造神型的數據分析:解析政府真的降低「兒虐」人數?
造神型的數據分析:解析政府真的降低「兒虐」人數?
2019.01.28 | 生活

最近虐童案頻傳,部分網友紛紛跳出來罵說:政府真是沒有用,虐嬰比例上升!但這時候某媒體 【圖表】近十年施虐者「樣貌」:兒虐案的主因不只是「小爸媽」 (此文已修正,包含將 2018年的數據移除,以及把「家外」的人數加入)一文中的一張圖出來打了很多人的臉。

從未經調整的原圖來看,政府真的是無限威能,上任隔年開始兒虐案受虐人數瞬間砍半,從每年超過萬人以上,瞬間砍半到不 5,000 ,這實在太神奇了

但是身為一個視數據分析為主要技能的我,看到這種砍半數據只有一個直覺:不可能!對不起,我就是要說:不可能!

任何有點基礎數據分析能力的人都會知道數據大漲或大跌,其背後一定要有原因,而不是看到數據下跌了就說棒棒噠。

可是翻開過去兩年,政府對於兒少受虐,從小燈泡開始嚴格來說沒有太大的積極作為,也就是沒有任何的外力或條件可以減少兒少受虐人數,難道真的是經濟變好,虐待小孩的父母良心發現,所以不再虐兒了?

所以身為一個數據分析者,第一件事情,就要先回頭看還沒被做成圖表原始數據。

數據有問題通常第一件事情都是原始資料就出了錯。

因此我們打開了衛福部統計處的網頁,裡面的資料分類做得相當的好,包含人數、類型都分類的清清楚楚的,但當我下載了 3.5.6 的「 兒童少年保護 - 受虐人數 」時,第一個問題就出現了:

數據統計方式明顯出現了改變

兒童少年保護-受虐人數_造神型的數據分析.jpg
圖/ 衛福部統計處

從 106 年起,除了時間維度之外,分類的維度從「兒童少年保護 - 受虐人數 Number of Abused Child and Youth」改為了「家內兒童及少年保護案件 - 受虐人數 Intra - family Child and Youth Protection Cases - Number of Abused」(政府還很貼心地加上了紅字,明確的告訴你統計維度的不同。)

統計維度的不同,做成同一張表,自然數據就會有明顯落差,就像如果你看 Google Analytics ,看進站的使用者跟工作階段,擺明就是不同的維度,做在同一張表會是正確的嗎?

數據維度改變的探究

那維度做了什麼改變,能讓破萬掉到不到五千呢? 基本上我是沒有明確地找到相關的說明是如何改變的,但是從 3.5.5 兒童少年保護-受虐類型的分類中找到了原因。

2016年以前的數據應是以「複選」的錯誤統計方式來統計,而 2017 年後應該是以「案件」作為主要類別來做統計。

為什麼這樣的統計方式可能會是錯的?當然受虐方式有很多,假設今天有一個虐兒,他主要是受到身體虐待,但他可能同時也受到了精神虐待甚至性虐待,在複選的情況下就被勾了三次,也就是說同一個虐兒可能被統計兩次以上。(雖然新的表中文「複選」拿掉了,但英文還在)。

這樣也正說明在 2017 年以後,統計回歸以「案件」方式來統計數據砍半的原因,真要說蔡政府作出了什麼貢獻,主要就是讓數據合理化(更正:有朋友指出,馬政府年代就已經做出更正了,不過目前無直接證據先保留)。

但現在也沒有舊有的數據去還原原本 93年至105年錯誤的計算方式正確後的結果,所以無從比較歷史以來蔡政府是不是真的降低了虐童數。

還有麻煩「人次」跟「人數」是不一樣的指標請不要混用。

上半段感謝該媒體修正,但預留一手的查證則要繼續討論了。當然就該媒體代表回應:

「感謝指正,確認2017年至2018的統計數字僅含「家內」人數,故圖表不再列入近兩年統計。

唯「歷年兒虐案受虐人數」一圖,進一步求證衛福部保護司2017年「家內」人數為4135,「家外」為3212,故該年度總人數應為7347人,該圖也已經更正,2018年因沒有完整年度人數故不列入比較。在此也對原本數字誤植導致圖表的錯誤致歉。」

如果我們再打開 3.5.1 兒童少年保護 - 通報處理情形 的檔案就有發現這句話:

兒童少年保護-通報處理情形_造神型的數據分析.jpg
圖/ 衛福部統計處

也就是說 3.5.6 中的人數並非真正受虐人數,而是「有開案的人數」。那時既有開案前的通報案例的數字又是發生了什麼變化呢?

網上盛傳的圖表是成案數,未說明106年是只計家內通報開案、107年只算了前三季。報表看起來才會在現任政府任內看起來特別低,不表示真的低那麼多。

另外只計家內人數也不是為了隱匿情況,而是過去數字有重覆計算人次的問題,而做出調整,還原貼近真實數字 (但也喪失了相同標準數字比較之可能性)。

爬資料可發現,通報數從2010年守護幼苗專案開始逐年攀高,但成案數除了前三年因通報而增加,接下來却是連年下降。

先給大家一個數感,台灣去年的新生兒人數不足20萬人,而去年通報了有近6萬次的兒虐。

一般媒體及兒少團體會報導說是吃案、證據不足而無法成案,但也有檢討說是為了追求通報數而浮報、濫報,造成社工困擾,所以希望改善方法是降低通報數。

本文由邱煜庭授權轉載自其Facebook

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關鍵字: #數據分析
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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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