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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。
第二節 研究方法與研究限制
第一項 研究方法
本文主要採取「文獻分析法」及「比較法研究法」。
法學研究最基礎且必要的方法即為文獻的蒐集、彙整與分析，因此本文擬 針對國內、外與收視行為調查、大數據分析，及個人資料保護相關的實務裁判、
解釋及學術論著等資料，進行蒐集、彙整、分析與檢討，以歸納出運用大數據 分析進行收視行為調查時可能涉及的個人資料保護爭議與問題，並從相關爭議 及問題的討論反饋現行個資法未來的調整與修正方向。
至於比較法，美國早於 1988 年即對於個人收視行為所涉及的隱私問題定有
「視訊隱私保護法（Video privacy Protection Act，VPPA）」予以規範，且隨著時 空變遷，近年也有多件網際網路收視行為紀錄當事人以視訊內容服務提供者違 反上開法律規定而提起訴訟的實務案例，值得我國借鏡；另一方面，歐盟則為 一般性個人資料保護法制的先驅，其於 1995 年所訂定的個人資料保護指令
（Directive 95/46/EC）也是我國個資法於 2010 年全面修正時的主要參考對象，
尤其歐盟在去年甫通過、將於 2018 年生效的個人資料保護規則（General Data Protection Regulation，GDPR），其中有許多因應數位時代發展所作的重要修正，
更不容忽視。有鑑於此，本文將檢視、比較美國法制及歐盟法制中涉及收視行 為調查的重要規範；同時擇取具有指標性的實務案例，就案例事實、法院裁判
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結果、判決意旨與理由詳加觀察，期能瞭解美國與歐盟法的發展脈絡及最新趨 勢，為我國法制提供修正的參考方向。
第二項 研究範圍與研究限制
第一款 「大數據」的範圍
關於「大數據」應如何界定，似乎欠缺法律上的定義。世界經濟論壇 2013 年在「解放個人資料的價值：從蒐集到利用（Unlocking the Value of Personal Data:
From Collection to Usage）」報告中定義大數據是一系列巨大且複雜的資料組合，
以致於難以用現有資料庫管理工具或傳統數據運算程式來處理。15
Christopher Surdak 描述大數據是為非常「大量」的資訊（指至少以 TB
（Terabyte）、或 PB（Petabyte），甚至是 EB（Exabyte）計算的資訊量）16套用統 計分析，以應用數學、統計學及科學原理，聯合分析企業內的結構化和非結構化 數據，或內部及外部數據來源，來詮釋極大量的數據，藉由擴大可用的數據量和 多樣性，找出從前錯過的新情報。17Viktor Mayer-Schonberger 與 Kenneth Cukier 認為大數據目前還沒有明確的定義，但基本上是指要達到相當規模才能做的事；
而其核心重點在於預測。18
美國白宮報告「大數據：掌握機會、維護價值（Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values）」則指出大數據有許多可能的定義，因觀察者身分為電腦科學 家、金融分析師、企業家或資本家而可能有所不同，大多數的定義反映出具有前 所未有巨大（Volume）、迅速（Velocity）、多樣化（Variety）的特性。更精確的
15See World Economic Forum, Unlocking the Value of Personal Data: From Collection to Usage, 3 footnote1(2013), available at
http://www3.weforum.org/docs/WEF_IT_UnlockingValuePersonalData_CollectionUsage_Report_201 3.pdf (last visited Jun 9,2017 ).
16 TB、PB 及 EB 均為儲存容量單位，TB 指 1012位元，PB 指 1015位元，EB 則指 1018位元。
17 See CHRISTOPHER SURDAK，DATA CRUSH:HOW THE INFORMATION TIDAL WAVE IS DRIVING NEW BUSINESS OPPORTUNITIES (2014)，中譯本，大數據時代的致勝決策：2020 年前最重要的關鍵策略，
2015 年 5 月，頁 73-78。
18 See VIKTOR MAYER-SCHÖ NBERGER &KENNETH CUKIER,BIG DATA 6＆11(2013).
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President: Big Data and Privacy: A Technological Perspective）」並指出，根據來源 的不同，可將數據區分為原生數位數據（born digital）與原生類比數據（born analog），前者指特別為電腦或數據處理系統使用所生產的數位數據，例如電子19 Executive Office of the President, Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values, 2-3(2014), available at https://bigdatawg.nist.gov/pdf/big_data_privacy_report_may_1_2014.pdf (last visited Jun 9, 2017).
20 Executive Office of the President and President’s Council of Advisors on Science & Technology, Report To The President: Big Data and Privacy: A Technological Perspective, 19-21 (2014) available at https://bigdatawg.nist.gov/pdf/pcast_big_data_and_privacy_-_may_2014.pdf. (last visited Jun 9,2017 ).
21 隨資訊科技的推進，資料複雜程度不斷攀伸，大數據「3V」的概念亦不斷被新的論述擴充為
「4V」（增加「準確性(Veracity)」）、「5V」（增加「可視性(Visualization)」）甚至「6V」（增加「合 法性」(Validity)」）。參見王雲，在深不可測的 Big Data 時代尋找新契機，工研人，2015 年 5 月，
第 384 期，
http://www.google.com.tw/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&frm=1&source=web&cd=9&cad=rja&uact=8
&ved=0ahUKEwiF4eHJ8OTLAhVBPqYKHRSfDEoQFghMMAg&url=http%3A%2F%2Fwww.nspar k.org.tw%2Fdocumentlibrary%2Fview%2F131%2F19_Doc_20150514101242.pdf&usg=AFQjCNERP xCFP50suquBQyofPXNeUS6nRw （最後瀏覽日期：2017 年 6 月 23 日）。
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能運用創新的演算方法加以分析、探勘，便可能精準洞察出前所未有的發現，進 而影響人類各個層面的生活。因此，大數據最大的魅力即為 Viktor
Mayer-Schönberger 與 Kenneth Cukier 所強調的核心重點—「預測」，也是各界紛 紛致力於大數據研究所追求的價值所在。
本文認為，即使不能賦予大數據一詞明確的法律定義，但從上述所歸納大數 據特色—「預測」，仍可理解其對於個人資料的意義或在於，從大量的資料中可 以洞見資料當事人的人格特質，進而可以評價或推論該當事人在未來的行為舉止。
因此，本文將從上述意義出發，將大數據的範圍聚焦在對於自然人收視行為的調 查以及分析之上。
第二款 「收視行為紀錄」的範圍
在傳播學上，收視行為調查目標可以包含單純呈現收看特定內容人數的「收 視率」，以及調查觀眾對於內容品質評價或喜好的「收視質」，而收視質又可以分 為質化與量化調查兩種。22過去「收視率」與「收視質」各有不同的調查方式及 發展脈絡，但在大數據發展下，「收視率」已不同以往只是反映觀眾「轉台」的 情形，透過大量蒐集使用者的「點擊」行為，可以大幅拓展對於使用者偏好理解 的可能範圍。23因此，在以大數據分析為中心的收視行為調查上，似已無特別區 分「收視率」及「收視質」的需要，本文乃以「收視行為紀錄」作為研究範圍，
以期能涵蓋「收視率」及「收視質」二者的內涵。
第三款 「收視行為」的研究限制
關於收視行為的調查方式，除了機械式的蒐集使用者的行為數據外，也可能 包含如調查使用者在社群媒體的留言及討論等等，與收視內容有關的其他行為。
雖然該等行為紀錄仍可能經由大量蒐集而成為大數據資料庫之一，但由於其行為
22 林照真，同註 1，頁 299。
23 「從 Google Analytics 網站分析元素看電視收視率」，Punchline 娛樂重擊，2014 年 12 月 16 日，
http://punchline.asia/archives/6988（最後瀏覽日期：2017 年 6 月 6 日）。
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樣態可能包羅萬象、涵蓋甚廣，故本文並未一一納入作為討論的對象，而主要以 最基本、透過機器記錄並回傳的個人對於視訊內容「收視」的行為樣態，作為研 究的焦點所在。
然而，由於留言、討論等相關行為在個資法上都可以歸屬於個人的社會活動 之一，屬於個人資料的一種，與收視行為紀錄具有相同的法律意義，因此本文的 研究結果，對於上述與收視內容有關的其他個人行為樣態資料的蒐集、處理及利 用上，也有參考價值。