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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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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