氣象署預測失準？　交通部長：數值比AI.中國準

TVBS新聞網．2024年10月4日 21:54

全台22縣市因為山陀兒颱風放了至少兩天的颱風假，不過最後颱風對北部和中部的影響似乎還好。國民黨立委羅明才4日質詢時質疑，氣象署預測不夠精準。但行政院長卓榮泰強調氣象署預測準確，只是提供資料給地方政府參考時，各地方政府基於各種不同的想法抉擇，喊出「人民包容一點來看」。

圖／TVBS

交通部長陳世凱：「實際上我們看最後的數值，氣象署的數值是比AI還要準一些，有些說中國的數值比台灣的準，可是最後印證起來，氣象署還是比中國準。」

幫氣象署的預測打包票，但山陀兒路徑詭異，放颱風假風雨不來，不放颱風假有風有雨，哪個環節有問題？

行政院長卓榮泰：「雨好像沒有上次大，但是風很強，所以它(氣象署)預測是沒有錯誤的，只是提供給地方政府在做參考的時候，地方政府基於各種不同的想法，跟理念跟標準來做選擇，我覺得人民包容一點來看。」

放或不放颱風假自然無法滿足所有人，因為有些人遇到停班停課，直接衝擊工作和口袋，立委就好奇是不是放假標準需要更改？

交通部長陳世凱vs.立委(國)羅明才：「我們是要用科技的，(一年70幾億元變成在射飛鏢)，說要增加預算，是要增加設備讓它未來更準，但跟委員報告這次的颱風，真的跟過去非常的不一樣，因為過去47年很少有颱風到高雄登陸，這個第一點，第二點幾乎沒有看過，那一種颱風在海外，我們已經發了陸警，4天又4個小時才登陸的，(為什麼會這樣啊)過去沒有這樣，因為其實秋颱秋天的颱風本來就不好，(還是有眾神庇佑台灣)不是，(在颱風...)。」

行政院長卓榮泰：「委員這是大自然的現象。」

跟在野立委答喙鼓，只是羅明才也提醒，未來台灣恐怕面臨，更多極端氣候的影響，天氣變得捉摸不定。

行政院長卓榮泰：「我會希望說中央氣象署能夠再精進，我想未來我們如何來精進，這個是中央與地方，我們可以合力來檢討的。」

只是如何做出專業判斷，可不是中央丟個資料給地方後，「你自行判定就好」。

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分析方式：本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查，係將蒐集之資料庫予以分析，無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎，透過深度學習與AI人工智慧技術，使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術，汲取網路上相關討論文章，將文章分為正面、負面、中立三種情緒，計算網路聲量。
跨世代劃分標準：本預測模型判別跨世代之依據，係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎，計算跨世代在不同社群聲量上的權重，綜合計算後得到世代好感度數據。
名詞解釋
- 網路聲量：透過「KEYPO大數據關鍵引擎」，計算社群討論及新聞報導提及的文章則數，聲量越高代表討論越熱，能見度越高。
- 好感度分數：綜合評估網路聲量與網友語意情緒，分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理，得出好感度分數，再進行各縣市候選人彼此的比較，評量不僅需要聲量高，而且是好評要高，負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間，分數越高，表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
其他說明
- 調查單位及主持人：大數據股份有限公司
- 辦理時間：即日起至2022年11月16日止，逐日更新好感度數據。
- 抽樣方式：本預測模型非抽樣之民調調查
- 母體數：無母體數，請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
- 樣本數及誤差值：本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查，不適用抽樣誤差值
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