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第一章 緒論
第一節 問題意識
第一項 研究動機
收視率是廣告商購買媒體的依據，因此以廣告為生的商業電視台向來仰賴收 視率調查公司所計算出的收視情形來決定電視節目的生死存亡；即便是不經由廣 告收益維持營運的公共電視，也必須透過收視率確認其節目有相當的收視群眾，
藉以評斷其節目具有一定的品質，以維持獲得執照的正當性。1據此，收視率調 查對於媒體內容的產製有著深刻的影響力，也與媒體產業的發展習習相關，而如 何使收視率調查能精準反映真實的收視情形，更是社會科學界一直聚焦的研究重 點所在。
在台灣，收視率調查幾乎是由單一的收視率調查公司—「尼爾森（Nielsen）」
所獨占，因此長久以來，「尼爾森收視率」左右了台灣電視文化的發展，引導著 電視節目的走向。2對此特殊現象，媒體產業也多有批評聲浪，除了質疑尼爾森 公司所採取的抽樣調查方式，究竟是否能反映真實的收視狀況；3也質疑收視率 調查被單一公司壟斷，欠缺公信力。45
上述批評聲浪並未因時間的推進而消逝，甚至，隨著科技發展、數位時代的 降臨，有不減反增的趨勢。特別是因應科技匯流，群眾的收視方式不再受到固定
1 林照真，收視率新聞學：台灣電視新聞商品化，2009 年 6 月，頁 5。
2 同前註。
3 台灣智庫<國會政策中心> ，「收視質調查與收視率稽核─數位媒體時代的收視調查機制」，2012 年 12 月 31 日，http://www.taiwanthinktank.org/page/chinese_attachment_1/2604/.pdf （最後瀏覽日 期：2017 年 6 月 9 日）。
4 同前註。
5 即使不針對收視率調查為單一公司所把持的現象批評，也有認為收視率調查已經淪為一種數字 迷思，電視台競相爭逐收視率的結果，不但不能提升內容的品質，甚至會產生如助長腥羶暴力新 聞的負面效果，讓電視內容的品質沈淪。參見「NCC 協調 不再公佈 1 分鐘電視收視率」，大紀 元，2007 年 4 月 11 日，http://www.epochtimes.com/b5/7/4/11/n1675333.htm（最後瀏覽日期：2017 年 6 月 9 日）。
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空間與時間的限制，更加凸顯傳統針對電視所進行的抽樣調查方式，已遠離了現 代大眾的收視行為型態。有論者即認為，在 2010 年至 2015 年，隨著行動裝置的 普及與收視習慣的改變，尼爾森收視率即已因為無法反映節目內容實際受歡迎的 程度和觀看的群眾多寡，而快速破產，導致過度仰賴尼爾森公司電視收視率調查 的電視台也因此與「主流民意」之間產生了「最遙遠的距離」。6
於是，對於收視率調查的檢討範圍，從抽樣誤差、樣本不足、由單一公司把 持，以及缺乏質化測量等傳統問題，延伸擴及至如何追蹤多螢時代下的收視行為，
以真實反映收視群眾的意向。值得慶幸的是，雖然挑戰隨著科技發展變得更加複 雜且嚴峻，但科技進步也創造了更便利且有效的解決問題工具—「數位機上盒」
與「網際網路點擊」。
在媒體紛紛跨越數位化的里程碑後，數位化後的電視，可以經由機上盒，從 頭端「地毯式」地蒐集所有使用者的收視行為紀錄，達到普查的效果，避免抽樣 誤差、樣本不足等傳統收視率調查問題，例如美國尼爾森公司（Nielsen Media Research）即與 TiVo 公司合作發展數位機上盒。7至於透過行動裝置連結網際網 路的收視方式也與電視數位機上盒的概念雷同，調查者能透過雙向傳輸的功能，
甚至是與其他網路社群媒體合作，擴大蒐集使用者的「點擊」行為，進而分析其 收視習慣與喜好，例如尼爾森新發展的「數位廣告收視率」（Digital Ad Ratings，
DAR）調查工具，自 2011 年起即與 Facebook 合作，只要將尼爾森的代碼嵌入廣 告中，尼爾森就能夠透過 Facebook 所掌有的數據資料進行比對，甚至可以瞭解 網路廣告曝光的年齡與性別，以確認點擊者是否為廣告的目標族群；8又或如尼
6 Maple，「台劇就是爛？收視率無效？爛劇淹沒好劇的怪現狀」，娛樂重擊，2016 年 7 月 21 日，
http://punchline.asia/archives/29089（最後瀏覽日期：2017 年 6 月 6 日）。
7 邱慧仙，「大數據運用與收視率調查－機上盒篇」，2017 年 1 月 9 日，
http://shucidi.strikingly.com/blog/85266610ca7（最後瀏覽日期：2017 年 6 月 6 日）。
8 呂紹玉，「別守著點擊數字，要知道誰看到！尼爾森數位廣告收視率幫助廣告主精準掌握投放 效果」，科技新報，2016 年 9 月 9 日，
http://technews.tw/2016/09/09/nielsens-dar-tool-for-digital-ad-market/ （最後瀏覽日期：2017 年 6 月 6 日）。
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爾森與 Twitter 合作的「尼爾森推特電視收視率（Nielsen Twitter TV Rating）」，也 將社群媒體的推文數據納為收視行為的指標之一。9
上述新興的收視率調查工具基本上都可歸功於同一個技術的崛起：「大數據
（Big Data）」，或稱「巨／海量資料」。10
大數據分析技術的興起，猶如為長久以來籠罩在傳統收視率調查上的各種質 疑陰霾，投射下令人振奮的曙光。除了尼爾森公司很快地將此技術納入麾下，以 鞏固其在收視率調查的地位；其他也有如 Netflix、Ooyala 等網際網路內容服務 提供者，也積極從自行蒐集的使用者數據中，分析出受歡迎的內容型態，一方面
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視率調查的應用發展上，一個不得不跨越的門檻。
據此，究竟大數據分析所帶來的具體威脅為何？看似只是大量數據資料的彙 整及分析對於個人的資料隱私會產生如何的影響？特別是應用在收視率調查上，
我們是否能將大數據分析所創造的效益最大化，讓媒體及廣告產業能善用此一新 興工具，但又同時兼顧使用者的權益保障，此即為引發本文研究的動機所在。
第二項 問題的提出
2010 年，「電腦處理個人資料保護法」名稱修正為個資法，條文內容也大幅 翻修，並自 2012 年 10 月 1 日起施行14。由於修正後的個資法不再僅限於特定行 業才有適用，一時之間，所有公務機關及非公務機關在處理涉及個人資料的議題 時，都必須關注相關個人資料的蒐集、處理及利用是否符合個資法的規範。收視 率調查因為是針對個人收視行為紀錄進行追蹤與分析，因此也同樣無法避免相關 爭議的產生，包含：收視率調查所蒐集的相關資料是否為「個人資料」？如為「個 人資料」，在現行個資法下，應如何合法進行收視率的調查？又，對於該等收視 率調查的結果，可以為何種程度範圍內的運用而不致違反個資法的要求？凡此實 際運用大數據分析進行收視率調查的具體問題，均是本文必須處理的課題。
然而，在回答現實層面的具體問題之前，不可迴避的仍必須先回歸抽象的法 益層面作探討，才能追本溯源的瞭解法規背後所保障的價值為何，從而理解現行 規範是否適當合理，方不致只是流於技術性的法規範適用操作。因此本文也必須 提出的問題是，究竟收視率調查對於個人資訊隱私權的影響為何？相關收視行為 的揭露究竟對個人有何不利影響，而有必要受到一定程度的制約？
最後，本文也希望，透過探討大數據分析在收視率調查方面應用所引發的個
即為該實驗室所重視的研究議題之一。參見「挑戰數位匯流時代數位媒體收視行為調查新任務『新 媒體閱聽行為研究實驗室』正式成軍」，中央通訊社，2013 年 3 月 6 日，
http://www.cna.com.tw/postwrite/Detail/122094.aspx#.WSrUTmiGOUk（最後瀏覽日期：2017 年 6 月 6 日）。
14 除第 6 條、第 45 條規定外。
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人資料保護議題，回頭檢視現行個資法面臨大數據分析此一不可抵擋的發展趨勢，
是否有必須調整與改善的地方，並嘗試提出修法的方向建議，以更適切的回應現 時個人資料保護的需求，同時扭轉個資法阻礙產業創新的形象，使其成為打造使 用者可信賴、服務提供者能預見的法規範環境的利器，讓個人資料保護與大數據 分析形成雙贏的局面。