[蘇麗媚] 體重機終究是乏了
[蘇麗媚] 體重機終究是乏了
2013.05.10 | 人物

人人都喜歡看「數字」,因為大家都說「數字會說話」。一個體重50公斤的女生,變成45公斤,開心嗎?哇,好開心,但別開心得太早,也許體重機根本沒歸零(當然,可能是當事人故意不歸零),也可能是彈性疲乏……。

本來是胖胖可愛的人,站在鏡子前,變瘦了,哇,好高興,但請別自欺欺人,因為那是一面哈哈鏡(凹鏡)。當然,如果你從小照的就是這面鏡子,就會覺得自己就是這樣的身段,但別人都知道,這並不是真正的你。

乏了的體重機、變體的哈哈鏡,某個程度上,等同是目前傳統的收視率調查困境,可以參考,但並不精準,甚至是失真的。但電視台、廣告業代理商目前只能仰賴這個讓人無奈但勉強接受的結果。

其實在數位匯流的衝擊下,群眾使用網路普級,收視管道多元,透過電腦、行動裝置觀看影片的人越來越多,甚至可以預期的是,未來更多傳播行為都將在網路上串聯並記錄完成。

根據資策會的調查,國人已習慣跨平台多螢觀看影視節目內容,很多人邊看電視邊滑手機,而且隨時透過社群網站發表個人看法。有意思的是,有些影音內容「默默」走紅,隨著直接且熱烈的討論,甚至主導社群走向、社會議題。但這些強大且宰制媒體發展的新媒體使用者的收視行為,根本不會反應在傳統收視率數字中。

這樣的失真,或者該說是「暫時無法跟上時代腳步」的收視率調查方法及數字,的確是不少創作者頭上的緊箍咒,收視率主導內容走向,不少創作者為了不讓自己陷於泥沼、滅頂,無奈修正方向。但其實有更多創作者堅定自己要走的路,堅持製作優質的內容。

幸好,總有曙光。2013年,美國電視收視率普查機制導入「網路口碑監測」,以Twitter為「電視第二屏」的樣本,做為收視率加權基礎。今年3月此機制已被證實有連動性,也就是說,藉著新媒體的特性,分析出使用者的年紀、喜好、興趣等,並得知在網路上的行為模式。這種「有效監測」的方式,方便節目製作者與廣告主找出更精準的行銷服務,進而做更優質的服務應用。「節目收視率數字在說話,而且說的並非完全實話」的時代會過去。

2013年3月號《數位時代》專欄中 ,我提到美國最熱門影集《紙牌屋》(House of Cards)的成型過程。該劇為翻拍1990年BBC同名劇集,故事描述一名玩弄權術、自大狂妄的國會議員故事。

《紙牌屋》是擁有美國2千9百萬會員線上影音服務Netflix的自製影集,這部影集直接在網路上「首播」。過去的「慣例」多半由強勢媒體製播,之後才授權線上網站串流。有意思是,《紙牌屋》一次上線13集,「世界各地」的會員可按照自己的時間和收視習慣觀賞影片,這種開放式的收視方式也大大顛覆傳統作法。同樣的,會員資料都會進入Netflix龐大的數據分析系統裡,所有觀影會員的各項數據、互動內容都會進入分析系統,精準的分析結果將更提升內容品質與服務細膩度。

回過頭來看目前台灣的傳統收視率調查。2、30年,失真的收視率監測「黑盒子」決定了創作內容走向,但精準、互動、開放的「新媒體」幫助許多人丟開頭上的緊箍咒,提升創作內容質量,企圖在「不精準且單向的台灣收視樣本戶代表觀影水平」的垢病中,找到與使用者新的傳播、互動與應用的可能性。幸運的是,目前一切都正在改變中。

出自 數位時代雜誌2013年5月號

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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