哪些政策在PTT被推爆?後疫情時代做這3件事 轉型AI政府正當時|SAS專欄

哪些政策在PTT被推爆?後疫情時代做這3件事 轉型AI政府正當時|SAS專欄

未來的智慧化政府可分析社群貼文漢輿情,發掘隱藏危機,並滾動式修正政策。 圖片來源:截自批踢踢實業坊首頁

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文、圖.陳愷新(SAS台灣總經理)

台灣政府在這次新冠肺炎「戰疫」中,展現了高效執行力與資訊科技整合力,攜手民間開發通訊軟體聊天機器人、口罩預購、追蹤警告電子圍籬等系統,讓防疫有效、便民有感,更成為世界楷模。

當人民對數位施政正有感,邁入復甦階段,公部門或許可思考加速引用資料科學,掌握防疫累積下來的珍貴數據資產,以及過往眾多已「資訊化」的業務數據,優化疫後復甦措施,真正轉型進化為「智慧」政府。(延伸閱讀|【有片】對手變隊友90天全記錄!口罩國家隊日產1600萬口罩「創罩奇機」

AI預測需求、優化配置,紓困救濟更精準

國內紓困政策,因資源配置公平性與普及性引發熱議;其實全球各國推動臨時性救助政策時,都遭受考驗。政府不妨思考導入人工智慧,完備視覺化供需圖、分配與預測、績效監控三面向,確保決策成效。

透過視覺化分析儀表板,可即時且多面向觀察企業申請紓困的績效,如穩定產能或開始釋出就業名額。透過視覺化分析儀表板,可即時且多面向觀察企業申請紓困的績效,如穩定產能或開始釋出就業名額。

面向一:視覺化供需圖

以失業救濟為例,如能整合地理資訊、各地方政府勞工局或社福單位的數據,做出視覺化分析,即可快速以時間軸觀察出失業率在過往幾週的變化;並地圖上以不同層次看出救濟金發放熱點,對比地區人口與產業結構,了解落差。再考慮是否須因地制宜調整發放標準,如新住民較多的地區,被滿足條件是否需要增列等等。

面向二:分配與預測

美國發生紓困中小企業薪資貸款,2週內即耗盡的窘況;即有資料科學家呼籲可加入AI預測模型,利用各地區產業、人口組成特性、失業狀態,估算各州需要的紓困資金配給。同步納入社群媒體監測分析,了解關鍵前導指標,預測下一步失業的區域及產業。

過去,SAS即曾協助印尼政府從推特討論串發現,當辣椒購買量降低後,失業率就開始上升。重新檢視疫情前後幾個月的數據,納入演算,各地方政府或可發展出更好的預測措施。

面向三:績效監控

確認資金配給後,可思考納入更多經濟振興相關因子,譬如求職社群網絡資料或經濟指標;在視覺化分析平台上整合產業變化,觀察企業是否因接受紓困救濟而穩定產能,或開始釋出就業名額,以追蹤成效;甚至可用文字分析了解職能需求,以利地方政府就業媒合與輔導。

分析社群貼文和輿情,發掘隱藏危機

洞察民之所欲,得知施政滿意度與執行覆蓋率,是未來智慧化政府跟民眾互動不可或缺的部分。尤其本次疫情,防疫政策由上而下決策執行,更需要快速回饋,以滾動修正。(延伸閱讀|「全美最佳醫院」如何用AI超前部署?|SAS專欄

過去公部門了解輿情,多仰賴問卷或媒體揭露,但前者存在樣本偏誤,後者也有時間差,民怨已造成。目前自然語言處理技術,已經能統計對事件的關注聲量,甚至情緒狀態分析;政府如能導入AI自然語言處理,即可能較客觀察覺真實的民眾心聲。

疫情發生後,SAS台灣團隊抓取PTT社群文章分析(註),發現疫情後相關推噓文數直線攀升;而特定事件包含「嚴格開罰」「宣布口罩外交」及「連續零確診」等,都是「開心」(正向情緒)值偏高的議題,尤其「戴資穎返台婉拒接機」「繞境活動延期」及「外媒稱讚台灣」等開心值,更高達85%以上。

反之「確診地圖公布與否」「第二批包機」及「中國外交部發言」等事件,開心值則低於20%。

自然語言處理能從大量文字擷取事實並理解其中的情感觀點,得知情緒的正向分數。

「透過情緒分析模型,從前後文及語意擷取事實,並理解其中的情感」,這個做法雖然難度偏高,但不只是關注討論聲量大的事件,而但能量化認知,得知民眾觀感。

除了社群或媒體資料分析,市民專線等語音資料也能透過自然語言處理技術,納入資料源,統合成更精準的輿論判斷。

這樣的輿情解讀甚至可收預警之效,例如發現高風險的群聚地區、新的感染特徵等,協助政府在漫天資訊中發掘潛藏危機。(延伸閱讀|最新AI疫情地圖:8大新冠病毒變種台灣中7種,輸入地名,就知道誰攻陷你的城市

台灣網友討論全球疫情聲量走勢圖

智能邊防控管,讓台灣持續成國際典範

回頭探討邊境開放問題,雖然6月國內逐步鬆綁防疫措施,然礙於國際疫情依然嚴峻,邊境控管短期內仍須嚴正以待。為使邊防更智能,減少人力資源與相關單位壓力,保加利亞的做法或許也不失為一範例。

位於東歐巴爾幹半島的保加利亞,是歐洲最後幾個感染新冠肺炎的國家之一。為強化邊境管理,該國政府委請SAS分析大量高感染風險人員,如邊境警察、區域健康視察員、內政部門、執業醫生與醫院、醫療實驗室及市政單位等人員個人資料與醫療相關數據,建立追蹤儀表板;以自動分析工具,了解感染特徵變化,模擬受傳染影響的情境。

邊防單位也利用分析結果,嚴格控管高感染風險人員的出入境,預防並監控國內與國外疫情。

亞洲與歐美、非洲處於不同的傳播強度、感染症狀與復甦階段,國內外數據與情資也持續累積,這些數據都是可供AI發展各預測模型的珍貴燃料。

公部門正可加速導入資料科學,打造更堅實的公衛及振興應用,讓走在復甦浪頭的台灣,持續立下各類典範,展現「Taiwan can help」的實力。

【註】分析資料源為PTT nCoV2019專版、八卦版自2020年2月16日至4月29日文章

陳愷新

AI「新」語

從大學時代的田徑好手、差點踏進演藝圈的校園歌手,轉身成為全球最大私人軟體公司SAS的總經理。當人工智慧持續風靡世界,陳愷新將憑其在大中華區軟體產業深耕20多年的營運管理經驗,以真實案例為各位解密AI的擬人智慧與應用影響力,提供給企業經理人與政策制定者,創新產品及服務模式的新靈感。

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