Data Visualization 開啟新興研究領域的觸媒

為促進不同領域教師有更廣泛交流的機會，臺大於 9 月 19 日在校總區思亮館國際會議廳舉辦第三次校級研究中心跨領域合作提升會議。本會議除延伸了第二次會議 Big Data 的議題外，亦加入了康仕仲教授提議之視覺化跨領域合作議題，在會議中，由不同領域教師各從其研究領域分享如何運用 Data Visualization來增進 Big Data 的處理速度及效率，並邀請各位視覺化領域專業，共同投稿由臺大主辦《Visualization in Engineering》國際期刊。這次會議由臺大氣候變遷與永續發展研究中心及氣候天氣災害研究中心主辦，水工試驗所協辦。與談者除了校級研究中心及相關領域老師之外，也邀請業界來分享。

開發臺大金頭腦寶藏

陳良基副校長開場致辭時說，希望把臺大寶藏挖出來！而臺大的寶藏就是老師們；挖掘方式是鼓勵大家把自己實驗室的寶貝帶出來，與不同領域教師多交流，以激盪出創新的研究主題與想法，讓臺大在 Data Visualization 的領域繼續領導臺灣學術界向前走，並向世界頂尖研究機構看齊。 楊泮池校長也蒞臨勉勵，期待臺大的跨領域研究，更上一層樓！尤其這次的主題 Data Visualization必須結合各領域的專業，可以創新的範圍非常多，對各領域都是非常有用的方法！楊校長特別允諾，討論完之後，若有共識需要建置一個更好的平台，學校願意多幫忙！

認識Data Visualization

如何讓 Big Data 的分析結果容易判讀並能掌握資訊全貌？藉由 Data Visualization ，能將海量數據以易懂的影像方式呈現，讓不同領域人員從圖像或動畫中，對資料的瞭解及分析更精確。而 Data Visualization 如何在各領域的研究中創造出效益與價值？參與的老師與業者逐一分享其研究精華！

研究Data Science，掌握未來（臺大郭鴻基教授）

臺大氣候變遷與永續發展中心郭鴻基主任首先以氣象專業來說明！他提到，氣象研究在早期就會將觀測到的相關數據，轉變成天氣圖、風場，加上時間，就可看出天氣的變化。透過 Data Visualization 的分析和物理及數學知識的運用，會讓新的科學問題清楚浮現。郭鴻基認為：「『數據科學』 將是未來發展最重要的方向，包含 big Data、Data Visualization、科學探索與應用、資料同化、實際預報減災。『數據科學』的重要性應被重視，並在各系所推動。」

Data Visualization 率先國際研究的契機（臺大康仕仲教授）

接著，康仕仲教授提到，視覺化並非後製技術，也是前製工具；很多問題被發現，是因看到圖像的呈現而發掘。視覺化非常重要，這在國際上還是新興領域，研究量並不多，這也是氣候變遷與永續發展中心創辦《Visualization in Engineering》國際期刊的原因！康仕仲回憶剛進入防災中心時，發現過去蒐集的天候、災害數據，呈現的形式不一致，資料難做比對。因此，開了一門「工程視覺化專題」，訓練學生收集數據與應用視覺化技術，來整合資訊，讓政府單位容易判讀，做出正確決策。視覺化技術就是把複雜資訊用簡單方式表達，但簡單的東西並不容易！

Data Visualization 在物聯網的應用（台達電蔡祖馨處長）

台達電近年從硬體供應商轉型成 solution 提供者，第一個要套用的領域，就是物聯網。特別著重智慧型建築應用等。蔡祖馨處長分析物聯網的目的，就是要把物理世界管理得更好。物聯網系統跟人體系統非常相似，由感測器（五官）收集數據、經過互聯網絡（神經）傳回中心做出模型與分析（大腦），以應付物理世界發生的變化。蔡祖馨比較物聯網與既有管理、監控系統的不同在於它能因應動態狀況。比如，做室內定位實驗時採用 3 種方式，但數據分析結果相近，後來改用動態的視覺化方式來呈現時，就能看出差異！

Data Visualization工程科技好幫手（臺大陳俊杉教授）

陳俊杉教授一開始從電腦發展趨勢圖，提醒大家，「15 年前運算能力最好的電腦就在你手上，你要拿來做什麼？」是否應做點有挑戰性的事？目前工程領域中，原子、DNA 尺度的材料或感應器的研究，是以模擬為基礎，透過視覺化可以清楚表達。視覺化能呈現出數據的誤差和不確定的部分；所得的大量數據，由於電腦速度變快，已可即時繪製並進行互動；視覺化所得的成果可協助理解其原理，或經此發現新的理論與科學方法，這是最讓人期待的。

了解才是看見（臺大心理系葉素玲教授）

我們的眼睛透過窗戶看到的就是真實嗎？葉素玲教授，一開始先釐清「看」不是 "see through the window" ，而是 "visual understanding" 。他以一段影片做例子，影片中先後進出兩個不同的人，目擊者卻以為是同一位，使得原本信誓旦旦的指認，變得吞吞吐吐。人腦在處理視覺影像時，常受到經驗或先天限制而產生偏頗。因此，一項好的視覺化規劃要能了解心理層面的慣性與視覺上的機制（視覺轉移、自動腦內補完機制等），妥善的應用這些原理來設計 Information Visualization 將可達到更好的溝通與傳達效果。

資料新聞學～施政品質科學檢驗（臺大林照真教授）

Data Visualization 在新聞領域的應用將關係到民主化的發展！臺大新聞所林照真教授說：「Data 跟 Visualization 正好對應政府跟人民兩端，怎樣讓公共議題作更好的溝通，就需把龐雜的政府資訊變得輕鬆易懂，這領域目前僅有臺大新聞所在做」。而新聞的 Data 哪裡來？一是政府資料裡的 open Data；第二個來源是國際組織、非政府組織的資料。新聞所與資工領域學生一起將政府資訊視覺化呈現之後，發現許多新聞議題，比如，監視器設置並非按治安需求，而是跟著捷運走；臺灣許多進口稻米農業正在萎縮等。透過 big Data 的比對與 Data visualization 研究呈現的實質效應遠超過記者街頭訪問。如果「資料新聞學」能蓬勃發展，不僅能改善臺灣新聞品質，也能有效監督政府行政品質。

虛擬實境～防災決策（賴進松組長 氣候天氣災害研究中心）

視覺化技術如何應用於防災領域？賴進松博士介紹應用虛擬實境、搭配視覺化應用技術，將現有的聲音、影像、繪圖、文字等技術，設計出仿真的場景。例如，通過類比，以及對水文資料的觀測來預測水資源情況。電腦類比水災害情形，及水、旱災對人口密度高地區的影響。同時展示了石門水庫的排沙模擬、及預防恐怖攻擊的爆破模擬，動態類比的短片讓使用者有身歷其境的感受。

視覺化資訊～救災策略（蘇文瑞組長 國家災害防救科技中心）

視覺化資訊在救災決策上有哪些應用？蘇文瑞組長提到，災害發生是立即性問題，這是為了指揮官而做的參謀作業，需提供詳細情境描述、致災因素的演變、統計圖表，和各部會的情資整合給指揮官參考。所以當收集到各處的降雨量數據後，得將演算分析後的結果用圖像適當呈現，讓決策者能立即判讀出淹水或土石流潛勢最大的區域，以做出正確的對策。

人臉辨識技術與應用 （吳玉善研究員 中華電信研究院）

人臉辨識技術在門禁管理、金融業務、犯罪偵察、電腦認證等方面日益重要，也是各大科技研究中心致力研發的技術之一。中華電信研究院吳玉善研究員說明人臉辨識技術的方法；首先抓取眼睛位置、再擷取其他五官特徵，然後比對人臉資料庫，最後搜尋人臉找到正確位置。它是利用影像分析及big Data讓電腦進行大量的學習及比對，即可在短時間分析出人臉特徵，進而做出此人年齡、性別的結論。

Scientific Visualization科學結果更清晰 （張宏生副研究員 國研院國網中心）

科學視算在科學研究裡的意義，張宏生副研究員解釋：它是針對科學研究所得的資料做視覺化呈現，幫助研究者了解資料所代表的意義；然而，要處理大量資料往往曠日費時，資料保存也需有足夠的硬體設備。面對計算和資料儲存問題時，除了改善硬體條件外，也需從軟體著手，使計算機盡量滿足科學視算的需求。張宏生簡述科學視算的工作流程，要了解所有視算內容，將其轉為自身可輕易運用的資訊，並從大量的資訊中分群、分類、畫出需要的內容，都是十分嚴峻的挑戰。

圖書資訊視覺化，查詢更方便（蔡天怡助理教授 臺大圖書資訊學系）

圖書資訊系有很多行為研究分析，需透過視覺化呈現來探討民眾的資訊行為，找出資訊與人之間的互動關係，因此，如何把資訊呈現得易懂易用，促進人們使用資源，是研究資訊與人互動主要目標之一！因此蔡天怡助理教授開了圖書資訊課程，讓非工程背景學生也能了解資訊語言，即使還不能獨立完成視覺化技術，但在未來與工程師合作時，能提出合理的想法，並與工程師有效溝通。

視覺化於健康資料研究應用 （陳建煒主任 健康資料研究中心）

視覺化研究如何協助診斷？陳建煒主任帶來醫界的應用觀點。由於「疾病、症狀、藥品」種類不勝枚舉，需從大量資料中找出關聯性，了解藥物對疾病治療與預防的效果。因此醫界使用了模擬股票市場的視覺化技術，結合十幾年健保資料的 big Data，把股票換成藥品，漲跌變成作用，來分析國人藥品使用與疾病的關聯性，提供醫師做用藥處方的決策參考，進而在用藥安全性上也提供了很好臨床使用結果呈現。

環境監測與災害管理 （劉格非主任 臺大水工試驗所）

「從防災需求而言，視覺化資訊必須即時呈現，若後製超過一兩個月，那資料就沒用了！」劉格非主任強調，現在的視覺化科技已經能做到即時呈現。而災害資料的來源主要有「點」與「面」兩種。「點」是眾多單位定點監測的資料；「面」則是航照、衛星照的影像資料。臺灣目前可用的資訊系統雖多，但因「缺乏標準格式、不公開、未經處理、沒人做」等狀況，未能妥善運用。若能把這些資料彙整加值處理，就能展現臺灣環境的全貌，讓人一目瞭然！收集資料的目的，是為了評估未來，才能做好防災。

臺大視覺化環境建置 （顏嗣鈞主任 臺大計算機及資訊網路中心）

要整合彙集學校既有的研究能量，需要建置功能優異的視覺化環境。顏嗣鈞主任先介紹國外的視覺化實驗室有哪些硬體配置與資源，並比較功能的優劣。接著介紹臺大所提供的服務，與當前視覺化環境現有的硬體設備，視覺化環境該怎麼建置，會隨著研究領域不同，視覺化環境的選擇也不一樣！另外，視覺化環境也面對一些需要突破的挑戰，就是從儲存空間到視覺化的過程，容易因設備傳輸或計算能力不足，造成瓶頸，這是未來還需要克服的地方！

降維的視覺化數據分析 （鮑興國教授 Intel-臺大創新研究中心）

最後，鮑興國副教授從視覺化案例中呈現視覺化所扮演的角色，就像特殊模式的橋樑，將看似無關的資料整合成有意義的資訊；但他也提到，不合適的視覺化也有可能造成誤導，因此在使用視覺化工具時，所需具備的相關背景知識也是未來需重視的一環，以免運用錯誤方法造成誤導。他介紹資料分析、及視覺化過程與方法時，有個有趣的做法，就是降低維度。只要降低一個維度，就讓原本錯綜複雜的內容，更清晰的分布與呈現。用對方法很重要！

分享歸納

針對 Data Visualization 這議題所進行的研討，新聞所林照真副教授與心理學系葉素玲教授所提的是與人最直接相關的新聞資料探索及人對事物的思考研究。其他講者依主題大致可分為三大面相：康仕仲組長、賴進松組長、蘇文瑞組長及劉格非主任所談論的議題屬於資訊視覺化（Information Visualization），將工程、水文、氣候以及土石流資料或監測資料收集後，經過一定的處理程序（公式計算等），進行加值與應用；而陳俊杉教授與張宏生副研究員所談論的是科學視覺化（Scientific Visualization），將電腦模擬的計算過程即時呈現出來，讓科學家能較視覺地理解物理量的變化，因此增加理解實驗理論模型的效率；最後，蔡祖馨組長、吳玉善研究員、陳建煒主任與鲍興國教授等談論的是視覺分析（Visual Analysis），利用視覺化的技術結合硬體設備，將資料加以分析後，得出具體結果。

結論

在最後的問題討論，有不少精彩的提問，｢如何讓學生順利與業界接軌？」「本次主題多元，但有各說各話的感覺」、｢希望能讓學生都具備基礎視覺化的能力」、「校內各中心都有龐大資料，是否能有個平台讓大家開放自己的資料，讓資源能在校內流動」。

陳副校長聽取校內同仁與業界意見之後，有所思考與回應。他相信透過 Data Visualization 議題的討論，已在某種程度串聯起各領域的 Data，觸發出創新的想法、甚至出現新的研究題材，這種研究題材才是校級中心應該要做的！否則會跟單一科系的研究類似。陳副校長突發奇想說：「下次應該挪到人文社會科學院去辦，把科技能量帶進去。像臺大第一個校級中心是人口中心，如果能運用 Data Visualization 科技，就能呈現出臺灣四、五百年來的變動。」

副校長也建議，每個學院或多或少都應接觸 Data Science 和 Data Visualization。也許可集結幾位老師的專業，讓 Data Visualization 變成學程。透過跨領域結合，產生新的領域。副校長呼籲：「我希望大家玩實際、都玩真的，不要太宅，抬頭看看國際趨勢，也多跟校內 2000 多位老師互相交流。臺大在國際學術研究上，能成為重要新興題材的領導者，組織頂尖課程，我們自己就可以串聯起來做！大家有聽過對臺大的批評嗎？說我們像賽馬一樣，遮住眼睛只看見跑道，對於新興領域掌握較慢，因此我希望大家可以敞開看更多東西，在有興趣的題材裡有更多創新。」

副校長最後作出對會議的結論與期待，他說：「臺大從社會得到很多資源，應讓研究成果對社會產生最大效益，讓知識進入社會，使更多人因獲得知識，提高生涯視野！這是臺大人應該做的事。臺大學生也是，學知識不是為了只想找一份工作餬口，而是要能開創出新興的東西！這樣臺大對臺灣社會的貢獻會更大！

註：第三次校級研究中心跨領域合作提升會議之相關授權檔案及影音資料，可至氣候天氣災害研究中心觀看及下載。