民粹與SSCI
民粹與SSCI
2004.03.01 |

民粹與SSCI,似乎是不相干的兩件事。民粹,簡單的說,是以直接訴諸民意的方式,決定公共事務或其它價值;SSCI(Social Sciences Citation Index),則是有關社會科學的一個資料庫。這兩者除了都在台灣引起波折之外,彼此似乎不著邊際。不過,透過民粹的現象和SSCI引發的爭議,或許可以萃取出一些有意義的訊息……

**SSCI:有助學術資料索引

**SSCI,是美國湯姆森公司(Thomson ISI)自1958年起推出的資料庫,在世界各地以英文出版的社會科學刊物裡,篩選出其中1794種的期刊,然後收錄相關的索引資料。譬如1980年發表的某一篇論文,引用了哪些論文,可以查SSCI;這篇1980年的論文,在1990到2000年間又被哪些論文引用,也可以查SSCI。對於學術研究者而言,SSCI的索引資料很有幫助。
因為SSCI收錄的期刊經過篩選,所以SSCI的資料往往也成了學術評比的參考。譬如要比較台大、北大、港大、新加坡國立大學在人文及社會科學方面的狀況,除了師生人數、藏書冊數、經費多少等等之外,每年發表的SSCI論文數,確實有一定的參考價值。如果把層次提高,比較台灣、大陸、香港、新加坡每年發表的SSCI論文數,也「大致上」能了解這些地區在社會科學方面的生產力。
不過,一旦把層次降到個別學者,SSCI的意義就要大打折扣。因為凡是書籍和其他語文發表的論文,都不在SSCI收錄之列。更重要的是SSCI只是很粗糙的指標,即使都是屬於SSCI的兩份期刊,在分量和影響力上,往往有很大的歧異。在各個領域排名第一的期刊和排名第兩百的期刊,雖然都是SSCI,相去卻不可以道里計。因此對個別學者的評量,必須用更精緻的量尺。也就是由同領域裡的學者,針對研究成果內容作專業判斷。事實上,在學術重鎮的學府裡,因為有充分自信,所以關於學術表現良窳的評比,幾乎完全不依賴SSCI。譬如在某一個頂尖學府裡,資深學者對一位年輕學者的評語是:「他發表的論文太多」。言下之意,非常清楚。

民粹:率性民意影響公共政策

還有,SSCI收錄期刊時有很多條件。其中之一是期刊通常已連續出版五年。可是在很多專業領域裡,新的期刊往往有品質很好的論文;而新的期刊卻不一定會被收錄在SSCI裡。一個小史實,可以反映其中的曲折。眾所週知,諾貝爾獎得主寇斯(Ronald Coase)是因為發表了兩篇重要的論文而獲獎。第一篇論文發表在1937年,刊載在英國《經濟論叢》(Economica)的第4卷,是《論叢》編目發行的第四年;第二篇論文發表在1960年,登在美國《法律經濟學學報》(Journal of Law and Economics)的第2卷;《學報》在1959年才出版了第1卷。
因此,如果當時有SSCI,寇斯的兩篇論文都不會入榜。在台灣, 往往要有SSCI的論文才能升等,所以,如果寇斯是在台灣,可能要當很久的助理教授。
民粹,是台灣近年來興起而瀰漫的一種風氣,對公共政策有明顯的影響。譬如 外資的設廠計劃,已經完成環境影響評估而得到許可;但民眾公投之後,竟然否決原議。還有,已經完成法定程序而開工的核能廠,因為民眾的反對而橫生枝節、反覆再三。率性、直接的民意,成了影響公共政策的主導力量。當然,在某種意義上由民眾直接表達意見而影響決策,理直氣壯並且符合民主的精神。不過,直接民意的好壞,顯然要從較廣泛的角度來評估:台灣十餘年來的「校園民主」運動,可以說是表現民粹的具體事例。
大學的重要功能之一,是知識的創造和累積;校園裡智識性的活動,已經不再是日常生活的柴米油鹽醬醋茶。評估高下的尺度,是依賴各個專業領域所累積出的價值體系,這種尺度和流行音樂或暢銷書的排行榜有相通之處,但是兩者之間的歧異更大。暢銷書和流行音樂主要是以「數量」定出高下,一人一票, 票票等值;相反的智識的篩選和累積,主要是以「質量」分出良窳,票票不等值。

過程:兩者類似「創造性毀滅」

這種對比,反映出智識活動的特質。在專業領域裡,一個剛拿到博士學位的助理教授、和一位著作等身的資深教授,在討論和學術有關的議題時,講話的分量「應該」不一樣。在大學校園裡,「專業」和「民主」是兩個彼此衝突的概念,而且專業必須超越民主。寇斯的兩篇論文得到諾貝爾獎,不是經過世界各地的經濟學者投票產生,而是得到經濟學界頂尖菁英的認可和推崇。因此在大學校園裡,以投票方式選出各級學術主管,也許符合民主的精神,但卻明顯的斲傷了智識活動的專業價值。在世界各國裡,似乎只有南韓和台灣,是以(直接)民主的方式,選出大學裡的學術主管。南韓和台灣,剛好有共同的特點:一方面在經濟上是新興勢力,另一方面在民主上也正處於萌芽起步的階段。
在這兩個社會裡,一旦從長期的威權體制解放出來,民眾渴望當家作主。因為對現有體制懷疑和排斥,自然希望能揚棄所有的束縛、跨越一切的體制;再加上沒有其他體制可依恃,只好訴諸民意,由民意自己來直接論斷公共事務。因此,民粹的現象,其實反映了社會大眾心理上壓抑和蓄積已久的情懷。而校園民主,不過是這種情緒的具體表徵而已。
抽象來看,以SSCI作為學術指標,在性質上也很類似。就是因為過去沒有累積出足夠的學術人口、以及對應的專業價值體系,所以只好訴諸於一套簡單、明確、有某種客觀性的指標。
在SSCI收錄的期刊裡沒有高下之分,票票等值;這和校園民主以及直接民主,可說是異曲而同工。因此,在某種意義上, 校園民主和對SSCI的重視、同時在台灣出現,並不令人意外。
當然,比較深刻的問題是SSCI和民粹都只是階段性的特殊現象。在一個成熟的學術環境裡,SSCI的運用空間有其限度,因為在成熟的學術環境裡,有其他更精緻的價值體系可以依恃。
在一個成熟的民主社會裡,民粹的現象也只是鳳毛麟角,因為在成熟的民主社會裡,有穩定健全、民眾信賴的典章制度正常運作。那麼,在過渡階段裡,如何培養精緻的價值,先和目前比較粗糙率直的價值競爭,而後各擅勝場乃至於取而代之?還有,在這個發展的軌跡裡,如何加速蛻變的過程呢?這些問題或許才是真正引人深思的關鍵所在。如果只停留目前的批評和指責裡,除了宣洩不滿的情緒之外,等於是原地踏步,並沒有往上提昇、往前進展。
長遠來看,民粹和SSCI有點類似「創造性毀滅」(creative destruction)。和過去相比,它們代表一種新的作法、新的理念;但是和未來相比,它們倒有點像是生產前的陣痛──經歷了這個苦楚的過程,才可以邁向更充實美好的未來。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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