打破抽樣模式!中華電信成立9人小組,推MOD收視率全面普查
打破抽樣模式!中華電信成立9人小組,推MOD收視率全面普查
2017.10.26 | 電信通訊

打破收視迷思!過去傳統電視業者多以兩千戶左右的樣本數,來抽樣調查台灣的電視節目收視率,無法確實反映收視族群的真實樣貌,以及真正受到觀眾歡迎的電視節目。中華電信25日宣布將推出MOD收視率全面普查,公開計算調查公式與流程,並組成九人諮詢小組進行檢驗。

收視率透明化,解決MOD收視分潤質疑

中華電信董事長鄭優去年底上任時,將提振MOD業務視為重要任務,並喊出2年內要讓MOD轉虧為盈的目標。今年7月中華電信在歷經與頻道營運商之間的爭議後,也建立頻道自由選機制。中華電信表示,普查的收視率,希望呈現最完整的收視率數字。這項收視率調查由集結1400多位專家的中華電信研究院開發設計,有別於業界常用的抽樣調查,普查的收視率強調全面性,收集每一個用戶每一分鐘所收看的頻道內容,所有戶數平均後就會是該頻道當日的平均收視率。

為何要推出收視率全面普查?鄭優認為,先前營運商針對中華電信建議的收視分潤提出質疑,懷疑MOD的收視率、百分比是否公正正確,這次中華電信要做到一步到位、完全透明。而關於收視分潤,他也表示,相信公開公平是自由市場競爭的根本,中華電信願意擔起台灣影視產業改革的火車頭,如果頻道營運商決議採用收視分潤,只要把頻道做好,收視率好就能分到更多營收,可以持續優化節目內容,最終受惠的會是收視大眾與台灣影視產業。

中華電信董事長鄭優
中華電信董事長鄭優去年底上任,喊出2年內要讓MOD轉虧為盈的目標。
圖/ 中華電信

他進一步指出,各營運商要不要以這份收視調查作為套餐收益的分配依據,完全可自行決定。依照通傳會的規範,中華電沒有置喙餘地。中華電信針對套餐收益,收取兩成(五十萬戶以下)或三成(五十萬戶以上)後,其餘都由頻道商合意決定。「他們可以參考這套收視率,也可以不予理會,另採他們自認可以接受的方法,中華電信也完全尊重。」

組成九人諮詢小組,作把關角色

另外,為了讓MOD普查收視率可受外界公評,中華電信也找來九名專家學者組成「MOD收視率調查諮詢小組」,檢驗資料蒐集、資料處理、資料儲存、運算系統等方法與流程。中華電信指出,收視率調查諮詢小組的運作、會議召開頻率、議程進行方式等,完全由委員自行決定,中華電信只負責呈交運算資料,並應要求公開設備與內部系統。

九人諮詢小組也在昨日舉行第一次會議,推舉世新大學副校長陳清河擔任召集人,前NCC委員翁曉玲擔任副召集人,其他七名委員包括台大電機系教授林宗男、台灣聯合大學副校長林一平,前NCC委員、現任暨南大學電機系教授魏學文、優質新聞發展協會理事長胡元輝、台灣經濟研究院研究四所所長劉柏立、趨勢民意調查總經理吳世昌、台北科大智慧財產權研究所副教授江雅綺。小組將分組檢核收視率調查的合理性與正確性,之後將發表最終結論。

鄭優強調,MOD的收視率調查不僅是做做樣子,要做到公正準確,也是因應全面數位化後,掌握用戶收視喜好的大數據,他認為,有客觀的調查才能為更好的台灣影視內容打下基礎。

截至目前,中華電信MOD訂戶數已成長至近150萬戶,而根據鄭優先前喊出的目標,MOD若能達到年底200萬戶,就能進一步建立起獲利的經濟規模。

關鍵字: #電信通訊
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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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