Google示範如何用雲端大數據分析，96年飛彈危機後，外媒對臺灣關注度年年下滑

科技人在利用開放資料找出價值的過程中，最需要具備的特質就是好奇心，Google USA軟體工程師Felipe Hoffa指出。而他舉出的開放資料應用實例，就是分析紐約市計程車的搭乘時間與車資支付方式。

他說，首先利用紐約市政府開放出的計程車相關資料，如計程車啟程的起始點等數據，來分析民眾搭車的時間，結果發現，民眾搭乘計程車的高峰時間為晚上七點至八點，而離峰時間則為午夜12點開始，搭車的民眾逐漸遞減，直到傍晚為止。

而Felipe Hoffa進一步解釋，傍晚搭乘計程車的人數最少的原因為，此時計程車的數量最少，導致搭乘的人數也最少。同時分析民眾Uber搭乘的數據顯示，剛好下午五點是Uber乘車人數最多，也就是說，Uber適時補足了紐約市傍晚計程車量不足的問題。

不過，紐約市政府內竟然也包括了私人公司Uber的乘車資料，Felipe Hoffa解釋，當全球出現一股反對Uber的聲音之際，Uber透過將乘車資料開放出來，讓大眾了解，原來實際透過資料分析之後，Uber可以補足紐約市計程車不足的問題，而非僅是單純和計程車搶生意。

另外，將交通動線和乘車民眾支付的方式圖疊合之後，也可以演算出來，民眾搭乘計程車時，是用現金或是信用卡付費。

而Felipe Hoffa也提出另外一個資料分析的實例，他說，從GDELT網站中可以取得許多國家的新聞報導資料，例如7月13日時，全世界有三億多筆新聞，同時也可以取得其他國家對臺灣的報導，他透過Big Query分析之後，發現在1996年間（編：台海飛彈危機發生年），是其他國家報導臺灣新聞的數量最多的時候，從2010年後，則呈現逐年下降的趨勢。

他也希望對臺灣歷史了解的人，可以協助解讀此圖表，他說，身為資料分析師，需要對知識具有好奇心，而透過不斷地學習，以具備跨領域的關鍵知識。

另外，身為資料科學家也經常需要發掘未知的問題，而在回答問題的過程中，一旦具備好奇心，才有動力與熱情不斷地探索事情的本質，與深入挖掘出事情的真相。

Felipe Hoffa也說，臺灣政府開放資料相當積極，民間也進一步做出許多有趣的應用實例，而行政院科技政委吳政忠進一步指出，臺灣政府將會延續過往開放資料的力道，他說，開放資料如同埋在地底下的石油，要從地底下挖掘出來變成知識過程並不容易，其中有很多面向值得思考，過程中政府和民間也需要耐心溝通，兩者之間合作之後，才能一起擴大開放資料的價值，過程中，政府也會持續和開放資料聯盟和零時政府共同合作。

另外，由於臺灣過往以發展硬體製造為主幹，面對現今已轉成數位經濟的時代，政府也著手修改法規，以適應新時代的發展，而政府的責任就是要延續過往硬體製造的實力加上軟體實力，建造出完整的生態性，以促進產業發展。