【Yahoo論壇／劉湘國】冷氣房大數據與地方商圈的距離 別把問題推給阿飄

作者為中華科技金融學會秘書長

台南市長黃偉哲4/27重砲批評中央官員「都是在冷氣房裡面辦事的嗎？」指其中管制的234的景點中、台南市最多，「有必要這樣跟地方過不去嗎」？再往前探究，清明連假時11個警示景點當中，台南市就佔了4個，「事實上4個景點的人潮根本很少」。

隔日黃偉哲更出示「1968」APP的實測結果，指出凌晨1點三峽文化路商圈、台南同安夜市、新竹市立動物園等多處景點竟顯示人潮略多，他酸說「這是動物多還是阿飄多？」「部長您知道同安夜市周一休市嗎？」

無獨有偶，高雄旗山老街商圈也在這波被「大數據」判讀人潮熱到危險的清明連假11個警示景點當中，中華科技金融學會在4/11（週六）前往高雄旗山老街商圈協助釐清相關內容。旗山老街商圈表示，防疫中心說依據大數據公告我們人潮過多要示警，然後新聞引用了過年時的人潮照片，我們商圈就被判刑了，本來人已經不多的商圈，在疫情衝擊下大家都快過不下去，現在更受到最新的一波「大數據疫情」衝擊，欲哭無淚！這到底是什麼問題？

回歸到問題的核心，所謂「中華電信手機用戶大數據」是什麼意思？數據本身有什麼特點？引用來判讀商圈人潮有沒有問題？

先簡單了解市面上觀測人流的技術手段，目前可以用來估計人潮流量的技術有：攝影設備+人臉識別、wifi熱點、4G行動信令、GPS以及低頻人流感測器等方式。

我們來拆解有關「連結中華電信手機用戶，使用大數據進行升級」的意思：

2019年3月，中華電董事長鄭優指出，透過現場多少人使用中華電手機，再用35%的市占率（中華電信目前稱市佔率37%）來推算現場人數。

所以我們了解所謂「連結中華電信手機用戶」就是指以行動信令的4G訊號，搭配基地台三角定位來估算中華電信手機用戶在特定地區的位置推估；而「使用大數據進行升級」不外乎就是統計學中有關樣本抽樣對於母體的推估方式。

一、「連結電信手機用戶」的相關問題：

1. 電信公司以行動信令方式估算用戶位置，如所在位置因範圍大、範圍內無基地台等，都會造成行動信令估計位置有較大差異。

2. 4G訊號網路使用的頻率及流量，皆會影響行動信令的精準度。

3. 建築物的密度，因訊號繞射影響行動信令的精準度；若該基地台使用量大、CPU忙碌等亦會造成影響，行動信令準確度與當地人潮量較無關係。

4. 行動信令估計位置的偏移，會往當地基地台的方向移動。

5. 行動信令精準度的合理範圍約為75-150 m，實際誤差可能達250m。

二、「使用大數據進行升級」的相關問題：

1.中華電信手機市佔率約1/3強，應公布所謂「升級」方法論及樣本統計推估母體的可能誤差範圍。

2.特定區域範圍內，如何推估其他電信公司使用者在此區域的人流佔比或可能誤差範圍，這是數據能否用來合理使用的基礎前提，否則將是「無效大數據」。

3.以手機用戶估算人流，由於誤差範圍可能達到200米以上，推估商圈人潮「紫爆」錯誤的可能性極高，把區域外人流估到區域內；或把不合理的其他電信公司手機用戶估算到本區域內。既然號稱大數據，推估檢定方式為何應合理交代，推估時的α及β風險亦應一併告知。

如同高雄旗山老街商圈一樣，受這波「大數據疫情」衝擊影響甚大的台南市長黃偉哲出面打臉後，新竹六福村出面控訴4/28休園當日的中華電信大數據升級顯示該園區人潮警示為紅燈（人潮擁擠），這其實無關大數據，而是基本統計知識認知的問題。

地方商圈沒有被肺炎疫情擊倒，卻被這波在台北冷氣房的官員人工生產的「大數據疫情」衝擊危如累卵。這次的問題其實很簡單，就是找出可以即時且精準定位人流數據的科學方式。

中華金融科技學會協助旗山商圈以人流感測器方式建置「即時且精準的行為數據」，輔以即時（5～10秒時差）的電子顯示看板及換算室外安全1公尺距離的人潮聚集預警系統，給商圈、商家及消費者一個合理的判斷人潮是否影響防疫的科學依據。

大數據並不新鮮，他最多也不過就是統計應用的升級版。大數據處理仍然是統計樣本推估檢定的樣本量擴大。這次中央大數據與地方商圈的距離不是阿飄造成的，也跟阿飄無關。既然商圈呈現的是人流事實，那所謂大數據推估就是方法論出了問題，就這麼簡單，無關阿飄～

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