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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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