新媒體時代的熱門人才:既懂技術,又具有新聞感
新媒體時代的熱門人才:既懂技術,又具有新聞感
2016.02.05 | 科技

圖說明
圖說:林辰峰,26歲。專長資料新聞學和資訊視覺化,目前就讀柏克萊加大新聞研究所。曾獲Google獎學金到《德州先鋒報》實習,2015年11月赴《紐約時報》,在資料新聞部門實習。

隨著新媒體崛起,傳統新聞產製面臨新的挑戰,其中數據視覺化新聞,不論新舊媒體都視為發展重點,既有新聞感、又懂技術的人才炙手可熱,曾經新聞英文被當掉的林辰峰,如何成為美國媒體都想要爭取的人才?

從大學新聞英文被當掉,到現在在美國加州大學柏克萊分校念新聞研究所,26歲的林辰峰在今年獲得Google獎學金到《德州先鋒報》(Texus Tribune)實習,也從2015年11月起到《紐約時報》資料視覺新聞部門實習。

個性積極的林辰峰,研究所原本想改念國際關係,在老師建議下去美國史丹佛大學和柏克萊加大旁聽新聞課程,首度認識資料新聞學。當時一位新聞學者說:「台灣沒有好的新聞!」他雖然不同意,卻不曉得怎麼反駁,因為台灣媒體無法讓記者專心發揮,被太多雜事消耗。

回台灣後,他先跟朋友學設計,累積英文新聞作品。到美國之後,又開始學寫程式,學會Java Script、D3.js等,成了新聞、設計、程式都懂的通才。除了學業,他也積極經營網路社群。林辰峰在Twitter上放自己的作品,逐漸在資料新聞界打響知名度。「我在申請實習之前,那裡的人大概都已經知道我了。」

圖說明
圖說:數據視覺化新聞,不論新舊媒體都視為發展重點,有新聞感、又懂技術的人才炙手可熱。圖片來自:jwyg via flickr, cc license

Q 第一個做的資料新聞題目是什麼?跟做其他的新聞有什麼不同?

A 申請柏克萊的時候,做了「德國去核」的題目,運用學到的視覺設計能力,製作了一個資料視覺圖表。但因為那時候還不會寫程式,所以是平面的。其實資料新聞不是新東西,採訪資料跟採訪人沒什麼不同,同樣要想好採訪問題,以此分析資料數據,得到答案,然後再整理寫成好的報導。寫英文報導我可能比不過美國人,但分析資料和視覺呈現就是我的專長,所以資料新聞通常需要團隊合作。

Q 最想做的新聞題材是?現在在做什麼題目?

A 現在最想研究的新聞是國際武器禁運與戰爭之間的關係,例如中東、敘利亞的內戰等。現在在做的題目是我的畢業專題「VR新聞」,研究如何把新聞透過虛擬實境呈現。

Q 會想回台灣做資料新聞嗎?

A 因為我還很年輕,如果現在回台灣要推廣資料新聞,可能沒什麼人會理我,我打算明年5月從柏克萊加大畢業後,繼續在紐時實習,或是申請其他美國媒體的資料新聞部門的記者工作。想等有成就一點再回台灣。

推薦的資料新聞App或媒體

NYTnow的使用者介面做得很好,會隨著不同時間更改呈現的新聞內容;NPR1是美國公共廣播公司,但做的新聞完全打破廣播的想像,聽起來有點像廣播劇,是故事性很高的新聞。

資料新聞人的必備技能

有一個好的新聞鼻,因為新聞點還是要靠記者找。

崇拜的資料新聞人

在紐時工作的視覺總監Steve Duenes,和視覺編輯Kevin Quealy。

照片提供/林辰峰

關鍵字: #Twitter
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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