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多元公共運輸之輔助運具供需與資訊整合計畫[111粉]

為了解決數據分析資料庫的問題，作者鍾慧諭,邱怡璋,夏晧清,王晉元,張皓筑,顏愉,許頌強,卓柏漢,蘇健宏,蔣利萍,林信宇,黃彥斐,王以萱,吳東凌,陳翔捷 這樣論述：

　　交通行動服務運用資訊整合多元運具，創造新服務，在國際風行草偃。本所自民國107年起推動 MaaS 服務，以高雄市為試辦城市，推出MeN Go服務，目前已整合高雄各項運具服務，包含：捷運、輕軌、市區公車、公共自行車、渡輪、共享機車、計程車及公路客運。109 年除擴增計程車隊外，並試辦計程車共乘服務，補足公共運輸較難滿足之第一及最後一哩路。   　　本計畫試辦「計程車預約共乘服務（MeN Go揪共乘）」，運用MeN Go計程車共乘點數及車隊既有支付系統，導入輔助運具預約共乘服務平台，提升共乘媒合機率。試辦場域邀請高雄女中及高雄高商，進行技術應用驗證及服務驗證，以利未來發展多元公共運輸無縫移

動之技術，提供MaaS目標族群無縫、便捷的通勤通學整合運輸方案。   　　本計畫提供13條服務路線，透過需求訪談、系統服務流程調整、密集行銷、媒體宣傳，搭乘量最高達到80人次/週以上，使用者整體滿意度高達4.7分(滿分5分)，顯示服務流程受到肯定；司機回饋意見為收入期待及預約排班彈性。分析預約共乘服務的效益，就使用者而言，節省使用者搭車時間及成本，促成共乘成為微型公共運輸，並提供一可靠安全服務；就社會面而言，共乘降低車輛使用量，提升運輸服務效率，及降低能耗、空氣汙染；就市場面而言，共乘提升計程車單次載客收入，增加市場服務需求量。   　　對於後續發展建議包括：揪共乘App與MeN Go優先整合

金流支付，或整合至MeN Go App，提升使用者體驗；檢討定價機制創造永續營運商業模式；數據分析資料庫移植入高雄市智慧運輸中心資料庫，以利長期維運；及善用AI技術，鑑別用戶特性、使用行為及誘導需求等。

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台灣新冠肺炎網路新聞報導之大數據分析—以某群聚感染事件為例

為了解決數據分析資料庫的問題，作者王慧蘭 這樣論述：

目的：新冠肺炎世界大流行疫情發展至今，已引起全球各地以及台灣對此一新興傳染病之密切關注與廣泛報導。然而目前台灣少有針對此一新興傳染病新聞報導發展之相關研究。本研究以台灣疫情初期新冠肺炎群聚感染事件—彰化「白牌車司機染疫」為主要分析對象，運用專業新聞主題以及文本探勘方法建構網路新聞報導新興流行疾病事件的關聯結構與脈絡，並運用時間相關分析方法評估報導時序。方法：本研究以台灣首起因COVID-19死亡的本土個案，「白牌車司機染疫」群聚事件為研究對象。由網路平台搜集2020/02/16至2020/05/15此事件之新聞報導標題與文本。共計納入254則新聞文本並建立此感染事件大數據分析資料庫。本研究運

用媒體專業素養以內容分析法萃取報導主題與建構關聯網絡，同時也運用大數據文字探勘特異矩陣方法萃取主題。對於所萃取之主題分別運用無母數與半母數迴歸方法以及隨機森林方法評估其時序性；並就主題萃取以及時序建構之不同方法結果進行評估與比較。結果：本研究納入之254則網路新聞，分別為37家媒體所報導，再依其媒體特性區分為五類，分別為報紙(129則)、網路媒體(80則)、電視台(31則)、雜誌(10則)、廣播(4則)。經由內容分析法檢視254則新聞後，共計整理出59個關鍵主題，在新聞中出現則數最高的前五名分別是:白牌車司機、浙江台商、台灣首例死亡、感染源和抗體檢測。另由大數據文字探勘方法萃取6個主題後即可解

釋相當大程度之文本文詞句變異，排名前5的主題分別為:白牌車司機社區群聚事件、計程車防疫SOP、台灣首例死亡與遺體處理、浙江台商感染源、白牌計程車管理。運用大數據文字探勘可有效萃取與媒體專業素養之內容分析一致性高的主題。運用無母數時間相關事件分析評估各個主題報導時序關係發現，對於此群聚事件報導多數主題於10天內結束。寇斯迴歸分析結果發現，白牌車司機（HR 0.65）、浙江台商(HR 0.57)、抗體檢測(HR 0.57)、感染源(HR 0.47)、散布未查證訊息(HR 0.47)、核酸檢測(HR 0.32)、大數據(HR 0.38)皆為具有持續性之報導主題。隨機存活森林分析結果可發現相對權重最高

之五大主題分為感染源、CALL IN、核酸檢測、取締白牌車、美國CDC。結論：本研究分別運用媒體專業以及大數據之文本探勘方法，以質性和量性方式建立新冠肺炎網路新聞報導主題脈絡，並延伸至主題時序相關分析，可作為評估與監測媒體報導新興傳染病的架構與方法。