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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告別電動車過熱,增長儲能系統壽命!愛盛科技AI感測技術就在身邊
告別電動車過熱,增長儲能系統壽命!愛盛科技AI感測技術就在身邊

「電流過大,可能引發電池過熱甚至火災;而若無法精確偵測微小電流,則容易造成過充,進而影響電池的健康狀態與使用壽命。這樣的極端變化,正是電流感測技術面臨的核心挑戰。」愛盛科技董事長暨執行長賴孟煌破題點出這項挑戰。面對電動車或儲能系統的場域,電流偵測的量程與精度攸關安全與效能表現。愛盛科技選擇以臺灣為基地,憑藉新世代磁感測技術切入市場,成為全球少數能同時兼顧「大量程、高靈敏度」與「超低功耗」需求的感測晶片設計公司 。

從無人機到電動車,愛盛科技打造全方位感測方案

成立於2011年的愛盛科技,長期專注於新世代磁感測技術,在市場上也已累積多項專利技術,建立起堅實的技術與智慧財產權基礎。其核心優勢包含3D平面化的穿隧式磁阻(Tunneling Magnetoresistance; TMR)、異向性磁阻(Anisotropic Magnetoresistance; AMR)感測器、霍爾元件(Hall Effect Sensor)與高感度的磁通門感測器(Fluxgate Magnetometer),再搭配自研的ASIC訊號處理晶片(Application Specific Integrated Circuit; ASIC) 與AI演算法,構築出完整的感測解決方案。

簡單來說,愛盛科技的磁感測器就像電子世界的「耳朵」,能精準感應極微小的磁場變化,並即時轉換為電子訊號。

賴孟煌指出,磁感測技術最早應用於導航,例如電子羅盤,協助無人機與手機實現精確方位角。愛盛自2016年起打入無人機市場,憑藉優異的抗磁干擾設計,目前其電子羅盤感測器在全球無人機市場市佔率已達七成以上,穩居領導地位。隨後,團隊更將技術延伸至電流感測,透過間接偵測電流產生的磁場,有效掌握電池充放電狀態,應用遍及電動車的車載充電器(On-Board Charger ; OBC)和儲能系統,其nA等級的穿隧式磁阻電源開關使用於醫療裝置與智慧穿戴產品。此外,其微型角度感測器亦被國際品牌採用於手錶旋鈕、滑鼠滾輪與遊戲控制器,具備非接觸式操作與高耐用性,成功取代傳統機械式零件。

近年隨著電動車產業快速發展,對電動車的電池管理與馬達控制的精準度要求日益提升,電流感測技術的重要性也隨之攀升,愛盛科技也從中發掘了新的市場契機。賴孟煌指出,電動車系統中的電流變化極為劇烈,從待機時低至小於1安培的電流,到加速時可能瞬間飆升至400甚至600安培的峰值電流,這對傳統電流感測器來說,是極大的挑戰。「大量程與高靈敏度往往難以兼得。若設計用於偵測極小電流,便難以應對高電流的情境;反之,若強調大量程,則在微小電流的解析度上則可能不足。」他表示。

發現了市場上的痛點後,愛盛科技選擇以其獨特的「複合式感測器」架構搭配「AI演算法」來解決這個難題。他們將多個不同靈敏度的感測元件巧妙地整合成單一系統單晶片(System on Chip; SoC),並透過內建AI模組,即時判斷目前電流所處的狀態(大電流或小電流),動態切換不同感測元件的權重,進行參數的最佳化與即時調整。賴孟煌表示,這樣不僅可減少後端中央處理器(Central Processing Unit; CPU)的運算負擔與延遲,更能在毫秒間完成精準判讀,有效避免因電流異常導致系統失效或引發火災等關鍵問題 。

複合式電流感測器整合了多個高低靈敏度的感測元件以實現高精度和大量程電流測量。
圖/ 數位時代

打造「會思考的感測器」,解決車用高電流環境下的風險監控難題

「簡單來說,我們讓AI感測器就像有了智能一樣,會依電流強度自動切換最合適的感測模式,確保在各種動態情境下都能輸出最精準、最可靠的電流數據。」賴孟煌補充。也正因為長期在磁感測技術上的累積與持續創新,愛盛科技得以從既有產品線延伸,投入「電動車用人工智慧複合電流感測晶片」的開發,並成功獲得經濟部產業發展署「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(晶創IC補助計畫)支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,透過實質資源引導業者前瞻布局AI、高效能運算與新興應用等高值化關鍵技術,進一步強化臺灣 IC 設計產業的國際競爭力與整體韌性,也讓愛盛能加速AI複合式電流感測晶片研發,為下一代電動車與智慧能源系統奠定關鍵基礎。

然而,進入電動車與儲能系統後,愛盛科技也面臨全新挑戰:這些場域的電流變化範圍極大,從小於1安培到數百安培不等,對感測器的量測能力提出更嚴苛要求。這正是愛盛科技進一步思考「高解析度」與「大量程」能否同時兼得的起點,也為其AI電流感測技術的誕生鋪設契機。「我們不是從零開始,而是站在過去的客戶基礎上,把技術推進到下一個世代」賴孟煌強調。

愛盛科技此次申請晶創IC補助計畫的技術主軸,是一顆符合AEC-Q100車規認證、導入AI演算法的複合式電流感測晶片。賴孟煌說,這項產品整合多通道感測架構與即時AI判讀能力,目的是在車輛充電、動力轉換、電池管理系統(Battery Management System; BMS)等核心應用中,提供更穩定的電流監控能力,這不只是技術突破,更是企業在智慧能源領域的關鍵布局。

愛盛科技從既有客戶需求延伸,計畫將產品線擴展至車載充電器和儲能設備市場,積極擴大產品組合和市場空間,展現在半導體產業的深耕與宏大願景。
圖/ 數位時代

愛盛科技早已憑藉其漏電流感測晶片打入歐美、韓等多家車廠的供應鏈。這次的AI複合式電流感測器,正是從原有的客戶需求延伸而來,並計畫拓展至車載充電器(On-Board Charger; OBC)與儲能設備等市場,擴大產品組合與提升毛利空間。賴孟煌表示,之所以能快速推進研發與產品化,與臺灣強大的半導體供應鏈密不可分。愛盛科技善用在地資源加快量產速度,此外,也積極與台大合作取得穿隧磁阻技術的初期研發基礎,進一步開發出符合商用需求的產品。「臺灣有最強的製造環境,我們要做的,是把它變成自己的技術優勢,」賴孟煌說。

面對電動車、儲能、智慧工業與醫療等多元市場,愛盛科技將持續深化磁感測與AI的整合技術,朝更高精度、更高可靠性、模組化平台前進。

未來3到5年,愛盛預期電動車與儲能將是主要成長動能。其AI電流感測平台,也將進一步延伸至智慧能源管理系統、高階工業伺服馬達、甚至軍用與航空等高可靠場域。藉由持續強化SoC整合能力與AI模組設計,愛盛科技將力求在國際感測市場中,扮演能見度更高的角色。「我們的願景,是讓世界聽見臺灣感測技術的聲音,真正把感測做到『聰明又可靠』,推動淨零、智慧與永續的未來,」賴孟煌有信心的說。

|企業小檔案|
- 企業名稱:愛盛科技
- 創辦人:賴孟煌
- 核心技術:磁場感測晶片開發之領導廠商
- 資本額:新台幣3億元

|驅動國內 IC 設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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