台湾天灾多 利用「大数据」提升警报效率让救灾更可靠
▲利用云端计算、大数据应用等前端资通讯技术，能让救助工作更为便捷、快速、高效。（图／资料照）
大数据好夯！可是你真的知道这个前端资通讯技术是什么、可以运用在哪里吗？台风尼伯特重创台东，街区、车辆、房屋、农作物等严重受损，政府与民间单位合作赈灾，此时若利用云端计算、大数据应用等技术，就能让救援更加快速、准确。
这几年云端技术、大数据应用蓬勃发展，在日常生活及商业领域被广泛运用，元智大学大数据中心助理教授潘人豪表示，在这样受全球关注的议题中，却鲜少有人意识到，大数据也同时悄悄的应用到救灾，甚至是人道援助、国际合作领域中。
▲借由数据分析，可以将募集来的物资，更精确快速的分配给所需要的地区。（图／台铁提供）
大数据是什么
潘人豪指出，「每当我们拨出一通电话、使用社群媒体，甚至仅仅打开网页浏览，都在不知不觉中产生大量资讯，加上自动化感测装置的连续资料再加以储存，这些无数的大数据资讯源与其交互组合可解释的问题，几乎涵盖各种议题，利用这样的前端资通讯技术，就能解决当下所面临的问题，并给予目标族群（vulnerable communities）更快速、有效的援助服务。」
实际国际案例
他更举例，在2007年肯亚内乱当时，一群当地程式设计师与网路团体开发出名为Ushahidi计划，该计划发展出一个网路平台，使用者可透过手机简讯或网站进行暴力事件通报，平台会利用Google map进行地理位置标定，借此跳脱国内媒体受控制或失去机能的状态，直接由人民发声向国际寻求援助，让国际组织能快速动员进行人道援助救援与物资提供。
国内类似应用
其实在国内也有类似的警报网，2015年底台湾内政部消防署建立了网路灾情通报系统APP，整合各机关发布的剧烈天气、土石流预警、淹水潜势、道路通阻及疏散撤离等预警讯息，透过讯息服务平台，利用简讯、电视、广播、电子看板、e-mail、App、社交网路等各种管道，对民众主动发布讯息。
据了解，该系统的处理流程为非自由性、即时性，也就是说，当民众主动透过APP提报灾情后，仍需由管理单位审核后才会进入系统，消防署表示，这样的设定是为减少重复报案及误报的状况产生，虽然较为耗时但准确度也会大大提升。
潘人豪表示，目前台湾警报资讯平台多是利用 facebook 、 PPT 等社群媒体来进行，这样的平台缺乏地理时间资讯，导致资讯不尽完善。而国外警报网则多使用群众外包式，网友会主动提报，让事故发生的当下就能将讯息快速直接的传递出去，也能即时更新资讯，让民众及时了解状况。