以多觀點社群網路模型應用於政府官職繼任評選之探討 - 政大學術集成

全文

(1)國立政治大學資訊科學系 Department of Computer Science National Chengchi University 碩士論文 Master’s Thesis. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 以多觀點社群網路模型應用於政府官職繼任評選. ‧. 之探討. sit. y. Nat. An Investigation on the Application of Multiperspective. n. er. io. Social Network Model for Government Post Succession al v i Evaluation n Ch engchi U 研究生：林專耀指導教授：劉吉軒. 中華民國一百零二年九月 September 2013.

(2) 以多觀點社群網路模型應用於政府官職繼任評選之探討 An Investigation on the Application of Multiperspective Social Network Model for Government Post Succession Evaluation. Nat. A Thesis. ‧. 國立政治大學資訊科學系碩士論文. 學. ‧ 國. 立. 治 Advisor 大: Jyi-Shane Liu. y. 政指導教授：劉吉軒. Student : Zhuan-YaoLin. sit. 研究生：林專耀. er. io. Submitted to Department of Computer Science. n. al National Chengchi University iv. n U i Requirements e n g cofhthe In partial fulfillment. Ch. for the Degree of Master in Computer Science. 中華民國一百零二年九月 September 2013.

(3) 以多觀點社群網路模型應用於政府官職繼任評選之探討摘要隨著個人電腦與網際網路科技的逐漸成熟，網路上每日都有巨量資料（Big Data）產生。近年來隨著社群網站的崛起，如何處理這些巨量的社群資料，並有效率地提供出有意義的社群資訊，將是這幾年社群網路領域研究的重. 政治大. 點。每當內閣改組消息一出的時候，各政府部門單位的官職繼任官員，都. 立. 會成為社會公眾關注的議題。本研究將使用中華民國政府官職資料庫，以. ‧ 國. 學. 社群網路分析與連結預測理論為基礎，並透過資料庫中所提供的資料，隨著不同評選時間點以及評選官職建置出網路。擷取網路的資訊，利用本文. ‧. 所提出的多面向模型（Multiperspective Model）產生多種觀點的分數。接著. sit. y. Nat. 使用評選模型（Evaluation Model）將各個觀點的分數整合，進行某官員繼. er. io. 任某官職可能性計算，然後輸出官職繼任官員的評選清單（Evaluation List）。. n. al 最後對輸出的評選清單分別對空降繼任狀況、各級上司對於繼任人選決定 iv n U engchi 影響力、單一觀點與多觀點評選方式的評選結果、多觀點評選方式下重視. Ch. 的觀點，以及官職繼任成因五項分析進行探討。關鍵詞：社群網路分析、多觀點社群網路模型、連結預測、政府官職繼任評選。. i.

(4) An Investigation on the Application of Multiperspective Social Network Model for Government Post Succession Evaluation Abstract With the well development of personal PC and the Internet technology, there is a huge amount of data (Big Data) being generated on the Internet every day. Because of the debut and rise of social websites, how to deal with such a huge amount of community. 政治大. information as well as efficiently provide meaningful data to the public has been an. 立. explored main issue in the field of social network research in recent years. When the. ‧ 國. 學. news about cabinet changing was released, the successor of various government departments will become the actively concerned topic for the public. This research. ‧. applied a government position transaction database as the elements to build the network, which based on Social Network Analysis and Link Prediction theory with. Nat. sit. y. different evaluation position and evaluation time. Captured information in the network. er. io. was used to generate the scores of multiple perspectives according to the Multiperspective Model. Then a using the Evaluation Model, which can integrate each. n. v i l n C h the probabilityUof an official succeeds of a position. observed perspective, and calculate engchi Finally the network could output the evaluation list of position successor. In the end, the outcome of the evaluation list was applied to analyze and discuss the following 5 research questions: The situation that the successor isn’t from the unit of successive position, the influence of all levels superiors on the succession decision, result of evaluative methods of a single view and multiple perspective, the important perspective of Multiperspective evaluation, and causal relationship of official successor.. Keyword: Social Network Analysis, Multiperspective Social Network Model, Link Prediction, Government Post Succession Evaluation. ii.

(5) 目錄第一章. 緒論 .......................................................................................................................... 1. 1.1 研究背景 ..................................................................................................................... 1 1.2 研究資料 ..................................................................................................................... 2 1.2.1 政府公報 .......................................................................................................... 2 1.2.2 中華民國政府官職資料庫 .............................................................................. 4 1.2.3 上級機關與下級機關資料 .............................................................................. 6 1.3 研究動機與目的 ......................................................................................................... 6. 政治大. 1.4 研究貢獻 ..................................................................................................................... 7. 立. 1.5 論文架構 ..................................................................................................................... 9 文獻探討 ................................................................................................................ 10. ‧ 國. 學. 第二章. 2.1 社群網路分析 ........................................................................................................... 10. ‧. 2.2 連結預測理論 ........................................................................................................... 16 2.2.1 方法 ................................................................................................................. 16. y. Nat. sit. 2.2.2 相關研究 ........................................................................................................ 19. al. n. 第三章. er. io. 2.3 總結 ........................................................................................................................... 19. i n U. v. 政府官職繼任官員評選系統架構與模型 ............................................................ 20. Ch. engchi. 3.1 政府官職繼任官員評選系統 ................................................................................... 20 3.2 資料前置處理 ........................................................................................................... 22 3.3 網路模型 ................................................................................................................... 24 3.3.1 Subordinate-and-Superior Multilevel Weighted Network ............................... 25 3.3.2 Candidate-and-Position Multilevel Weighted Network................................... 26 3.3.3 Official-and-Position Weighted Network ........................................................ 27 3.3.4 小結 ................................................................................................................ 29 3.4 多面向模型 ............................................................................................................... 29 3.4.1 共事分數 ........................................................................................................ 30 3.4.2 年資分數 ........................................................................................................ 31. iii.

(6) 3.4.3 官職相配分數 ................................................................................................ 33 3.4.4 標準化 ............................................................................................................ 34 3.5 評選模型 ................................................................................................................... 36 第四章. 實驗設計與分析探討 ............................................................................................ 38. 4.1 實驗資料 ................................................................................................................... 38 4.2 實驗設計 ................................................................................................................... 41 4.3 實驗分析 ................................................................................................................... 43 4.3.1 各部門單位空降狀況分析 ............................................................................ 43. 政治大 4.3.3 各部門單一觀點與多觀點繼任評選結果分析 ............................................ 51 立 4.3.2 各級上司對官職繼任人選決定權影響力分析 ............................................ 48. 4.3.4 評選模型權重參數討論於各部門 ................................................................ 52. ‧ 國. 學. 4.3.5 各部門單位官職之繼任成因分析 ................................................................ 55 4.3.5.1 原能會 ................................................................................................. 72. ‧. 4.3.5.2 經濟部 ................................................................................................. 74. Nat. sit. y. 4.3.5.3 財政部 ................................................................................................. 76. er. io. 4.3.5.4 小結 ..................................................................................................... 79. al. 4.4 實驗總結 ................................................................................................................... 86. n. v i n 第五章結論與未來研究方向C............................................................................................ 89 hengchi U 5.1 結論 ............................................................................................................................ 89 5.2 未來研究方向 ............................................................................................................ 90 參考文獻 .................................................................................................................................. 92. iv.

(7) 圖目錄圖 1.1 總統府公報..................................................................................................................... 3 圖 1.2 中華民國政府官職資料庫............................................................................................. 5 圖 1.3 ECPA 人事服務網 ........................................................................................................... 6 圖 1.4 論文架構圖..................................................................................................................... 9 圖 2.1 無向圖（UNDIRECTED GRAPH） .................................................................................. 11. 政治大. 圖 2.2 有向圖（DIRECTED GRAPH） ...................................................................................... 12. 立. 圖 2.3 無向權重圖（UNDIRECTED WEIGHTED GRAPH） ....................................................... 13. ‧ 國. 學. 圖 2.4 有向權重圖（DIRECTED WEIGHTED GRAPH） ............................................................ 13 圖 2.5 朋友關係網路............................................................................................................... 14. ‧. 圖 2.6 修課記錄網路............................................................................................................... 15. sit. y. Nat. io. al. er. 圖 3.1 政府官職繼任官員評選系統流程圖 ........................................................................... 20. n. 圖 3.2 政府官職繼任官員評選系統....................................................................................... 21. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3.3 原能會組織架構圖....................................................................................................... 22 圖 3.4 候選官員清單建立流程圖........................................................................................... 24 圖 3.5 SUBORDINATE-AND-SUPERIOR MULTILEVEL WEIGHTED NETWORK ............................... 26 圖 3.6 CANDIDATE-AND-POSITION MULTILEVEL WEIGHTED NETWORK .................................... 27 圖 3.7 OFFICIAL-AND-POSITION WEIGHTED NETWORK ............................................................. 28 圖 3.8 共事分數計算範例圖................................................................................................... 31 圖 3.9 年資分數計算範例圖................................................................................................... 32 圖 3.10 官職相配分數計算範例圖......................................................................................... 34. v.

(8) 圖 3.11 標準化示意圖 ............................................................................................................. 35 圖 3.12 評選模型流程圖......................................................................................................... 37 圖 4.1 三部門單位各類官職空降繼任統計........................................................................... 47 圖 4.2 共事分數權重調整與對應精確度............................................................................... 54 圖 4.3 年資分數權重調整與對應精確度............................................................................... 54 圖 4.4 官職相配分數權重調整與對應精確度....................................................................... 55. 政治大. 圖 4.5 僅共事分數顯著狀況示意圖....................................................................................... 57. 立. 圖 4.6 僅年資分數顯著狀況示意圖....................................................................................... 59. ‧ 國. 學. 圖 4.7 僅官職相配分數顯著狀況示意圖............................................................................... 61 圖 4.8 共事分數與年資分數顯著狀況示意圖....................................................................... 63. ‧. 圖 4.9 共事分數與官職相配分數顯著狀況示意圖............................................................... 65. sit. y. Nat. io. al. er. 圖 4.10 年資分數與官職相配分數顯著狀況示意圖............................................................. 67. n. 圖 4.11 三項觀點分數皆顯著狀況示意圖 ............................................................................. 69. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4.12 三項分數皆不顯著狀況示意圖................................................................................. 71 圖 4.13 官職 13 職等官職繼任成因比例圖........................................................................... 81 圖 4.14 官職 14 職等官職繼任成因比例圖........................................................................... 82 圖 4.15 官職 15 與 16 職等官職繼任成因比例圖................................................................. 83 圖 4.16 三部門所有官職歷任官員繼任成因比例圖............................................................. 85. vi.

(9) 表目錄表 3.1 政務官及事務官官職職等對應表............................................................................... 23 表 4.1 實驗資料統計表........................................................................................................... 39 表 4.2 評選官職實驗範圍表................................................................................................... 39 表 4.3 原能會空降繼任統計表............................................................................................... 44 表 4.4 經濟部空降狀況統計表............................................................................................... 45. 政治大. 表 4.5 財政部空降狀況統計表............................................................................................... 46. 立. 表 4.6 原能會重視高階上司與重視直屬上司共事時間精確度表....................................... 48. ‧ 國. 學. 表 4.7 經濟部重視高階上司與重視直屬上司共事時間精確度表....................................... 49 表 4.8 財政部重視高階上司與重視直屬上司精確度比較表............................................... 50. ‧. 表 4.9 各部門評估觀點精確度比較表................................................................................... 51. sit. y. Nat. io. al. er. 表 4.10 各部門評估觀點區別度比較表................................................................................. 52. n. 表 4.11 各部門評選模型權重參數精確度比較表 ................................................................. 53. Ch. engchi. i n U. v. 表 4.12 原能會各官職繼任成因次數統計表......................................................................... 72 表 4.13 原能會各官職繼任成因比例統計表......................................................................... 73 表 4.14 經濟部各官職繼任成因次數統計表......................................................................... 74 表 4.15 經濟部各官職繼任成因比例統計表......................................................................... 75 表 4.16 財政部各官職繼任成因次數統計表......................................................................... 77 表 4.17 財政部各官職繼任成因比例統計表......................................................................... 78 表 4.18 三部門 13 職等官職繼任成因次數統計表............................................................... 80 表 4.19 三部門 13 職等官職繼任成因比例統計表............................................................... 80. vii.

(10) 表 4.20 三部門 14 職等官職繼任成因次數統計表............................................................... 81 表 4.21 三部門 14 職等官職繼任成因比例統計表............................................................... 82 表 4.22 三部門 15 與 16 職等官職繼任成因次數統計表..................................................... 83 表 4.23 三部門 15 與 16 職等官職繼任成因比例統計表..................................................... 83 表 4.24 各職等官職繼任成因次數統計表............................................................................. 84 表 4.25 各職等官職繼任成因比例統計表............................................................................. 84. 政治大. 表 4.26 各職等官職繼任主要成因總結表............................................................................. 88. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. viii. i n U. v.

(11) 第一章. 緒論. 第一章將介紹與本研究相關的背景知識，並透過此研究背景，詳述進行本研究的動機和目的，最後，綜合研究動機與目的之論述，對本研究之研究方法與研究架構進行介紹。. 1.1 研究背景科技的發展愈來愈快速，促使人們各個層面的生活隨著產生變化。環顧你我日常周遭的差異，資訊科技及網際網路的發達，也是促使人們不得不走近數位化生活的重要原. 政治大. 因之一。主因在於電腦硬體和軟體工業高度發達，各種性能優越的製作軟體應運而生，. 立. 而快速的執行力，讓人們的生活效益愈加提高。此外，隨著社群網路的崛起，如何處理. ‧ 國. 學. 這些巨量的社群資料，並有效率地提供出有意義的社群資訊，將是近年來社群網路領域研究的重點。對於這些大量且未處理的社群資料，透過社群網路分析（Social Network. ‧. Analysis）理論的應用，便可將這些巨量的資料進行有效的處理與使用。而社群網路的建構方式是將原始的社群資料，經過資料擷取與篩選後，在視覺化的部分以圖論（Graph. y. Nat. sit. Theory）為理論基礎，將社群資料轉換作一種由節點集合（Node Set）與彼此間關係形. n. al. er. io. 成連結的邊集合（Edge Set）共同組成的網路，節點集合通常由多個個體所組成的，而. i n U. v. 每一個節點可以是人、課程、官員或官職，而節點間彼此的關係（如朋友、修讀、繼任、. Ch. engchi. 屬於）形成一種連結關係的邊。在過去社會科學的研究，均透過社群網路分析對各種社會議題進行量化的研究，透過社群網路分析的理論方法，讓現實生活中複雜的社會結構中，每一個個體資訊以及彼此關係都能有更清楚地呈現方式，但隨著近來社群資料的成長速度的提高與複雜度的增加，社群網路分析也成為資訊科學領域的重要研究議題。早期的社群網路分析較著重在靜態網路分析，但是現實中節點與節點的關係（如教課、選課、居住）可能會隨著時間，故現今許多研究逐漸在社群網路加上時間的資訊，便能以更多元的角度進行分析與檢視。而時間資訊的加入，使得網路不再是單一狀況下的結構，伴隨著時間的變化，某些節點除了可能會消失外，也可能會產生新的節點，而且節點之間的關係也會因為時間變動而有不同的變化，此外，透過社群網路分析的方式，除了可以根據現有資料，掌握目前的網路結構狀況外，是否能夠進一步的利用現在時間. 1.

(12) 或是某一段時間的網路結構，去預測下一個時間點的網路結構呢？為了解決這樣的議題，便有連結預測（Link Prediction）理論的建立，其想法是在社群網路加入時間資訊，使一個社群網路形成一個動態結構。如何從既有網路結構中的節點連結關係並以社群網路分析的理論進行分析，並精確預測下一個時間點網路中各節點彼此之間的連結情況，也成為連結預測理論的主要探討的問題。. 1.2 研究資料在實驗資料的部分，本研究所使用的資料集為中華民國政府官職資料庫（劉吉軒,. 政治大（Information Retrieval）技術擷取資料，並經過整合各項資料而成的資料庫。由於需要立 2012 ），這個資料庫主要是從總統府公報中的人事任免命令中，利用資訊檢索. 官職與官職之間上司與下屬的階層資料，透過政府官職體制相關資料（林嘉誠, 2006；. ‧ 國. 學. 胡龍騰, 2007；顏秋來, 2006）的蒐集後，了解並探究政府組織結構與從屬關係，以下將. io. sit. y. Nat. 1.2.1 政府公報. er. 紹。. ‧. 會依序針對政府公報、中華民國政府官職資料庫以及上下級機關資料進行更詳細的介. al. v i n Ch 制度，則為各級政府機關主動公開施政資訊之基本措施，更是公開展現施政理念之具體 engchi U n. 透過公開與流通政府相關的資訊，是政府施政民主化之基礎指標，而建立政府公報. 作為（劉吉軒, 2012）。發行政府公報是政府提供相關公開資訊的管道，想法是期望透過發行此公報，讓國民可以查閱與政府有關的資訊。秉持這樣的理念，我國中央政府自民. 國元年即開始發行公報，至今已有百餘年的歷史，雖然發行期間經過數次政府體制轉換，因此導致公報名稱也有多次變更。公報名稱的先後順序分別為臨時政府公報、臨時公報、政府公報、陸海軍大元帥大本營公報、國民政府公報，以及到目前為止採用的總統府公報，如下圖 1.1。. 2.

(13) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 1.1 總統府公報. 自民國 37 年 5 月 20 日開始發行第 1 號迄今，第 1 號公報僅發布中華民國總統府組織法內容，民國 37 年 5 月 21 日所出版之第 2 號公報始刊登相關政府人事異動資料。刊登的資訊內容隨著時代的變遷產生了多次變動，現今總統府公報的主要內容則包含了特載（如元旦、國慶公告以及聯合公報等）、總統令（如公布法律、任免官員、授予勳章、明令褒揚、題頒匾額等）、府屬機關令（如中央研究院、國史館等）、專載（如國賓抵台訪問、呈遞到任國書、總統府月會等典禮）、總統及副總統活動紀要、總統府新聞稿、司法院令以及公告（如總統府、國家安全會議、國家安全局、中央研究院、國史館等）. 3.

(14) 等。總統府公報最初由總統府第五局負責發行，後來交給第三局，又經過民國八十五年的總統府組織法修正程序，針對總統府內部的業務職掌進行調整，因此目前是第二局負責發行。有關公報的發行時間，一開始為每日發行，後來改成每週發行二到三次。自民國 84 年 7 月 1 日起變更成每週三發行，假如發行時牴觸法律所規定發行之日則額外增刊。此外，從民國 86 年 7 月 2 日的第 6164 號公報開始，所有發行之公報刊登於「總統府全球資訊網」網站上，並提供電子文本供需要的民眾下載。. 政治大從中華民國政府建國之後，七個時期總統府公報上所公告之官員任免資料，其名稱立. 1.2.2 中華民國政府官職資料庫. 先後為臨時政府公報、臨時公報、政府公報、陸海軍大元帥大本營公報、國民政府公報、. ‧ 國. 學. 總統府公報。其中因政局變化，政府體制數次更替，期間所累積的文武官員任免資料相. ‧. 當豐富，是國內少數完整記錄中華民國政府官員任職動態的公開性資料庫，同時也收錄了我國近代民主發展的重要典章制度等重要的文獻資料。因此，為了能夠達到資料永續. Nat. sit. y. 保存與典藏的目的，政治大學資訊科學系與圖書館秉持著數位典藏化的精神，將總統府. er. io. 公告中的人事任免命令為主要處理核心資料，透過資訊檢索（Information Retrieval）技. al. 術的應用，由電腦自動解析自然語言文件並從中萃取出重要核心資訊，將這些資訊進行. n. v i n Ch 更進一步的整合，最後建置了中華民國政府官職資料庫 e n g c h i U （http://gpost.ssic.nccu.edu.tw/），. 查詢介面如下圖 1.2，此資料庫提供往後政治相關研究的加值處理與後續應用。如此唯一且珍貴的內容是以精細的欄位資料為建立資訊的基本資料，所以可以透過資訊技術的使用，進行多面向多角度的切割整合，不論是在特定條件下的搜尋瀏覽，或是更進階的資訊檢索與探勘，都可以有效支援學者開創以資料為核心的實證分析研究。. 4.

(15) 立. 政治大. Nat. sit. y. ‧. ‧ 國. 學圖 1.2 中華民國政府官職資料庫. er. io. 本研究主要以中華民國政府官職資料庫為資料來源，顧及較早之前的總統府公報在. al. v i n Ch 的異動資料，共有 300,812 筆異動紀錄，包含 i U 個官員和 84,722 個官職。起初欲 e n g c h188,836 n. 發行的格式不太統一，故擷取出的資料為民國 77 年 1 月 1 日至民國 100 年 12 月 31 日. 觀察的對象為簡任官員，故參考組織法挑選中央政府職等為 11 職等以上的官職，除了官職外也選定特定部門，中央政府挑選總統府、行政院、教育部、交通部、財政部、內政部、法務部、國防部、經濟部和原能會。但是在觀測資料後，發現部分資料錯誤及資. 料缺失，因此為了保證實驗的正確性，必須以人工對每一筆資料進行正確性檢查與資料補正，除了行政院、原能會、經濟部與財政部四個中央政府單位，在職位及日期資料上較其他單位完整，也因為研究時間上的考量，故使用行政院、原能會、經濟部、財政部四個單位，當做最後的實驗資料進行實驗。每一筆異動資料均包含以下欄位－姓名、部門、職等、官職、命令日期、任免（上任或免職），本文將在第四章中 4.1 節，對實驗資料的篩選及選用原因做更完整的說明。. 5.

(16) 1.2.3 上級機關與下級機關資料由於上級及下級機關之官職有相當密切的關係，故需要建立每個官職的從屬關係，而官職又和其隸屬機關的從屬有直接的關係，需要對各機關的組織結構圖及中華民國各機關單位的組織辦法進行探討。利用行政院人事行政局裡面的 eCPA 人事服務網（https://ecpa.dgpa.gov.tw/）如下圖 1.3，取得政府組織與各個機關的階層關係。除此之外，也透過探討各個政府機關的組織架構，整理其中上級機關及下級機關的關係，建置上級與下級機關從屬階層的資訊，作為後面擷取資料的篩選條件。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 1.3 eCPA 人事服務網. 1.3 研究動機與目的過去社群網路分析較著重在靜態網路分析，但是現實中節點與節點的關係可能會隨著時間，故現今許多研究逐漸在社群網路加上時間的資訊，便能以更多元的角度進行分析與檢視。而社群網路中的節點，伴隨時間的變化而不斷的改變，形成更複雜的社群網路，如何有效的分析成為許多相關研究的議題。每當內閣改組消息一出的時候，各政府部門單位的官職繼任官員，都會成為社會公眾積極關注的議題，而媒體在改組之前，都. 6.

(17) 會對各個官職繼任官員做出預測，發表可能繼任官員的名單，媒體之間都會對各自預測清單的精確程度進行比較，這樣的比較也突顯政府官職繼任預測議題的重要性，是否能透過社群網路分析將龐大的政府官職資料庫的資料，轉換成多個觀點資訊並結合連結預測理論，對官職繼任官員進行評選，為本研究的動機。本研究使用的中華民國政府官職資料庫，是一個秉持數位典藏精神的資料庫，過去研究（沈曜廷, 2012；林岡隆, 2009；黃俊生, 2010）也利用此資料庫，使用傳統社群網路方法分析並結合連結預測理論，進行相關議題的研究。然而在政府官職繼任評選上，似乎都只根據網路結構中的單一觀點，如（沈曜廷, 2012）利用 Simrank 進行候選官員. 政治大到像是候選官員與上司的共事時間或本身在部門的資深程度，其他非一般社群網路分析立. 與歷任官員官職相似度計算，以評估各候選官員繼任的可能性，忽略了繼任結果是否受. 結構中的觀點所影響，而是否同時以候選官員與上司的共事時間、本身在部門的資深程. ‧ 國. 學. 度以及本身歷任官職對於繼任官職的適合程度，多觀點的方式進行評估後能夠得到比較好的評選結果？以及這些影響結果的觀點，在不同單位的影響程度為何？是否會在不同. ‧. 的單位中而有共同重視的觀點？以上的問題將會是本研究希望能透過社群網路分析與. Nat. sit. y. 連結預測理論的方式，將中華民國政府官職資料庫中的記錄以及上司與下屬層級資料轉. al. er. io. 換成多層級網路，並透過兩個指標比較單一觀點與多觀點的評選結果，以及探討各觀點. n. 在不同單位中的影響程度為何。. 1.4 研究貢獻. Ch. engchi. i n U. v. 中華民國政府官職資料庫為本研究的資料來源，裡面蘊藏有極為龐大的中華民國政府官職記錄資料。首先是根據所設定之評選官職以及評選時間點，擷取出屬於此時間點之官員的姓名、部門、職等、官職、命令日期以及任免等重要欄位的資訊，進行資料的前置處理後，挑選出擁有繼任評選官職資格的候選官員，透過擷取相關建立網路所需資料後，利用以社群網路分析為依據的網路模型（Network Model）建構只有官員節點的 1-mode 網路與擁有官職節點以及官員節點的兩個 2-mode 網路，將三個網路傳給多面相模型（Multiperspective Model）程序，透過網路分析後計算出三個觀點分數，最後再透過評選模型（Evaluation Model）根據三個分數產生評選分數，並按照評選分數的高低輸. 7.

(18) 出評選清單。使用多面向模型進行政府官職之繼任官員評選，主要是希望透過集結各種觀點之優點，以多觀點的方式達到集思廣益的效果，使得評選結果能夠達到更好的成效。因此為了驗證整個系統模型的所達到的評選成果，也就是驗證系統對某官職在評選時間點的時候進行繼任官員評選之結果，而驗證方式則是分成精確度（Precision）評估與區別度（Distinguishability）評估。擷取中華民國政府官職資料庫中，民國 77 到 100 年間行政院、原能會、經濟部與財政部的異動資料，分別對各部門單位空降狀況、各級上司對官職繼任人選決定權影響力、各部門單一觀點與多觀點繼任評選結果、評選模型權重參數. 政治大選方式是否得到比單一觀點評選方式較好的評選成果之外，也能歸納原能會、經濟部與立. 討論於各部門，以及各部門單位官職繼任成因進行實驗與分析，除了可以驗證多觀點評. 財政部三個部門，在官職空降繼任上的狀況、上司對於繼任人選決定影響力、多觀點中. ‧ 國. 學. 重視的觀點、各官職的繼任成因為何。本研究設計的系統應用社群網路分析將龐大的政府官職資料庫的資料，轉換成多個觀點的資訊並結合連結預測理論，在官職繼任官員評. ‧. 選上以客觀的數學模型對繼任官員進行評選，並在評選過程中對部門單位進行各種現象. n. al. er. io. sit. y. Nat. 的觀察。. Ch. engchi. 8. i n U. v.

(19) 1.5 論文架構本文後續章節架構如下面圖1.4所示，第二章為文獻探討，其中分成社群網路分析、連結預測理論兩個小節，第一小節，由傳統社群網路分析方法開始介紹，第二小節，敘述近年的連結預測理論分析的方法及相關研究。第三章為本研究的研究方法，首先對系統與運作流程做概略的說明，接著介紹如何利用中華民國政府官職資料庫轉成多項觀點分數，並進行計算與評選清單建立的過程，並詳細說明如何在多面向模型中建立多項觀點的分數。第四章則為實驗設計與分析，介紹如何取得實驗資料和實驗評估方式的設計，最後呈現實驗的分析結果和實驗結論。第五章為本研究做總結並提出未來研究方向。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. 圖 1.4 論文架構圖. 9. v.

(20) 第二章. 文獻探討. 第二章將依序介紹與研究主題有關的文獻資料，首先對社群網路分析（Social Network Analysis）的定義、基本組成架構以及根據網路性質分析的種類之相關文獻進行討論與回顧，然後接著針對連結預測（Link prediction）理論的相關文獻進行探討，其為本研究欲解決政府官職繼任官員評選的理論根據，希望能透過以上文獻的探討，除了能對研究相關的理論及定義有更完整的理解外，更能確立本研究的方法的合適性。. 2.1 社群網路分析. 政治大. 社群網路分析是由社會研究領域學者根據圖論（Graph Theory），並依據網路特性使. 立. 用數學模型，研究出來一種將現實中各種關係量化的分析方法，從 1736 年 Leonhard Euler. ‧ 國. 學. 透過圖論與拓撲學（Topology）的方法解決柯尼斯堡七橋問題的後，圖論與拓撲學便開始成為數學的領域中的一個典範，往後也促使社群網路分析的出現，並有資訊科學、基. ‧. 因學、社會學或語言學等研究領域的應用。例如有社群網路視覺化（Visualization）（Freire, Plaisant, Shneiderman, and Golbeck, 2010）、生態網路（Ecological Network）（Montoya and. y. Nat. sit. Solé, 2010）、基因體圖（Genomes）（Moutselos, Maglogiannis, and Chatziioannou, 2011）、. n. al. er. io. 社群網站（Social Website）（Mislove, Viswanath, Gummadi, and Druschel, 2010；Kumar,. i n U. v. Novak, and Tomkins, 2010）以及網際網路架構（Internet Architectures）（Albert, Jeong, and. Ch. engchi. Barabasi, 1999），這些應用皆說明社群網路分析在目前研究中是非常重要的理論。近年來各研究領域的專家像是政治學、社會學等領域的學者，在充滿新知識的資訊時代與跨領域研究的崛起，許多學者在這樣的衝擊下，逐漸產生結合各學科領域研究方法的思維，而社群網路分析就是一個重要的研究方法。社群網路分析的定義是將複雜的關係結構，將其中相互不同的物件收集起來成為節點集合，另外透過特定標準將擁有共同關係的節點彼此連結，而這些連結的關係集合起來將成為連結集合，而經由節點集合與關係集合的結合後產生網路。如前面所述社群網路分析是以圖論為基礎，將各種關係結構建置成網路，而一般圖的組成，是由兩個非空的有限集合所組成的，分別為節點集合 V 與連結關係的邊集合 E，數學模型則以 G = （V, E）表示。其中 V 是所有節點（Vertex）的集合，E 是所有連結. 10.

(21) 關係的邊（Edge）的集合。而根據連結關係的建立方式可以將圖分為以下三種基本類型（Wasserman, 1994）： 1. 無向圖（Undirected Graph）：如圖 2.1 所示，這種無方向性的圖通常簡稱為 Graph，以（v1,v2）表示連結關係的邊。而由於在連結關係上 Graph 沒有方向性的區別，所以用（v1,v2）與（v2,v1）表示連結關係，在無向圖中所表達的意義是一樣的，而數學模型表示為 G = （V, E）。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2.1 無向圖（Undirected Graph）. 2. 有向圖（Directed Graph）：如圖 2.2 所示，這種有方向性的圖通常簡稱為 Digraph，以<v1,v2>表示連結關係的邊。而由於在連結關係上 Digraph 是有方向性的區別，所以用<v1,v2>表示連結關係，代表的是而從 v1 出發到 v2 產生的連結關係，而<v2,v1>表達的是代表的是而從 v2 出發到 v1 產生的連結關係，而數學模型表示為 Gd = （V, E）。. 11.

(22) 立. 政治大. ‧ 國. 學. 圖 2.2 有向圖（Directed Graph）. ‧. 3. 權重圖（Weighted Graph）：. y. Nat. 上述的 Graph 與 Digraph 在連結關係上只考慮有關係和沒有關係，而沒有考慮關. io. sit. 係強度，但是若要建置的關係結構是有強弱之分時，就無法使用上面兩種圖。因. n. al. er. 而建構了權重圖，除了以上面兩種圖為基礎外，再多增加一個集合 W 記錄每. i n U. v. 個連結關係的邊其強度，因為以上面兩種圖為基礎，因此權重圖也有無向與有向. Ch. engchi. 之分，故圖 2.3 為無向權重圖（Undirected Weighted Graph）的數學模型表示為 G = （V, E, W），圖 2.4 為有向權重圖（Directed Weighted Graph）的數學模型表示為 Gd = （V, E, W）。. 12.

(23) 立. 政治大. ‧ 國. 學. 圖 2.3 無向權重圖（Undirected Weighted Graph）. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2.4 有向權重圖（Directed Weighted Graph）. 在社群網路分析中網路的型態，由於節點的類型可以是人、團體、社團、公司、老師、課程等類型，而節點之間的關係也可以根據實際狀況，建立出無方向性、有方向性或是強弱之分的連結。因此一個社群網路中並不侷限只能存在一種類型的節點，而針對. 13.

(24) 各種實際狀況的關係，也可能同時存在多種不同的節點類型，不同類型的節點即代表在網路中扮演不同身分的存在（Wasserman, 1994）。當一個社群網路內部僅含有一種類型的節點時，一般稱為 1-mode 網路，雖然這些節點在本質上是屬於相同類型，但節點內部彼此的屬性還是會產生差異，如下面圖 2.5 所示，節點的類型皆屬於人，而連結關係記錄著這些人之間的朋友關係。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. 圖 2.5 朋友關係網路. Ch. engchi. er. io. sit. y. Nat. al. i n U. v. 本研究根據中華民國政府官職資料庫，將資料庫中政府官員資料定義成官員類型的節點，而官員與官員之間則是根據其職位高低建立從屬關係，形成官員類型節點之間的連結關係，所產生相同類型節點的連結關係，在這樣的結構之下，建構出相同節點類型的網路，即為一個 1-mode 網路結構。. 若一個社群網路內部含有兩種類型的節點時，則稱為 2-mode 網路，從現實狀況來看，許多的人與事物都可以表達成兩種不同類型的節點，例如，顧客與其所購買商品、投資者與股票、玩家與遊戲以及讀者與書本等，都是表達人與事物的節點，從下面圖 2.6 可以看到，節點有學生與課程兩種類型的節點，而連結關係為一個有方向與強弱之分的連結的關係，記錄著某個人修讀某個課程與修課分數。. 14.

(25) 立. 政治大. Nat. y. ‧. ‧ 國. 學圖 2.6 修課記錄網路. sit. 就一般狀況而言，2-mode 網路通常只會在不同類型的節點間產生連結的關係，若. er. io. 是遇到網路關係較為複雜的狀況下，相同類型的節點間也是可以產生連結關係的. al. v i n Ch 狀況，可以得知當一個社群網路中的節點類型愈多時，對於該網路的分析將會造成更複 engchi U n. （Wasserman, 1994），相對的整體網路性質定義與分析方面的複雜度提升。根據上述的. 雜的狀況，因而就目前研究來說，三種以上節點類型也就是 3-mode 以上的網路結構較不常見。. 本研究根據中華民國政府官職資料庫，將資料庫中政府官員資料定義成官員類型的節點，而政府官職資料定義成官職類型的節點，最後該官員是否擔任過該官職之關係，形成官員與官職與過去繼任過該評選官職之官員的歷任官職，兩個不同類型節點之間的連結關係，以及候選官員所擔任的官職對於繼任評選官職適合度，所產生相同類型節點的有強弱之分的連結關係，在這樣的結構之下，建構出兩種不同節點類型的網路，即為一個 2-mode 網路結構。. 15.

(26) 2.2 連結預測理論連結預測（Link Prediction）理論是一個以社群網路分析理論為依據，並針對網路中點與點之間尚未擁有連結關係的兩個點進行是否產生連結關係的預測，所發展出來一個嶄新的研究議題。現今如搜尋引擎、音樂預測、社群網站等網際網路中熱門的服務，皆是在連結預測理論應用下的設計。社群網路分析主要以探究網路中節點與連接關係的性質，對網路整體結構影響程度進行分析，有鑑於這樣子靜態的分析方式，連結預測理論認為社群網路本身是動態的架構，網路會隨著時間的改變使得節點與節點彼此間產生新的連結關係或是失去連結關係，而大部分的問題大多是以預測新的連結關係為研究的重. 政治大路，去預測下一刻網路中的哪些節點與節點彼此間會有新的連結產生（Popescul and 立. 點（Getoor and Diehl, 2005；Lü and Zhou, 2010）。而對於如何以某個時間點狀況下的網. ‧ 國. 學. Ungar, 2003），因此節點與節點之間的相似度（Similarity）成為了評估產生連結關係可，又如何能夠精確地預測出正確的連結能性的依據（Lin, 1998；Lü, Jin, and Zhou, 2009）. ‧. 關係，成為連結預測理論中主要注重的核心評估。以下將會依序對連結預測理論現有的方法以及相關研究進行探討，並說明本研究所選用方法的考量與原因。. er. io. sit. y. Nat. 2.2.1 方法. al. n. v i n C h x 與 y，利用連結預測器（Link 中的任一對尚未有連結關係的兩個點 Predictor）進行相 engchi U 每一個連結預測理論方法設計概念，主要是在某個時間點下的社群網路，針對網路. 似度的分數計算，並在所有對點的分數計算完後，依照每對節點相似度的分數進行排序，而相似度分數越高代表某一對的兩個點 x 與 y 產生新的連結關係可能性越高，因此以分數從高到低降冪排序（Decreasing Order）的方式產生出預測清單。而依據圖論與社群網路分析的理論，能將連結預測理論方法以不同觀點的進行兩種分類（Liben‐Nowell and Kleinberg, 2007）： 1. 依照鄰近點（Neighborhood）觀點的方法： a. Common Neighbors 此計算相似度的公式是一個非常直觀的概念，從下面公式（2.1）可觀察出，想法是認為在網路中任一對兩個不相連的節點 x 與節點 y，若是彼此間擁有共. 16.

(27) 同鄰近點的數量越多的話，則表示這兩個節點的相似度越高，也就是代表這兩個節點會產生連結關係的可能性越高。. 其中Γ（x）代表 x 鄰近點的集合、Γ（y）代表 y 鄰近點的集合。. b. Jaccard’s Coefficient Guha 等人在 1998 年所提出，一般使用於資訊檢索（Information Retrieval）領域，主要先計算兩集合的交集數量，在除上兩集合聯集的數量進行標準化. 治政可見，應用在連結預測理論時，則把原先的兩個集合修改成網路中，任一對大立兩個不相連的節點 x 的鄰近點集合與節點 y 的鄰近點集合來取代，想法上大. （Normalization），故計算出來的分數是介於 0 到 1 之間，從下面公式（2.2）. ‧ 國. 學. 體與 Common Neighbor 相同，只是為了公平性比較進行標準化，而這個公式一樣也是分數越高代表兩個節個節點產生連結關係的機率越高。. ‧ y. Nat. n. al. er. io c. Adamic/Adar. sit. 其中Γ（x）代表 x 鄰近點的集合、Γ（y）代表 y 鄰近點的集合。. Ch. engchi. i n U. v. 下面公式（2.3）可以觀察出 Adamic/Adar 公式，核心的想法是透過屬於兩個集合分別為任一對兩個不相連的節點 x 的鄰近點集合與節點 y的鄰近點集合，這兩個集合交集節點的集合，並計算集合內節點鄰近點的數量，評估這個節點 z 對於節點 x 與節點 y 來說重要的程度，若是節點 x 與節點 y 之間重要節點 z 越多分數也會越高，進階代表兩個節點產生連結關係的可能性越高。. 其中Γ（x）代表 x 鄰近點的集合、Γ（y）代表 y 鄰近點的集合、Γ（z）代表 z 鄰近點的集合。. d. Preferential Attachment. 17.

(28) 是一種強者越強想法，原本概念是一個原先擁有很多連結的節點，會吸引一個剛出現的新節點，例如剛新建立的網站就擁有很高的意願與熱門的入口網站產生連結，而從下面公式（2.4），可以發現是一個強者互相吸引的想法，公式中任一對兩個不相連的節點 x 與節點 y，若是節點 x 與節點 y 各自都擁有很多的鄰近點，代表這兩個節點產生連結關係的可能性越高。. 其中Γ（x）代表 x 鄰近點的集合、Γ（y）代表 y 鄰近點的集合。. 政治大. 2. 依照路徑（Path）觀點的方法： a. Number of Path. 立. 這是一個基礎且直接的概念，想法是認為兩個原先沒有連結關係的節點，若. ‧ 國. 學. 是兩者間擁有多條的路徑，則兩個點會產生連結關係的可能性很高，如下面公式（2.5）可見，公式中任一對兩個不相連的節點 x 與節點 y 兩者間的路徑. ‧. 數量越多分數就越高，代表兩個節點產生連結關係的可能性越高。. sit. y. Nat. al. n. 的路徑集合。. er. io. 其中 N 代表 x 與 y 最長路徑的長度、𝑝𝑎𝑡ℎ𝑙 （𝑥, 𝑦）代表 x 與 y 之間長度為 l. b. Katz. Ch. engchi. i n U. v. 除了根據兩個無連結關係節點間路徑的數量的多寡外，認為路徑的長度不同，也會影響最後兩個點產生連結關係的可能性，秉持此觀念在公式中加入了權重的的想法，如下面公式（2.6）中，任一對兩個不相連的節點 x 與節點 y 兩者間的擁有高權重的路徑與路徑數量越多分數就越高，代表兩個節點產生連結關係的可能性越高。. 其中 N 代表 x 與 y 最長路徑的長度，λ𝑙 路徑長度為 l 的權重、𝑝𝑎𝑡ℎ𝑙 （𝑥, 𝑦）代表 x 與 y 之間長度為 l 的路徑集合。. 18.

(29) 2.2.2 相關研究過去在連結預測理論研究上，由於探討的連結關係大部分是在同一節點型態的網路，故網路結構是使用在節點為同一類型的 1-mode 網路，而使用的方法大多只針對網路中的節點之間的連結關係。文獻（Liben‐Nowell and Kleinberg, 2007）中，整理出上述兩種不同觀點的方法，計算任兩個不相連的節點，兩者產生連結關係的可能性，最後使用不同連結關係的網路，對這些方法進行相當完整的實驗及探討。近年來的研究開始希望能夠結合多種方法，或是使用多種 feature 進行產生連結可能性的計算。（Yang, Fu, Tang, Zhang, Hao, Gui, Ji, and Yue, 2012）在研究中透過簡單加總的方式結合多種方法，進行連. 政治大單一方法來得好。文獻（Murata 立 and Moriyasu, 2007）則是透過給予已經存在連結權重，結預測，並且從實驗數據可以觀察出，這樣子的加總方式在預測結果上，確實是比只用. ‧ 國. 學. 也就是權重圖，進行兩個節點相似度的計算，評估兩個節點產生連結關係的可能性。而（Al Hasan, Chaoji, Salem, and Zaki, 2006）的研究則是使用了多種 feature，除了根據網. ‧. 路中連結關係計算的 feature 之外，還根據一些其他資訊所產生的 feature，並且透過機器學習（Machine Learning）中監督式的學習（Supervised Learning）方式，學習出每個. y. Nat. sit. feature 最佳的權重值，進行連結關係的預測。而在對 2-mode 的網路進行連結預測的研. al. er. io. 究上，大部分在連結預測方法的考量，是將 1-mode 網路上的方法經過修改後，調整成. v. n. 能夠以相同的想法在 2-mode 網路進行產生連結關係可能性的計算。. 2.3 總結. Ch. engchi. i n U. 在網路型態的部份，依據網路節點的本質，進行相關文獻的探討，進而得知目前研究較常使用的型態為 1-mode 與 2-mode 網路，最後本研究根據中華民國政府官職資料庫，在經過資料庫的可使用資訊的評估後，決定使用以有方向性的 1-mode 網路，建置上司與下屬官員的網路，另外以有方向性權重的圖為基礎的 2-mode 網路，建置官員與官職的網路。從連結預測方法中，本研究在鄰近點觀點，使用兩個節點的共同節點以及 outdegree 的資訊，並結合路徑觀點，兩個節點間距離（distance）的資訊，透過官員與官職兩節點相似度的計算，對官職的繼任官員進行評選。. 19.

(30) 第三章. 政府官職繼任官員評選系統架構與模型. 中華民國政府官職資料庫為本研究的主要資料來源，裡面蘊藏有極為龐大的中華民國政府官職記錄資料。當內閣改組消息一出的時候，各政府部門單位的官職繼任官員，都會成為新聞媒體與民眾積極討論的議題，而媒體在改組之前，都會對各個官職繼任官員做出評選，發表可能繼任官員的名單，本研究使用多面向模型進行政府官職之繼任官員評選，主要是希望透過集結各種觀點之優點，以多觀點的方式達到集思廣益的效果，使得評選結果能夠達到更好的成效。本研究將於此章，對所設計之政府官職繼任官員評選系統之運作流程以及其詳細架構，依序進行完整的說明與探討。. 立. 政治大. 3.1 政府官職繼任官員評選系統. ‧ 國. 學. 從下面的圖 3.1 中，可以觀察出整個系統概略的運作流程，首先是根據所設定之評選官職以及評選時間點，擷取出屬於此時間點之官員的姓名、部門、職等、官職、命令. ‧. 日期以及任免等重要欄位的資訊，透過資料前置處理並且在處理完成後，篩選出符合所需要的官員資料與挑選出擁有繼任評選官職資格的候選官員，接著網路模型（Network. y. Nat. sit. Model ）擷取所需要的相關資料建置網路後，將三個網路模型交由多面相模型. n. al. er. io. （Multiperspective Model）程序處理，最後在透過評選模型（Evaluation Model），進行. i n U. v. 整合並排序後輸出評選清單。其中本系統的三個模型（Model）分別為建置官員與官職. Ch. engchi. 關係網路的網路模型（Network Model）、使用多種觀點為依據計算各個觀點分數的多面向模型（Multiperspective Model），以及將各個觀點分數做整合並排名後，輸出評選人選清單的評選模型（Evaluation Model），而詳細的系統架構圖可以參考圖 3.2，其中各個模型的架構細節與運作流程，將依序在後面各個章節中進行詳細的說明。. 圖 3.1 政府官職繼任官員評選系統流程圖. 20.

(31) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3.2 政府官職繼任官員評選系統. 21.

(32) 3.2 資料前置處理要了解官職間職等的高低，就必須要取得官職間從屬關係資料，首先要探討各個單位間從屬關係，本研究利用各政府單位網站上的組織架構圖，取得各個政府單位間的從屬關係，而其中又有官職的從屬關係圖可以參考。以下將列舉原能會單位說明，下面圖 3.3 為原能會單位的網站擷取重新繪製而成的組織架構圖。總統府的組織系統圖的最頂端為主任委員，由主任秘書輔佐主任委員來處理原能會內的事務。故原能會內單位從綜合計畫處到政風處為原能會中的主要的單位，而核能研究所、放射性物料管理局、輻射偵測中心則為原能會中的附屬機關。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3.3 原能會組織架構圖. 而在官職職等方面，因目前現行的公務人員制度規範下，唯有事務官（如處長、所長等）在規定下是具有職等的，而事務官職等根據現行規定最高職等是 14 職等，而大. 22.

(33) 多位於事務官上層的政務官並沒有職等的相關規定，因此在本研究中，為了可以區別出政務官與事務官之官職的高低，將會沿用過去研究（沈曜廷, 2012；黃俊生, 2010）中職等的制訂方式，以事務官的最高職等 14 職等為基準，繼續針對每個位於事務官上層之政務官的官職，依照其官職高低，以高一層就將職等加 1，操作職等的方式補齊政務官職等的資訊，其中直轄市首長及副首長分別為 16 與 15 職等，部長及秘書長為 16 職等，副部長為 15 職等，各院會院長與副院長分別為 18 與 17 職等，總統為 19 職等。在補齊相關政務官職等後，建立事務官與政務官相對應之職等如下面表 3.1，並且經過這樣的統整後，能將 14 職等以下的職位歸類為事務官，而 15 職等以上的職位則歸類為政務. 政治大. 官，在每個官職都有職等的狀況下，系統便可以現行公務人員制度規範，以職等作為進. 立. 學. 操作職等. 政務官. 19. y. 政務官. 18. 政務官. 17. 政務官. 16. 政務官. 15. 政務次長、常務次長、副主任委員、秘書長. 事務官. 14. 主任秘書、處長、所長、署長、司長、中心主任. 事務官. 13. 副主任秘書、副處長、副所長、副署長、副司長、副中心主任. 事務官. 12. 各院會院長. al. n. 直轄市首長、部長. io. 各院會副院長. er. 總統. 官職. Nat. 分類. sit. 表 3.1 政務官及事務官官職職等對應表. ‧. ‧ 國. 行選擇候選官員的篩選條件。. Ch. 直轄市副首長、副部長、主任委員. engchi U. v ni. 政府官職繼任在候選官員人選上，必須是要擁有資格的官員才能進行空缺官職的繼任。有鑑於此，本研究就應當遵循這樣的規範，所以會根據評選官職的職等以及評選時間點，進行符合繼任資格之官員判定，進而建立出候選官員清單（Candidate List），以便接下來後面模型的運作。根據在一般政府機關中人事異動的狀況上，發現每一次職位調動的過程中，幾乎沒有出現一次跨越目前官職職等與繼任官職職等差 3 等以上的情形，. 23.

(34) 例如當進行人事調動時，若某官員原先的官職職等為 12 職等，則調動後的職位職等通常不會出現一次即調動至 15 職等以上的情形，因此系統便可以在預期時間點的時候，篩選出目前官職職等低於評選官職職等 1 等或 2 等的官員，如下面圖 3.4，當做繼任評選官職的候選官員人選，最後建立出候選官員清單。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3.4 候選官員清單建立流程圖. 3.3 網路模型本研究中負責建置網路的網路模型（Network Model），主要是根據中華民國政府官職資料庫中的官職與官員的異動紀錄，進行三個網路建置程序，透過輸入所設定的評選. 24.

(35) 官職以及評選時間點到系統後，網路模型（Network Model）便可依據這兩項設定值不同，從中華民國政府官職資料庫中擷取出三個建置網路程序 Subordinate-and-Superior Multilevel Weighted Network Producing 、 Candidate-and-Position Multilevel Network Producing 與 Official-and-Position Weighted Network Producing 所需要有關的異動記錄資料，根據在評選時間點年限範圍之內的異動記錄，依序進行資料前置處理，篩選（Filter）出現任官職職等低於繼任官職職等 1 等或是 2 等擁有繼任資格的候選官員與評選時間點前擔任過繼任官職之歷任官員，當作官員類型的節點，以及這些候選官員歷任過的官職以及在評選時間點前擔任過繼任官職之歷任官員所經歷過的官職作為官職節點，其中官. 政治大的關係，而官員與官員之間的關係，因為在中華民國政府官職資料庫中並沒有相關的紀立職與官職之間以及官員與官職之間，會因為政府官員異動資料庫中的異動記錄產生連結. 錄，所以不會有官員與官員產生連結關係的狀況發生。. ‧ 國. 學. 總體來說除了 Subordinate-and-Superior Multilevel Weighted Network Producing 程序建立上司與下屬節點皆為官員類型的 1-mode 網路外，另外兩個程序所建置出來的兩種. ‧. 網路都是屬於官職節點以及官員節點所共同建構而成的 2-mode 網路。. sit. y. Nat. er. io. 3.3.1 Subordinate-and-Superior Multilevel Weighted Network Subordinate-and-Superior Multilevel Weighted Network Producing 程序，所建置的第一. al. n. v i n 個網路為 Subordinate-and-Superior Network，從下面的圖 3.5 可以觀 C hMultilevel Weighted engchi U 察出來，這個網路主要是由候選官員與上司官員的節點（Node）以及下屬官員和上司官員產生從屬連結關係有方向性的邊（Directed Edge）與候選官員與上司共事時間有方向性的權重邊（Directed Weighted Edge）組成。下圖網路中擁有經濟部候選官員、出缺官職工業局局長、與出缺官職同階級的主管官職、經濟部部長與行政院院長官員類型的節點，以及連結關係為行政院院長吳 O 義到經濟部部長施 O 祥、經濟部部長施 O 祥到工業局局長杜 O 軍與其他同階級主管，以及工業局局長杜 O 軍與同階級主管到經濟部候選官員所構成四個層級的從屬關係，與候選官員與上司共事時間的關係，1 種類型節點與 2 種連結關係所構成的 1-mode 多層級權重網路（Multilevel Weighted Network）。. 25.

(36) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 er. io. sit. y. Nat. al. n. v i n Ch 圖 3.5 Subordinate-and-Superior e n g c Multilevel h i U Weighted Network 3.3.2 Candidate-and-Position Multilevel Weighted Network Candidate-and-Position Multilevel Weighted Network Producing 程序，所建置的第二個網路為 Candidate-and-Position Multilevel Weighted Network，從下面的圖 3.6 可以觀察出來，網路中主要是由官員與官職兩種類型的節點（Node）以及官員與官職有權重的連結關係和官職與官職無權重的連結關係兩種有方向性的（Directed）邊（Edge）所組成的網路。圖 3.6 網路中，在節點的部分擁有黑色文字的財政部候選官員、紅色文字的各個候選官員之歷任官職與藍色文字的繼任官職財政部部長，官員與官職兩種類型的節點，而. 26.

(37) 在連結關係的部分，存在官職與官職同種節點類型之間為根據職等高低產生四個層級的從屬關係，與候選官員與其經歷官職之間工作天數的關係，2 種類型節點與 2 種連結關係構成的 2-mode 多層級權重網路（Multilevel Weighted Network）。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3.6 Candidate-and-Position Multilevel Weighted Network. 3.3.3 Official-and-Position Weighted Network Official-and-Position Weighted Network Producing 程序，所建置的第三個網路為 Official-and-Position Weighted Network，從下面的圖 3.7 可以觀察出來，這個網路主要是由官員以及官職兩種類型的節點（Node）以及官員與官職的連結關係、官職與官職有權重的連結關係與官職與官員的連結關係三種有方向性的（Directed）邊（Edge）組成之. 27.

(38) 網路。下面圖 3.7 裡面，在節點的部分擁有黑色文字的財政部候選官員、紫色圈框住之橘色文字為評選時間點前繼任官職之歷任官員、紅色文字的各個官員之歷任官職與藍色文字的繼任官職國庫署署長，官員與官職兩種類型的節點，而在連結關係的部分，存在官職與官職同種節點類型之間為某官職對於繼任國庫署署長五個適合程度之分的關係、候選官員與候選官員之經歷官職的關係，以及候選官員之經歷官職被繼任官職之歷任官員擔任的關係，2 種類型節點與 3 種連結關係所構成的 2-mode 權重網路（Weighted Network）。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3.7 Official-and-Position Weighted Network. 28.

(39) 3.3.4 小結在本研究的網路模型中，分別透過三個程序分別建立出三個網路，對於網路結構的探討上，事實上除了 Subordinate-and-Superior Multilevel Weighted Network Producing 為一個擁有單一類型節點以及單一無強弱之區別連結關係的 1-mode 網路外，而 Candidate-and-Position Multilevel Weighted Network 與 Official-and-Position Weighted Network 在節點的部分都擁有官員與官職兩種類型的節點，而連結關係分別存兩種以及三種的關係，兩個網路皆為 2- mode 網路。最後，網絡模型在建置完三個網路之後，便可透過多面向模型進行多種觀點的評估計算分數。. 立. 3.4 多面向模型. 政治大. ‧ 國. 學. 每當內閣改組消息一出的時候，各政府部門單位的官職繼任官員，都會成為新聞媒體與民眾積極討論的議題，而媒體在改組之前，都會對各個官職繼任官員做出評選，發. ‧. 表可能繼任官員的名單，媒體之間都會對各自評選清單的精確程度進行比較，這樣的比較也突顯政府官職繼任評選議題的重要性。多面向模型進行政府官職之繼任官員評選，. y. Nat. sit. 主要是希望透過集結各種觀點之優點，以多觀點的方式達到集思廣益的效果，使得評選. er. io. 結果能夠達到更好的成效。系統會依據所設定的評選官職以及評選時間點進行一連串的. al. n. v i n Ch 部門、職等、官職、命令日期以及任免等重要欄位的資訊，透過資料前置處理並且在處 engchi U. 運作，首先系統會先依據評選官職以及評選時間點，擷取出屬於此時間點之官員的姓名、. 理完成後，篩選出符合所需要的官員資料與挑選出擁有繼任評選官職資格的候選官員，接著網路模型（Network Model）擷取所需要的相關資料建置網路後，將資料交由多面向模型（Multiperspective Model）後，根據 Subordinate-and-Superior Multilevel Weighted Network 評估候選官員與上司共事時間長短的共事分數（Common Working Score）、依據 Candidate-and-Position Multilevel Weighted Network 評估候選官員對於繼任官職年資程度的年資分數（Seniority Score），以及透過 Official-and-Position Weighted Network 評估繼任官職對於候選官員所經歷的官職之繼任適合度的官職相配分數（Suitability Score）三種觀點分數的計算。. 29.

(40) 3.4.1 共事分數在多面向模型中第一個觀點的分數為共事分數，此觀點分數主要的想法是認為一位上司在決定某繼任官職之繼任官員時，會基於工作上的溝通或是工作默契或其他考量等因素，希望接下來繼任的下屬官員能夠是曾經與上司本人在某一個相同單位共同工作過，且共同工作的時間也是有相當的長度，符合這樣條件下的下屬官員就比較能夠得到上司的信任，而此上司若對繼任官職人選的決定權影響力也很強的時候，則這位候選官員會因為獲得上司的賞識以及強大的決定權獲得提拔成功繼任此官職。但是，對於繼任官職人選的決定權影響力，是位於上位的上司擁有較強的影響力，. 政治大上述的觀點以及影響力的考量將共事分數（Common Working Score）進行兩種公式的設立還是該直屬上司擁有較強的影響力，答案並沒有一定的定論。因此，多面向模型將根據. ‧ 國. 學. 計，透過後續的實驗，將兩種公式透過評選精確度的評估進行驗證，評選精確度高的公式則代表在繼任官職人選決定權影響力較符合此公式的想法。. ‧. 第一個公式在決定權影響力的考量下，將設計成位於較高位的上司擁有較高的繼任官職人選決定權影響力，計算公式如下，. er. io. sit. y. Nat. al. n. 第二個公式在決定權影響力的考量下，將設計成直屬上司擁有較高的繼任官職人選. Ch. 決定權影響力，計算公式如下，. engchi. i n U. v. 其中 c 為某候選官員、B 為上司官員之集合、d(b,c)為某上司官員 b 與某候選官員 c 兩人從屬層級的距離，而 cwt(c,b)為某候選官員 c 與某上司官員 b 兩人的共事天數。. 如圖 3.8 中，從候選官員張 O 炎與趙 O 男兩人與出缺官職工業局局長汪 O 康、經濟部部長王 O 剛，以及行政院院長蕭 O 長共事天數，計算兩人與上司的共事分數，根據公式（3.1）的計算下，張 O 炎與趙 O 男兩人的共事分數分別為 1491 與 2785，根據公式（3.2）計算下，張 O 炎與趙 O 男兩人的共事分數分別為 607 與 456，在重視不同. 30.

(41) 層級上司的影響力下得到不同的共事分數結果。若是加入考量與出缺官職相同階級但不同單位之上司的共事時間，則張 O 炎在公式（3.1）與公式（3.2）下所得到的共事分數與不考量之下相同，而趙 O 男在公式（3.1）與公式（3.2）下，共事分數分別得到 3109 與 755。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3.8 共事分數計算範例圖. 3.4.2 年資分數在多面向模型中第二個觀點的分數為年資分數，此觀點主要的精神是認為在決定繼任官職人選時，若以年資層面而論，會基於候選官員在經歷官職工作的時間長短因素，認為工作時間較長的候選官員年資程度較高，而經歷官職對於繼任官職來說屬於較為高階的官職，則此經歷官職的工作時間也較有參考性，因而在繼任官職年資層面的評估下，此候選官員能得到較高的信賴，獲得提攜成功繼任此官職，多面向模型將透過這樣的觀. 31.

(42) 點計算年資分數（Seniority Score），以下為計算公式，. 其中 p 為繼任官職，d(i,p)為官職 i 與繼任官職 p 官職層級的距離、c 為某候選官員、i 為候選官員 c 擔任的官職，而 wt(c,i)為某候選官員 c 在官職 i 下的工作天數。. 如圖 3.9 中，從候選官員黃 O 方、陳 O 鑑與曾 O 宗三人官職工作天數，計算三人的年資分數，其中黃 O 方在賦稅署組長 427 天、參事 370 天、賦稅署副署長 402 天、財. 政治大副署長 437 天，以及高雄市國稅局局長 422 天，曾 O 宗在常務次長 613 天，故根據公式立稅資料中心主任 388 天，以及國庫署署長 400 天，陳 O 鑑在賦稅署組長 633 天、賦稅署. （3.3）的計算下，得知黃 O 方、陳 O 鑑與曾 O 宗的年資分數分別為 726、514 與 613。. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3.9 年資分數計算範例圖. 32.

(43) 3.4.3 官職相配分數在多面向模型中第三個觀點的分數為官職相配分數，官職相配分數主要目的是根據候選官員之經歷官職對於繼任官職，進行繼任適合程度的評估，此觀點的理念是認為在決定某繼任官職之繼任官員時，會認為繼任官職的歷任官員，這些歷任官員的經歷官職可以做為繼任適合程度的參考依據，若是候選官員之經歷官職被越多歷任官員擔任，代表此官職對繼任官職的繼任上也較為適合，而經歷過較關鍵的官職也就是較高職等的官職，獲得提拔繼任的機會也會越高，根據擔任人數以及關鍵程度兩項指標的觀點，計算出官職相配分數（Suitability Score），計算公式如下，. 立. 政治大. 其中 c 為某候選官員、p 為某繼任官職、Γ(𝑐)為候選官員 c 經歷官職的集合、Γ(𝑝)為過. ‧ 國. 學. 去擔任過繼任官職 p 官員的經歷官職集合、suit(p,x)代表繼任官職 p 與屬於Γ(𝑐)與Γ(𝑝)交集的官職 x 之繼任適合度的權重，而適合程度的權重將根據擔任過官職 x 的繼任官職 p. ‧. 之歷任官員人數以及官職 x 的繼任關鍵度進行衡量，計算方式如下，. y. Nat. io. sit. 其中 do(x)代表過去繼任過評選官職 p 且擔任過官職 x 的人數，plv(x)代表的是官職 x 的. n. al. er. 職等，減掉 10 則是因為在資料庫中基本官職的職等為 11。. Ch. engchi. i n U. v. 如圖 3.10 中，從候選官員黃 O 方、陳 O 鑑與曾 O 宗三人經歷官職，計算三人與財政部部長在繼任上的官職相配分數，而有兩位擔任過財政部部長的官員，顏 O 章與李 O 德都經歷過稅制委員會執行秘書，此外李 O 德還經歷國庫署副署長、臺灣省北區國稅局副局長與高雄市國稅局局長官職，實際上可以在 Official-and-Position Weighted Network 中，直接計算官職的 outdegree 得到經歷過官職的歷任官員人數，如 do(高雄市國稅局局長)=1，而官職本身的職等分別為 13，再減掉 10 之後則可以得到職等相配度 3，最後可以得到 suit(高雄市國稅局局長,經濟部部長)=1+13-10=4，故根據公式（3.4）與（3.5）的計算下，得知黃 O 方、陳 O 鑑與曾 O 宗的官職相配分數分別為 10、5 與 4。. 33.

(44) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學 y. sit. io. n. al. er. Nat 3.4.4 標準化. 圖 3.10 官職相配分數計算範例圖. Ch. i n U. v. 為了避免最後的評選分數被本來就比較大的觀點分數所支配，在多面向模型完成計. engchi. 算出每個候選官員上述三個觀點之分數，便會將三個觀點的分數進行標準化（Standardization）的處理。由於三個分數並沒有固定的最大數值，故將這三個分數分別除以清單中每個分數之最大值後，三個都會變成一個 0 到 1 之間的分數。例如下圖 3.11 清單中所有的共事分數最大值為 1000，從候選官員清單中的候選官員乙的共事分數為 800，經過標準化後共事分數為 0.8。. 34.

(45) 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3.11 標準化示意圖. 最後將經過標準化後的候選官員清單傳送給評選模型（Evaluation Model），經過進行評選模型中的兩項處理程序之後，輸出最後的評選清單（Evaluation List）。. 35.

(46) 3.5 評選模型在多面向模型完成工作後，接下來評選模型（Evaluation Model）將會對多面向模型所傳送過來的候選官員清單進行 Weighted Accumulation Process 以及 Rank Process 兩項工作，首先經過多面相模型分別根據各種觀點計算分數，分別為基於工作上的溝通或是工作默契等考量，希望接下來繼任的候選官員能夠是曾經與上司本人在某一個相同單位共同工作過，且共同工作的時間也是有相當的長度，以這樣觀點所得到的共事分數、以候選官員本身的年資層面的觀點所計算出來的年資分數、以及以候選官員本身所擔任過的官職是否適合擔任評選官職觀點的官職相配分數。接下來評選模型的工作，就是將候. 政治大點會不會產生連結關係，是依據兩個節點的相似度分數，因此進行評選模型中 Weighted 立選官員清單中，每個候選官員這三個觀點的分數，依據連結預測理論的方法評估兩個節. ‧ 國. 學. Accumulation Process，而 Weighted Accumulation Process 在分數計算是根據下面公式（3.6），完成後便能算出每個候選官員對於該評選官職的所得到的相似度分數，其中相. ‧. 似度分數的概念在本研究為候選官員的評選分數（Evaluation Score）。. Nat. sit. n. al. er. io. 參數。. y. 其中 Cc 為共事分數權重之參數、Cp 為年資分數權重之參數、Cs 為官職相配分數權重之. Ch. engchi. 36. i n U. v.

(47) 完成分數的計算後，Rank Process 將會把候選官員清單中，所有候選官員的評選分數，以分數從高到低降冪排序（Decreasing Order），若是遇到同分的狀況時基於公平原則，採用高爾夫球競賽同分同名排名規則，排序完成後便會輸出最後的評選清單，下面圖 3.12 為將共事分數權重 Cc 設成 2、年資分數權重 Cp 設成 1、官職相配分數權重 Cp 設成 1 時，評選模型運作的流程示意圖，從下圖 3.9 中可以得知最後系統評選的繼任官員為乙。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. 圖 3.12 評選模型流程圖. 37. v.