• 文／何品謙｜一個不做死就不會死的專業打醬油，煩惱自己越發壓縮的睡眠時間。

在 2016 年泛知識節現場，在切入正題介紹資料科學之前，作為「DSP 智庫驅動」資料科學家的謝宗震，先為觀眾做了簡單的科普，「所謂資訊科學，便是以科學方法分析人類活動和自然現象的紀錄，來解決真實世界的問題。」但並非這世界上所有的資料，都能被確實的記錄，遠古的山洞壁畫可能隨著時間過去而消失在歷史之中。

然而隨著科技的進步，所有的資料將逐漸趨近於真實世界的模樣，縮小資料與真實的差距。而資料包含︰巨量資料（Big data）、開放資料（Open data）等等。

資料科學的限制

「公司多半是因為生意下滑才會想到我們資料科學家，」謝宗震笑著說，「然而資料的好壞常常影響到我們分析結果的多寡。舉漢堡店來說好了，店家想知道哪種漢堡賣的最好，但若是店家僅僅紀錄了每日漢堡販售的總數，資料科學對此就無能為力了，還不如詢問店員來得快。」這便是資料科學的極限，數據化的紀錄總會喪失部份訊息，多半肇因於資料的詳實與否或紀錄品質。

資料品質將影響之後的分析、報表、決策指標，如何控管資料品質便成了一項重要的課題，而「資料儀表板」便是規劃品管規則的好工具。

謝宗震提到︰「資料儀表板最重要的目的在於視覺化呈現資料，並讓組織中的不同團隊能共享資料，共同提昇素養；同時減少我們資料科學家在報表的需求，也能初步展現我們的價值所在。」

資料科學的實際應用

「這邊是高雄市 2015 年火災火警件數統計，」謝宗震指著投影片說︰「火災和火警的區別在於，如果火警沒有即時處理便會釀成火災。而表中可見火災有 61 件，但火警卻高達 4269 件，對於如此大量的案件，如何優化人力配置便成了當務之急。」

在與高雄市消防局合作的過程中，對方面臨的挑戰包含︰缺乏資料分析相關技能、資料過於分散或需要其他政府機關的資料、長官對於此次「不保證成功」嘗試的支持程度等等，那所以該怎麼做？

美國紐澳良市一直以來都有免費的煙霧警報器可安裝，然而當地住戶會實際前往領取後回家安裝的並不多，因此當地政府機關在西元 2014 年末時，開始直接上門提供安裝服務，同時也對民眾進行火災宣導。紐澳良政府在分析了當地可能導致火災的原因，如︰居民所得、建物指標、租屋指標等等之後，終於成功建立統計模型並發放 8000 個煙霧警報器。

事後，當地政府機關表示，“Nothing we did required big data or fancy machines or big tech investments. We are a city of less than 400,000 [residents] and we are strained for resources. If we can do it, anyone can do it.” 於是火災風險地圖的建立，隨後擴展到全美 178 個城市。

那台灣可以怎麼做？

「所以我們提出了一項『資料英雄計畫』，」謝宗震說︰「集結民間企業、資料工程師、學生等等，利用三個月的共同工作時間一同完成，具備高社會影響力並可再利用的資料科學專案。」

如高雄市的火災風險地圖在完成之後，便指出火警風險指數最高的前五大地區，分別是楠梓區翠屏里、左營區福山里、大寮區中庄里、前鎮區草衙里和大寮區山頂里。「很多消防員都對分析的結果深表同感，但在結果出來之前他們往往也不能明確指出火警頻繁的區域。」

做了這麼多專案，謝宗震提到︰「其實最難的還是建立和利害關係人的信任，希望能透過資料英雄計畫，和資料甚至是跨領域的人才，解決更多公共服務的問題。」