是方電訊以LOWI輿情監測系統洞悉民意所趨 概念式探索結合雲端化優勢，應用遍及企業、知名品牌及政府單位

「民之所好，好之；民之所惡，惡之。」可說是民意政治的體現，但在資訊爆炸的網路時代，想要即時洞悉、精準掌握民眾的好惡，則是極為嚴峻的挑戰。

是方電訊的LOWI輿情監測系統以概念探索模式運作，結合先進的語意分析和機器學習技術，從傳統媒體、社群、熱門論壇、部落格等多重資料來源，自動化歸納及彙整網路輿情，不僅廣獲企業及知名品牌的採用，就連政府單位也在近期加入應用行列。

是方電訊產品發展部產品經理陽琪表示，政府推行的政策包羅萬象，LOWI輿情監測系統有助於快速掌握民眾對政策和執行方式的反應，以及新政策的執行成效，並將相關數據回饋給執行單位，做為調整決策或採取因應措施的依據，讓政府施政更貼近人民的需求。

以智慧化破解時間及人力的挑戰

LOWI輿情監測系統在去年正式加入政府共同供應契約，很快就受到相關單位的注意。拔得頭籌、率先採用的政府單位，除了希望透過這套系統快速掌握特定時間及主題的民意反應，也要結合長期追蹤來深入瞭解民意變化。

在此之前，該政府單位是由內部團隊來收集及分析輿情，搜尋引擎則是主要工具，但卻面臨多重問題，像是資料筆數過多、排序方式受廣告或搜尋引擎優化（SEO）的影響。更棘手的是，社群和論壇的討論難以透過搜尋結果來呈現，即使耗費大量的時間和人力進行搜尋，仍然難以找到討論熱度最高的資料來源或是造成議題發酵擴散的關鍵網站，甚至和主題間接相關的重要內容也常被忽略。

其他政府單位常見的另一種作法，則是委外由專業服務公司以專用系統進行處理。由於收費方式是以主題數量計價，在經費的考量之下，主題數量往往受到限縮，關鍵字也是事先設定，這些條件都成為先天限制，導致無法即時跟上輿情變化，或是錯過重要的相關資訊。

陽琪指出，「人、事、時、地、物」會隨著時間而改變，再加上政府單位通常採取長期觀測的作法，若在一開始就限縮主題數量，等同於限縮了搜尋範圍，回饋的資料就無法與時俱進，呈現最即時、最真實的民意。

因此，LOWI輿情監測系統採取概念式探索，以自設的關鍵字和時間區間來進行觀測，非但主題數量不受限，系統更會在爬詢資料的過程中，根據預設的關鍵字找出與其高度相關的字詞，擴大探索觸角。舉例來說，政府官員職務調動或高昇時，系統會計算相關字詞同時出現的頻率，自動加入新增的關鍵字。

這項自動化功能的關鍵技術就是機器學習，由於網路上的自創名詞和用語總是推陳出新，再加上網民偏好為公眾人物另取外號或小名，光靠人力搜尋難以察覺，唯有運用機器學習才能快速建立關聯性，以避免錯漏重要訊息。

以專業取勝的快速上線及精準解析

對政府單位而言，採取公有雲服務架構的LOWI輿情監測系統有兩大好處。首先是進入門檻低，訂閱服務模式是以開通帳戶數量按月計費，免除額外採購軟硬體以安裝及建置系統的需求，即使政府預算緊縮，仍能以極小的投資啟用這項服務。其次是免除冗長的導入過程，只要取得帳密進行開通就能立即使用LOWI輿情監測系統，讓相關人員能將心力集中在分析及決策等關鍵任務。

由於LOWI輿情監測系統提供許多強大的專業分析功能和圖表工具，為了協助用戶快速提升輿情分析的專業度，是方電訊特別與專家顧問合作提供教育訓練課程，不僅要讓第一線的操作者善用系統、熟悉進階工具，也協助相關單位學習如何解讀圖表。

舉例來說，系統前端的視覺化呈現方式類似儀表板，可快速瀏覽並根據區塊大小和顏色一眼掌握關鍵字和相關字詞的討論度，同時結合階層式資訊以向下鑽取資料來源。除了傳統媒體，針對主要的論壇和社群媒體，則能個別分析網紅或網民意見領袖的發言影響力及擴散性。

陽琪說明，政府單位最主要的需求就是觀測民眾對政策的正負面聲量，尤其是負面聲量，必須就其內容及來源進行歸納彙整，才能進一步制訂應變處理的措施。LOWI輿情監測系統可針對長期追蹤的主題設定預警機制，當負面聲量累積到預設值時，系統就會以簡訊或電子郵件主動發送警示，並列出主要的負面聲量和資料來源。

政府單位採用LOWI輿情監測系統之後，原本需要數日甚至數週才能完成的資料搜尋及彙整作業，現在只需要短短一、兩個小時就能完成，每天快速追蹤議題趨勢不再是遙不可及的目標，對於民意變化也能從被動回應進化為主動出擊，進而提升政策效益及民眾滿意度。