越來越多的人使用Fitbit手環，小米手環或蘋果手錶記錄生活的點點滴滴，為每日生活做下記錄；就算沒有用這些裝置，智慧手機也悄悄的透過GoogleFIT或是AppleHealthKit，收集使用者的每日走路步數，爬梯階數，睡眠時間和生理資訊（透過配戴許多其他感測裝置）;當然這些數據的量並不大；不過透過長時間的收集，也能符合樣本數是可以趨近統計母體數的大數據特徵。再透過數據分析的相關技術，越來越多的APP都可以提供相關的建議。

這些行為數據的收集和分析，透過更多的感測裝置和連網能力，配合習知的演算法，已經有非常多的廠商提供解決方案;不過大數據的強項在於由不精確的數據中看出一些不為人知的相關性，也就是許多原本不以為重要的參數，反而展現出很強的相關性，例如之前我們用網路上減重日記的資料，搭配雲端有大師的大數據服務做交叉分析，可以清楚地顯示日記的填寫頻率，比起其他的條件更能顯示出一個會員的減重成功率。

拜資訊科技進步所賜，現今我們已經把社會中大部分的活動過程和記錄都已經數位化（digitalization）;然而數位化僅僅是把類比的訊號轉為零與壹的位元，現在我們才剛剛開始面對大量數位化之後堆積如山的資訊;這些大量的資料究竟是被放成堆棧還是倉儲，就在於最近開始的資料化（datafication）浪潮，透過數據分析的技術，在茫茫資訊瀚海中，找到有用的方向來發現持續收集這些資訊帶來的價值。

大數據分析產生的價值，就如同麥爾荀伯格所說的”是通知，而不是解釋”，透過已經成熟的技術，我們可以從數據觀察中預知一些可能性;根據穿戴裝置回傳的數據，分析你有可能變胖，有可能患上代謝症候群，但這並不代表這就是你被安排的結局;我們藉由這些先期的警告，透過和專家的對談，找到合理的解釋，做對應改變;激勵自我找出路徑，導向理想結果。

李世白

Dennis Lee
圖現科技 創辦人

更多文章

「全球國家地理檔案」蒐集全球各國人口、經濟與健康因素數據資料，使用者可透過選擇圓圈項目大小與顏色所代表之因素意義，將各國資料呈現於世界地圖中，大幅提高使用者對於資訊的理解力，在解讀資料上一目了然。於1950年左右，亞洲與非洲的平均壽命為30-50年之間，但同樣時期的歐美國家皆已達到60-80年，兩者不管是在社會還是經濟方面，有相當大的差距，而到了現今，全球平均壽命皆已達50年之上，亞洲與非洲已可與歐美國家並駕齊驅。

「全球國家關鍵因素追蹤」呈現全球各國人口、經濟與健康因素，藉由不同對象之相對關係及歷史追蹤的動態，試圖了解各因素之間為非獨立性，具一定程度上相關。使用者可調整展示案例項目，包含年度、橫軸與縱軸、顏色、大小、各圖形單位、顯示國家，以多維度方式易於解讀各因素間的相關性，亦可點選指定國家圖形顯示因素歷年消長情形。有趣的是，在1950年代，科威特的人均所得為全球之冠，相較於人均所得第二高國家汶萊多了有三倍之多，甚至在1956年達到高峰，而科威特的人均壽命成長幅度也在此段期間有了大幅成長，但卻由於1990年被伊拉克入侵而淪陷，造成人均所得數質一蹶不振，人均壽命成長亦逐漸趨緩。

「全球國家發展因素態樣分析」使用分群演算法，選定特定因素將各國家加以分類，試圖找出特定因素相近之國家，期望可藉由相近國家之比較預測未來發展。目前使用之因素為各國國內人均產值(GDP per capital)、人口數目(Life Expectancy)及平均壽命(Life expectancy)，未來再改版時，將新增更多不同分群因素。由畫面呈現結果我們可以發現，在人均產值(GDP per capital)、人口數目(Life Expectancy)及平均壽命(Life expectancy)的標準下，台灣與加拿大、阿富汗、伊拉克等國家是屬於同一個群組，表示在這三個因素下是相近的，而也許在某個時期或時間點上，同一群組內的國家發展會相當接近，或許我們可以猜想是否可以藉由改善某些原因，而使得我們可以與某個國家更靠近、更相近，甚至預測國家未來發展!

鍾昀珊

關貿網路股份有限公司
資料科學課

2009年作者試著探討經濟發展重要還是人身壽命的重要，也受到非營利Mind Gap網頁與Hans Rosling的TED演講之啟發，曾對各國平均壽命與其他數據做簡易相關性研究，以Life Expectancy at Birth的跨國數據作為比較橫軸，掃瞄各式數據（如圖一所示：人均購買力與平均壽命）。金錢或生活滿意，或許能促進健康與生命長度；但是，目前生命長度似乎有一難以突破的極限。難以靠無限多的金錢與幸福，能換取時間與生命（以圖1為例，顯示各國縱軸人均PPP經濟表現與橫軸平均壽命的關係）。

圖1呈現一類似對數的發展趨勢，PPP在US$10000以下的國家，可以因小幅的經濟發展，而能達到大幅的壽命增長。有錢的國家是否也能留意這樣小成本重分配的人道精神呢？

對一國家整體而言，有難以避免的自然分佈不均，但政府不該放任差異化的擴大與惡化。以經濟不均為例，維持同樣的整體經濟表現，改善收入的分配不均，意味著高收入轉移部份財富予低收入戶，使整體平滑分布，縮小貧富差異；高收入戶的些微損失，不致於影響其健康或生命表現太多。而低收入戶，將因重新分配的收入增加，而能大幅改善健康程度。就國家整體的生命期望長度，將因原本低收入戶的健康大幅改善，而獲得增長。已有多數文獻探討此議題。

圖2顯示家庭收入之不均指標與平均壽命之比較（縱軸GINI Index，數值大代表差異性大，綠色菱形代表千萬人口以上的國家）。約略可看出平均壽命較長之國家，有較佳之貧富分配。

圖3顯示各國個人收入之不均性（兩端10%富貧之差距，資料為2002年），相較於世界各國，台灣還是有不錯之表現。維持良好的貧富差距，也能維持社會品質的良性發展，例如：互相信任與幸福生活。

圖2與圖3是採用不同之定義計算，表達的多是同樣的意念：Inequality，但是GDP或各種收入的計算，皆未將家庭主婦等之貢獻量化為金錢，性別收入的差異，也會於家庭收入表現中產生不同；圖2與圖3的差異（例如台灣與日本的比較），應當是能再作深入探討的，作者暫不在此評述。

較易量化的經濟指標，若不能完全表達整體的生活品質與狀態，主觀的問卷統計調查，或許能表現人生滿意度或是生活幸福感。圖4顯示各國人民對生活滿意度調查下的分歧與不均（資料為2000年）。類似先前經濟收入的不均比較結果，顯示出平均壽命較長的國家，皆有著國內分佈較均衡的表現。而台灣在此項目的表現，僅僅是在趨勢上，並非有著極佳表現，仍有努力的空間。

避免死亡減少疾病，當然會立即影響整體平均壽命，圖5顯示台灣與日本的差異，日本總死亡率是高於台灣，也有著較高的平均壽命，因為台灣在年幼與年輕族群的分齡死亡率較高，意外事故死亡率較高。這些都是政府民間能努力的方向。

另外，也可以快速掃瞄台灣文明病的異常發展，如圖6顯示於2003年台灣子宮頸癌發生率並不在各國發展的趨勢上，也才鼓勵了「6分鐘護一生」的措施，以及青少年的疫苗注射。同年，青光眼也異常，2006年梅毒也有異於其他國家的發生率。所以可以利用簡單的逐年掃瞄，找出異常線索，再請各領域專業人士查證與解釋，進而提出因應對策。

本簡短導讀，試著在提出跨國數據比較之實用性，相信均富與均樂的社會是有益於整體發展，並強調除了慣常的經濟指標，平均壽命可以是各國政府施政的重要指標，時間的流向是單方向不可逆的，生命是可貴的，不該有貴賤之分。但我的分析是時間的剖面及有限的。
感謝關貿網路團隊能掌握住Mind Gap的精髓，而重新展現歷史追蹤的動態，更增加地理位置的顯示選項，提供一平台讓台灣蒐集彙整自己的數據；未來再小改版時，或許能讓使用者自行組合參數作簡易比較，例如：可以除以人口數量或是國土面積，可以做指數間的加減乘除定義，如痛苦指數等等。雖然台灣不是聯合國成員，通常不見於各國比較，希望大家能持續協助蒐集跨國跨年代的各國數據，協助整合開放資料與發揮群眾綜效。
(請參閱: 各國壽命影響因子比較分析 )

彭光中

KC Peng, Ph.D. from KEC of ITRI
工業技術研院 知識經濟與競爭力研究中心

更多文章

不幸地，臺灣人口老化速度變得越來越快。其中的主要原因就是二戰後的嬰兒潮，如今都成為人父母、含飴弄孫，不再生兒育女了。再者就是隨著近年生育率急速下滑，年輕人唯享樂不做，又驚覺教養子女成本不斷升高，且不願被小孩拖累一生，種種所導致的激烈變化。

改善人口老化的解決辦法可能涉及：實行鼓勵生育政策、完善社會保障體系、提高老人退休年齡、實施國際人口遷移政策‧‧‧等等。 然而，人口老化的根本問題在於人口結構的變化，高低年齡人口總數走勢產生交叉。換句話說，如何從人口結構的變化挖掘人口老化的根本問題，將是解決、預防人口老化的首要之道。

洞悉人口成長趨勢

以政府開放資料之分析作為營銷計劃的參考資訊，已成為許多公司之基礎工作。以上主計處公告之台灣人口數資料，經簡便的Tableau分析，即可隨時找出台灣各年齡層人口趨勢作為參考。