大数据潮流 学者：重资安、防落差化

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巨量资料(Big Data)风潮将袭台，但学者提醒应明订法规、重视隐私问题。政大科技管理研究所教授温肇东表示，应尽量避免企业阶级扩大的情形产生。政大公共行政学系主任陈敦源则说，应对隐私问题、收费与否订定明确的法理标準。

　　【妥善利用改善效率】大数据也称为巨量资料或海量资料，指资料量规模巨大到无法透过人工分析。但能在巨大资料量中，寻找出个别独立的小型资料库做分析、比对，将可得出额外的资讯关联性。这些分析后的结果，能用来察觉商业趋势、判定研究品质、避免疾病扩散或打击犯罪等。

　　陈敦源指出，若行政部门能有效利用日常累积的数据，可改善施政效率。他举例，台北市1999专线常接到投诉「无主垃圾」的问题，以往做法是有人投诉，便派人清理。在他与分析团队将6个月内的投诉地址做比对后发现，垃圾弃置处有集中的现象。实地访查这些地点发现，多因疏于管理而有「破窗效应」，但在改建成公园后，弃置的就获得改善了。

　　【避免落差保障隐私】只是分析巨量资料虽能带来好处，但ZF机关开放所持资料也会带来隐忧温肇东说，它带来的商机，更可能让企业间的落差更大。温肇东解释，有能力拥有(have)并分析出数据意义的公司可能变成巨兽，而没有能力拥有(have not)并分析的企业则可能被边缘化，意味着新一波的阶级化将来临。

　　温肇东认为，ZF若将健保、财税甚至Etc等数据公开，必须去注意「谁」可以取得这些资讯的问题。而陈敦源更说，将这些资讯公开恐涉及严重的隐私问题。陈表示，曾有警察机关，将民众的身分证字号、车牌及住址连结起来，让有心人士对他们寻仇的例子，因此他认为，ZF需将隐私的保护做完善的规画。

　　学者的建议指出，ZF部门所掌控的法规必须朝「公平竞争」，如公司们能取得何种资讯，又该如何避免企业落差化，及确保「资安问题」如性别、年龄或是姓名不使民众受损害等方向去订定。而取得资讯的公司，将分析后具更高价值的资讯，再次进行转卖的情况下，ZF机关是否该抽税也是该研议的方向。

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关键词：大数据 Big data 科技管理研究 公共行政学 Have 潮流