運用「文本大數據分析」 提升研究效益 - 名家評論– 工商時報

在資訊爆炸的時代，如何從龐雜且倍速成長的資料中，擷取出具有意義和應用價值的內容尤為重要，大數據（Big Data）結合AI人工智慧的數位應用，是有效提升 ... 首頁 最新評論 名家Video 精選專題 企業永續DNA RCEP來了 台灣產業發展 揭開數位時代 名家群 編採線上 我要投稿 訂閱電子報 工商時報 簽到 歡迎！登錄到您的帳戶 您的用戶名 您的密碼 忘記密碼了嗎？ 找回密碼 找回密碼 您的電子郵件 搜尋 名家評論–工商時報 首頁 最新評論 名家Video 精選專題 企業永續DNA RCEP來了 台灣產業發展 揭開數位時代 名家群 編採線上 我要投稿 訂閱電子報 工商時報 首頁數據科技 Facebook LINE Telegram Email 圖／Unsplash 文／陳俊儒工研院產業科技國際策略發展所研究員 在資訊爆炸的時代，如何從龐雜且倍速成長的資料中，擷取出具有意義和應用價值的內容尤為重要，大數據（BigData）結合AI人工智慧的數位應用，是有效提升工作效率及產值的關鍵。

尤其是產業分析師，需要從各產業收集的意見、研究報告、新聞資料、期刊等大量的文本資料，透過對於資料的理解、分類、歸納、解析，提出對特定議題的洞察。

但在資料量遽增時代，想要消化龐大的文本資料，得花費更多時間與精力，這也是分析師當前的職業痛點。

　 工研院提出「文本大數據分析」方法，首先從研究需求出發，收集並梳理文本資料；接著，透過文本相似度的計算，以及網絡集群分析並形成文字雲，進而呈現出趨勢要點與重大議題。

從文本用詞的相似性及分群，使原先龐雜的文本資料能夠浮現出文本資料中的重點。

分析師可再深入解讀，找出關鍵的脈絡洞見，並提出相關建言。

　 以工研院於2019年所舉辦的八場公民論壇為例，累計公民參與人數共262位，分為學生組（16-25歲）、青年組（26-39歲）、輕熟組（40-49歲）及樂齡組（50歲以上）等四個世代。

論壇連結台灣重要趨勢與各世代需求，形成五個台灣未來情境故事，包括：「追求生活品質的高齡社會」、「適性教育與彈性職能的終身學習環境」、「數位經濟智動化時代」、「氣候及環境變遷下的生活變化」和「政治透明與參與的多元社會」。

透過有趣的圖文和動畫，激發公民想像並熱烈討論台灣2030年可能的情境與需求，並獲得他們表達的意見與看法。

　 按照一般的質性分析方法，分析師在取得公民論壇討論的文字紀錄後，會逐一地審閱各條意見，並透過本身的觀察和經驗，歸納出各世代公民的主要討論議題。

例如：青年組主要討論的議題，是「以科技協助工作，融入人性，讓科技更符合我們的需要」、「期待政府在高齡化社會提供更有力的作為」、「終身學習更多元，自主學習制度更健全」、「政府資訊更透明，政策需持續被追蹤」等。

然而以人力閱讀數百條到上千條的公民意見，對分析師而言，非常耗時和精力。

　 有別於傳統的質性分析結果，透過工研院「文本大數據分析」，可提供量化比對、客觀且快速的分析結果，進而呈現八場公民論壇對台灣2030年所關注之重大議題，其中前三大議題依序為「未來教育需求」、「老人照顧需求」及「未來工作情境」。

此外，「文本大數據分析」亦可呈現不同世代對關注議題的討論熱度差異，凸顯出某世代特別關注之議題，例如：青年特別關注「產經發展」、學生特別關注「數位科技對未來的影響」。

這些分析結果可以幫助分析師減少閱讀和分類的苦工，將時間和精力多投入在公民需求解讀與歸納等較有價值的工作。

　 分析師透過「文本大數據分析」的方法，可更客觀且快速地呈現重大議題，提升研究員的工作效益。

此外，「文本大數據分析」的基礎來自有品質的資料，還須因應不同研究主題或領域適時調整，例如：選取合適的詞彙、設定不同文本相似度條件等，才能確實解讀資料、有效分群。

　 在大數據和AI人工智慧等相關數位科技的結合下，預期未來「文本大數據分析」可進一步整合語意與關聯分析、主題分析與追蹤、語意搜尋、閱讀理解…等功能，使文本資料的分析更加深入且精準，從龐雜資料中顯現真正應用價值所在。

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