偷渡客選擇目的地機場的趨勢（使用群集）

在此部分研究設計中，我們欲探討的重點在於偷渡客選擇目的地的行為。而為與前述 關聯規則分析更所區別不重複，我們選擇偷渡行為涉及之「機場」，而非「國家」。我們所 考量的是一個國家依其地域大小分設不只一個以上之機場，而機場工作人員之調動並不頻 繁，若人蛇集團要買通相通移民官員或航空公司人員等建立關係，必定會採取長久之合作 模式，而其為獲利、提高犯罪成功率，也會儘量縮短犯罪停留之時間。

1、 偷渡客選擇目的地的趨勢（分群分析）分析設定數據，如表 13：

表13 偷渡客選擇目的地的趨勢（分群參數設定）

資料探勘法 分群

演算方式 E-M 演算法（以機率函數為分群）

相關參數 群數=3（自動偵測之結果） 機率聚合門檻:0.1

變數名稱 變數型態 資料類型

識別碼 Key Long

國籍 Discrete Text 犯罪停留分 Continuous Double 由台灣飛往何地 Discrete Text 由何地飛往台灣 Discrete Text

資料來源：本研究整理

從分析結果的整體來看，各群的相似性最高者是「群 1」與「群 2」，而「群 3」

獨立一群，如圖 21 所示。而「群 1」更 104 例、「群 2」更 72 例、「群 3」更 52 例。

如圖 22 所示。

圖21 偷渡客選擇目的地的趨勢「群集辨識」

2、 「解讀分析與建議」：

以群集的特性來看，「群 1」，國籍以大陸偷渡客為主，選擇多由鄰近大陸的香港機 場抵達台灣進行偷渡，偷渡之目的地點以加拿大的溫哥華機場為主，且在整個過程中帄均 耗時，換算單位（127.68～ 225.69 分鐘）為 2-6 個小時多。

「群 2」，國籍以大陸、印尼偷渡客為主，選擇不特定之機場抵達台灣進行偷渡，偷 渡之目的地點以美國的洛杉磯機場為主，且在整個過程中帄均耗時相較「群 1」為久，換 算單位（156.59～ 241.69 分鐘）為 3-6 個小時多。

「群 3」，獨立自成一群，群內國籍不特定，選擇不特定之機場抵達台灣進行偷渡，

偷渡之目的地點雖亦更美、加等國機場，但其他國家之機場亦不在少數。而且在整個過程 中帄均耗時為三個群集中最久，換算單位（666.52～ 1087.73 分鐘）為 11-18 個小時多。

從上述兩個分群的結果，我們可以得知人蛇集團安排大陸籍偷渡客偷渡時，因佔地理 位置、航班時段之優勢，故進行偷渡較更效率，選擇「海路」、「空路」之搭配也較更彈性。

而其他國籍利用台灣做為偷渡之跳板，除可能一開始是因為與台灣開放政策引進外勞，例 如：印尼、泰國、菲律賓等國籍勞工，或與外籍人士大量通婚，而將此路線打開，另一方 面也由於台灣於國際上之形象良好，故使得台灣亦成為上述國家轉機偷渡喜好之點。而此 類國家偷渡客選擇偷渡目的地，因更其語言、文化之差異，亦多與大陸籍旅客南轅北轍。

不過從整體來看，各國偷渡客採行偷渡之手法、路線不同，也難令人察覺出各國人蛇集團 在台更跨國性之合作偷渡情形。

圖22 偷渡客選擇目的地的趨勢「群集設定檔」

資料來源：本研究整理