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◎安全維護宣導
政府機關絕對是巨量資料的擁有者及提供者，有責任帶領公、私部門迎向這 波新知識經濟革命。
－「大數據」的契機與挑戰─政府應用篇－
前言
大數據（big data），無論稱為大資料、巨量資料或是海量資料，近年來成 為熱門詞彙，從 Google 搜尋至少可得到超過 21 億筆結果。拜先進科技驅使，具 備量（Volume，資料大小）、速（Velocity，資料輸入輸出的速度）、多變（Variety，
多樣性）以及真實性（Veracity）等特點的資料浪潮正席捲而來，悄悄帶來新一 波知識經濟革命，將影響公、私領域各項事物。
由於網路科技、雲端技術以及電腦儲存運算功能的精進，大幅提升人類蒐 集和分析資料的能力，許多公司及企業正著手因應大數據時代的衝擊，準備征 服資料海嘯，創造新的商業獲利。Google、亞馬遜書城和臉書均不斷精進其資料 蒐集和分析的能力，希望創新商業模式，增加營業獲利。政府部門亦能善加利 用大數據，帶領公、私部門迎向這波新知識經濟革命，將其運用在公共政策各 階段（問題建構、政策規劃、政策合法化、政策執行、政策評估），使政府施 政更貼近民意。
問題建構：如何利用大數據問對問題
行政機關推動政策，是否建構正確問題是公共政策最重要的核心。一般而 言，問題建構是要釐清問題本質，不斷探討、界定問題範圍，確定問題屬性，
最後去了解問題對利害關係人的意義何在。傳統上，問題建構得委由專業機構 評估，或由行政機關內部自行辦理，且為避免發生第三類型錯誤，在這階段就 應盡可能地蒐集相關資料，但又害怕過多資料而難以推論其因果關係，因此需 要理論及主觀判斷，進行資料篩選。
對於某些關鍵議題，透過廣泛蒐集海量資料，可以了解關心此項議題的利 害關係群族，最重視該項議題的何項子議題。例如核四議題，透過網路平臺統 計搜尋「核四」者，同時搭配其他「環保」、「能源」及「核安」等詞彙的量，
藉此評估在核四這個大議題之下，最多人關心的是哪項子題，再針對該項子題 擬訂後續步驟。巨量資料可更廣泛、更容易地找到相關議題之間的關聯性和強 度，讓政府容易評估、排序優先；類似法國哲學家笛卡爾（Rene Descartes）的方 法論，將問題拆解成若干個子問題，才能較簡單、較有效率地找到對策和處理 方式。
另一種則是發現問題，從各種徵兆去研判問題即將發生，而能事前採取預 防措施。日本福島地震及後續引發的海嘯、核災，損害至今尚無法統計。人類 長久以來都希望能夠預測地震，而巨量資料似乎能讓此一夢想實現。如果能盡 可能蒐集全球各地大小地震的相關資料，上自天文、下至地理人文，以及動物 界任何活動，只要數量夠多、夠廣，分析技術夠純熟、夠迅速，相信人類總有 辦法找到並設定地震前兆相關的先行指標，甚至精準預測發生的時間、地點及 規模。
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政策規劃
行政機關具有越清楚的問題意識，越能針對問題，提出妥適的解決方案。
公共行政學者卡普蘭（Abraham Kaplan）提出七項政策原則：公正無私、個人受 益、劣勢者利益最大、分配普遍、持續進行、人民自主及緊急處理等原則。政 府決策想要兼顧到這些原則，在規劃過程中，即應針對目的人口及利害關係人 舉辦公聽會，以及經由民意調查，彙整相關意見，作為政策規劃的參考。儘管 如此，政府政策規劃仍常遭批評為不周全、不完善。
政策規劃者需要足夠的資料，才能擬訂施行方案；決策者也需要正確方案，
才能做出決定。引入巨量資料並且進行分析，即是希望政策規劃更具前瞻性，
而且即時因應問題。換言之，巨量資料不僅歸納國內外相關解決方案，更是扮 演補強管理資訊系統、決策支援系統等角色，而這項工作亦可委請民間專業機 構協助進行資料分析。當巨量資料告訴我們如何做最好時，決策者可據此規劃 方案進行選擇，政策也才能融入公共性，貼切人民的需求，避免偏向主觀獨斷。
政策合法化
行政機關一旦制訂規劃方案，合法化過程是不可或缺的階段。合法化是動 態而非靜態，經過行政機關層級批准、社會團體監督，以及民意機關審核通過。
這一階段似乎談的是民主機制，並未涉及巨量資料分析，不過，這一階段講究 的也是行政機關進行說服的過程，尤其巨量資料可以分析審核者的立場、信念 及其核心思想，迅速找到政策方案和審核者之間的最大共通點，依此進行說服 及溝通。同樣地，巨量資料也能輔助行政機關，行政人員得藉以解釋政策制訂 過程，回應外界監督。政府可釋放政策風向球，經由平面、電子媒體，分時分 段分點釋放消息，並憑藉著資料蒐集、分析民眾真正關注點，最後再進行回饋、
說服，匯集成社會最大共識。簡言之，政府決策盡可能蒐集分析巨量資料，並 藉此縮小利害關係人的範圍，當能提升整個合法化過程的效率及效能。
政策執行與政策評估
學者探討政策執行，通常會劃分第一代由上而下、第二代由下而上，以及 第三代整合等不同的政策執行模式。整合模式強調網絡關係的溝通交流，包括 各級政府垂直、平行合作、政府和民間團體的公私協力；在此應該考量的是，
巨量資料如何促進並實現多元參與。倘能依據巨量資料，分析並規劃政策執行 的比重，例如哪些政策由政府（中央或地方）執行，哪些則由民間單位執行，
甚至計算評估上下及公私協力的執行比例，採取何種執行工具最能達到政策目 標等等。換言之，我們應該思考如何利用資料，就像電影「魔球」中的球隊經 理，想著如何利用統計數據分析，在有限資源裡，善用各個球員資料，企求逆 境中勝出。
政策評估是最後也是最關鍵部分，一方面評估計畫和執行內容，另一方面 則是政策效益。矛盾的是，政策評估通常依據理論所假設的因果關係來進行，
即尋找並評估政策產生的正面及負面影響，這和巨量資料分析強調的相關性不 同。不過可以預期，越多資料蒐集，越能對政策過程進行客觀評估，摒除主觀 認定的「為何這麼做」，而是由資料告訴我們各個環節耗費的時間、金錢和物
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力，再去評估「如何精進」。此外，運用巨量資料分析進行影響評估，將政策 相關的大量、雜亂且迅速產生的資料，輸入至政府資料庫，再將分析結果提供 給政策規劃者及決策者，藉此評估政策並作為未來改善的依據。
結論
政府機關絕對是巨量資料的擁有者及提供者，在資訊爆炸時代，政府實際 上擔負重責大任，帶領公、私部門迎向這波新知識經濟革命。換言之，產官學 界怎樣合作推動大數據，細節將會是決定成敗的關鍵。面對大數據，國家將扮 演關鍵性的角色，畢竟國家擁有最多資料，並享有分配資源的公權力。如果國 家的實際執行者—公務員，未具有承擔的使命和巨量資料的知識，僅靠民間單 打獨鬥的話，想跟上此波潮流恐怕相當困難。大數據不僅是數位化，而是從資 料的開挖、蒐集、分析和運用的「一條龍」過程；政府及民間企業分別在不同 的結點，享有不同的優勢，同舟共濟，整合國家機關的掌舵者及執行者，才能 提升國家整體競爭力。（作者李政鴻為國立中山大學社會科學博士）
