文／法務室研發替代役男 劉定坤
圖／Pulse Lab Jakarta

　　據經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）統計，自 2005年以來，全球官方開發援助(Official Development Assistance)總金額每年已達1,000億美元之譜，且仍有向上攀升的趨勢，致使許多政治家、外交家、經濟學家、統計學家、實務工作者，不斷提出、辯駁與檢驗新的發展理論(Development Theory)與最佳實務(Best Practice)，近來時興的「大數據(Big Data)」與「物聯網(IoT, Internet of Things)」亦是熱門的話題。

　　麥肯錫全球研究所(McKinsey Global Institute)於2011年及2015年分別針對「大數據」與「物聯網」兩個概念提出研究報告，報告中將大數據及物聯網分別定義為「非過往資料庫軟體工具所能擷取、儲存、管理以及分析之數據集」和「透過網路連接至運算系統之感測器」，更預測至2025年，物聯網每年至少產生3.9兆美元的價值，且發展中國家便佔了38%。

　　「大數據」與「物聯網」勢不可擋，代表了決策者若能透過分析現有或主動偵測得來的資料，將能更清晰、及時地掌握營運環境與未來脈動，以及時、自動地回應問題，同樣的道理，在國際合作發展領域，若能善用此一趨勢，應能改善合作發展計畫的品質。

大數據於國際合作發展領域之應用

　　隨著傳輸及存儲設備、資料科學與感測科技的進步，許多營利事業透過數據擷取與分析技術，蒐集分析營業資料以調整營運模式，藉此更貼近顧客之潛在需求，並對現實環境基礎事實能有更透徹的瞭解，以期創造新競爭優勢、增加顧客價值並與競爭對手產生市場區隔。

　　而大數據於國際合作發展領域的應用，目前仍以既有資料蒐集與分析為主，且以達成「及時察知」、「及時預測」及「加深理解(對社會系統及其環境變數)」等三者為主要目標。

　　其中，「及時察知」、「及時預測」較常見於個別計畫中，尤其當決策所需之重要變數資料，因取得成本過高或及時取得顯有困難，但又有即時取得之必要時，有時即可以具有相關性(correlated)之變數(proxy)替代。例如，隸屬聯合國底下的專案單位全球脈動(Global Pulse)，其位於印尼雅加達的實驗室，便曾於兩年前利用當地人民於社群網站推特(Twitter)之推文(tweet)，搭配關鍵字及數值篩選器和統計模型，得出趨近於即時的物價指數，該指數復經與後續官方提出之物價統計資料比對後，發現具有高度關聯性，而可作為物價波動早期預警或即時察知的新指標。

　　至於「加深理解」的部分，目前較少被提及，卻是建構或展開所有計畫 (例如：問題樹及目標樹之繪製)與達成「及時察知」、「及時預測」(變數間的相關性)的關鍵性基礎資訊，若使用得當，將是人類瞭解自身行為、控制重要環境變數，乃至於協助所有人類脫貧的重要資產與工具。

　　舉例而言，全球脈動曾與墨西哥政府合作，透過分析墨西哥塔巴斯科州(Tabasco)於2009年發生洪災期間，當地手機基地台所自動存取之通聯紀錄，而得出該期間當地居民對於洪災的反應，復經與官方人口普查資料相比對後，發現手機使用情形確實可被用以評估洪災對於人民及當地基礎設施的影響，以及公眾對於災害察覺的程度等即時狀態。因此，通聯紀錄本身可以作為未來災後監控、物資配置與復原情形評估上的重要參考資料。

　　亦有研究者指出，類似資訊可用於監測特殊傳染病之傳播情形，抑或建構預測人類於特定災難發生後的反應行為模型，而透過此類研究，將可進一步提升計畫人員規劃與執行的能力。

　　大數據及物聯網擴大的資訊蒐集及處理能力，長期而言能讓理性決策的「成本」以及資訊不明或不對稱的「死角」降低，讓多元的想法及作法能同時被放在較客觀公平的天平上受到衡量與檢視。

決策者或管理者角色的轉變

　　未來的計畫決策者或管理者，扮演的角色不再以蒐集或產出多少數據及報告為已足，而是必須在擁抱「(實驗)成果導向決策模式」之前提下問出「對的問題」，以便釐清資料的使用目的、希望影響的行為及須分析的資料範疇，並透過「產生與擷取分析範圍內的資料」、「詮釋資料以產生可執行之洞見」及「將洞見應用於現實環境以解決或進一步釐清問題」等三步驟，將資料轉化為問題解決的源頭，以期不斷提升計畫設計與執行的品質，並讓組織成員併同學習及成長。

　　至於機構中的研發部門，除了在事後評核之外，亦可於事前或事中，針對計畫設計或執行中所採行的特定假說(可能藏在問題樹及目標樹的開展過程中)提出對立假說或替代方案，並透過實驗設計等統計方法，搭配物聯網技術所擴大之資料蒐集能力，來檢視多種假說或方案的成效，以增加單一計畫的「學習成效」，例如：多種介入手段或作法的成效比較以及環境變數對於計畫成果的影響及其影響方式等。

　　綜上所述，雖然將大數據用於國際合作發展領域面臨了基礎建設及人力資本不足、方法論與組織文化等挑戰，然而，當對發展計畫的關注焦點，從「做」或「不做」的「是非題」，慢慢移轉至「不同介入手段間的比較」及「找出更佳替代方案」等「複選題」或「問答題」時，國際合作發展領域的從業人員應能以更科學化及更嚴謹的角度，來看待與處理自身提供的產品與服務(即發展計畫與建議)，並善用大數據及物聯網等技術所取得的資料，適時地為自己的做法背書甚或辯護，且從中不斷地透過品質檢證管理流程來精益求精，始有機會提升各國在此領域中所持續投入龐大資源的成效。

• 更新日期: 2022/06/05
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