一開始不會直接跟長輩講假訊息，因為假訊息在臺灣的脈絡裡很容易被導向敏感的政治議題，誤以為要聊網軍。

因此，宣講的切入點通常會先問長輩是不是常收到詐騙訊息？接著，志工會分享一些受騙案例，例如有人買了網路一頁式廣告的保養品，結果臉爛掉；或是吃了來路不明的保健食品，最後弄壞身體。藉由生活化、無政治立場、令人感同身受的案例，讓長輩意識到學會辨別訊息真假很重要！

另一個事實查核的組織「MyGoPen｜麥擱騙」會製作一則則精美的謠言澄清圖文，吸引長輩像發早安圖一樣，將這些闢謠圖文大量轉發到各個群組。如此一來，長輩本身既可釐清謠言，還可幫助更多長輩遠離詐騙，更證明自己擁有不輸給年輕人的知識與能力。

「我覺得這是很令人感動的事情，因為這個題目很難，可是有很多人願意用不同的角度去介入，而且大部分都是志工。」李梅君有感而發的說。

臺灣長期被國際視為境外假訊息泛濫的國度，如今一個提升全民媒體素養的生態圈正在形成，因假訊息而延伸出的世代衝突問題有待長時間相互理解溝通，但公民社群的力量讓人們看見改變的契機。

延伸閱讀

• 中研院民族所李梅君老師個人網頁
• Mei-chun Lee (2022). “Checking Facts by a Bot: Crowdsourcing Facts through LINE Chatbot in Post-Truth Taiwan.” Current Anthropology.
• Sam Robbins, Mei-chun Lee (2022). “Elderly Care: Taking the Good Morning Image Seriously.” A Broad and Ample Road.
• 【g0v 演講】 「沒有人」的運動：黑客、鄉民、與資料行動主義

當你使用 Google 查資料時，是否曾經看過打著「看完這個我震驚了！」「知道這件事，讓全網都傻眼了！」這類吸睛標題的文章，點進去卻發現內容乏善可陳、錯誤百出甚至跟標題完全無關？這就是所謂「內容農場」文！

內容農場透過稿費低廉的寫手，在短時間內大量產生品質不穩定、缺乏資料來源，且內容缺乏價值的文章，用聳動標題吸引點擊，並在網站中插入一堆廣告，藉此將流量變現。

假如每次查資料，出現的搜尋結果都是內容農場的文章，讓人無法得到問題的真正解答，搜尋者的感受肯定糟透了。因此，Google 為了解決內容農場氾濫的問題，在 2011 年推出名為「熊貓」的演算法（Google Panda），以維護使用者的搜尋體驗。

什麼是熊貓演算法？從 2010 年開始說起

2010 年左右，內容農場大舉興起，隨便搜個關鍵字都可能會跑出帶有聳動標題、內容卻毫無意義的廢文。當時，一間名為 Demand Media 的網路公司突然竄起、擠進美國前二十大網路媒體中，靠的就是內容農場。

Demand Media 一天可以產出七千多篇品質低劣的文章、透過廣告把高流量轉成鉅額收入，甚至在 2010 年下半宣布申請公開募股。2011 年初，美國知名的網路媒體商業內幕（Bussiness Insider）發布一篇報導直指 Google 的搜尋引擎演算法已經「被摧毀」，顯見內容農場的猖狂。

2011 年 2 月，Google 宣布新演算法正式上線，此次更新為的是打擊內容品質低下或是對使用者來說價值極低的網站，直衝內容農場而來。隨後，Google 當時負責搜尋引擎的領頭人物之一 Amit Singhal 在採訪中表示內部稱呼這個演算法為「熊貓」 (Panda) 、取自其主要開發工程師 Navneet Panda 之名，熊貓演算法的名號就此廣為人知。

官方提到，熊貓演算法推出後有效影響了 11.8% 的查詢結果。2012 年初，洛杉磯時報報導 Demand Media 的營收虧損了 640 萬美金，正是受到熊貓演算法的衝擊；Demand Media 也在自家的前景報告中兩次提及 Google 演算法變化帶來的潛在風險，足見熊貓演算法對內容農場的「殺傷力」。

熊貓演算法的打擊對象

根據美國 SEO 權威網站 Moz 的整理，熊貓演算法主要打擊的低品質對象有這些類型：

• 內容農場
• 惡意抄襲、剽竊他人的原創內容
• 低可信度、高誤導性的內容
• 膚淺內容（Thin Content），也就是對使用者而言價值極低、毫無幫助的內容。例如在內文裡刻意堆一堆關鍵字，整體文章卻跟該關鍵字毫無關聯；大量轉載別人的文章或熱門論壇的討論、沒有自己的原創內容等。
• 為了塞廣告而打造的內容，廣告佔幅遠遠超過內文。
• 標題聳動，內容卻毫無相關的網站。例如標題寫「肯德基優惠券」，點進去卻根本找不到優惠券。
• 被使用者手動封鎖的網站。會讓使用者花時間和心力手動封鎖，極可能是內容品質真的太差勁。

一旦被熊貓演算法判定為垃圾內容，就會受到懲罰、拉低該網頁在搜尋結果頁的排名。隨著排名下降，使用者依循關鍵字搜尋而點擊進來的自然流量當然也會瞬間盪到谷底；更嚴重者，甚至可能會直接消失在網路世界，再也無法被搜尋到。

不想被熊貓演算法懲罰，該怎麼做？

既然熊貓演算法是為了清掃低品質內容而生，遠離演算法懲罰的最好辦法就是產出優質內容。

什麼才是優質內容呢？Google 在其官方說明中已經給了解答：搜尋引擎的根本目標是要針對使用者的疑問，最有效率地找出相關答案。也就是說，搜尋引擎的本質是為使用者服務，對用戶來說實用、有價值的，就是高品質內容。

在判斷內容品質低劣與否時，使用者的操作數據是重要指標之一。Google 會從網頁的點擊率、跳出率、停留時間等數值，來評判人們是否喜歡這個網頁。此外，Google 亦從第三方聘請許多搜尋品質評分者（Google Quality Rater），從讀者的角度審查網頁內容的專業性、可信度等等，以衡量搜尋結果的品質。

由於內容農場空洞乏味、言不及義，很難通過這些考驗；由此也可看出，好的內容並非是要迎合演算法。事實上，只要能為使用者帶來幫助、受到青睞，自然會成為優質內容。

至於打造高品質內容的具體方式，Moz 所提出的「十倍內容法」（10 x Content）是很實用的技巧。在資訊爆炸、SEO 成為顯學的現在，「好」內容的競爭力已經不夠，必須要比搜尋結果排名第一的網站好上十倍、達到「極致好」，才有可能脫穎而出。例如，在文章中加入自己的親身體驗、數據研究、精美懶人包等等，都是實踐十倍內容法，創造與競爭對手不同的獨特性，進而打造出極優秀內容的好方法。

在撰寫內容之前，也可以參考當初 Google 在設計熊貓演算法時，所制定的 23 條基本問題。比如：「你是否信任這個網頁所提供的資訊？」、「這個網頁是否提供任何原創資訊、報告或數據？」、「這是一個你會想收藏或是分享、推薦給朋友的網頁嗎？」等等。假如你的內容能夠確實且良好地回答這些問題，正符合了「優質」的標準。

總結

多虧了熊貓演算法，比起 2010 年代初，內容農場出現在搜尋結果的頻率已減少許多、確實提升了整體搜尋體驗。

時至今日，熊貓演算法仍持續更新，以因應不斷變化的網路世界與層出不窮的低品質網頁。事實上，2016年時熊貓演算法被整合為Google核心演算法 (Core Algorithm)的一部分，雖然熊貓演算法不再是獨立存在的演算法，但其「打擊低品質內容」的精神仍被保留於核心演算法中。

無論演算法如何演變，打造優質內容都是遠離懲罰、經營 SEO 和爭取排名的不二法門；瞭解了熊貓演算法的來龍去脈和運作規則後，更有助於你往創造高品質內容的路上邁進！

資料來源

1. Google’s Search Algorithm Has Been Ruined, Time To Move Back To Curation
2. Finding more high-quality sites in search – Google Official Blog
3. TED 2011: The ‘Panda’ That Hates Farms: A Q&A With Google’s Top Search Engineers
4. Demand Media posts $6.4-million loss in fourth quarter – Los Angeles Times
5. Google Panda Update Costs Demand Media $6.4 Million In 4th Quarter?
6. Google Panda – Moz
7. Google 官方說明
8. How to Create 10x Content — Best of Whiteboard Friday – Moz
9. Google 搜尋中心
10. Google’s Panda Now Part of Its Core Ranking Algorithm