1968 app 人流統計失真事件
閱讀時間約 6 分鐘
冠狀病毒出現至今也近半年，每日我們緊張兮兮地盯著新聞中的病例數，無論數量的增減都牽動著社會氛圍，一增加我們就開始思考是不是要先去添購點緊急物資，一減少就開始期待著能回歸往常的正常社會。
特別面對是連續假期前後，我們既想出門揮別這幾個月抑鬱的心情，又害怕著逐漸轉好的疫情又會因為大眾疏忽而急轉直下，雖然最後大家都有各自考量，但至少，避免群聚是目前大家有的重要共識。
因此中央流行疫情指揮中心與交通部合作，將「高速公路1968」App加入因應武漢肺炎疫情的相關功能，新增人潮示警，由中華電信提供車潮及車流數據，而人流數據是中華電信是以各景點過去二、三個月人流作為基礎值，透過流量變化來評斷是否擁擠。
這原本的一番好意，去意外的引起了當地政府的質疑聲浪，其中因數據不精確的問題最令人詬病。
在第一個版本的時候，使用者會發現在部分景區竟在半夜無人、甚至休園時顯示不宜前往的紅燈，引發爭議。例如新竹的動物園在半夜 12 時多，竟然還顯示人潮略多的這樣一個燈號。台南市長黃偉哲也表示，樂見中央政府盡快把1968 APP的瑕疵修正，避免『錯殺』景點。
問題＆解決方式：計算公式調整
但究竟為什麼未造成資料失真的問題呢？為了查明問題，我們要先了解更多細解。
1968App人潮示警功能以3種顏色燈號顯示
- 當人潮低於門檻值代表正常，顯示為綠燈。
- 介於門檻值與門檻值1.15倍間，代表人潮略多，顯示為黃燈。
- 人潮高於門檻值1.15倍，代表人潮擁擠，顯示為紅燈。
這邊我們看到有一個關鍵字 - 『門檻值』
我們來看看交通部是怎麼解釋門檻值的。中華電信原先訂熱點人潮的門檻值，是依過去3個月，將熱點人流最高與最低的兩點相加除以2，當作門檻值。
基本就可以了解為平均值，因此我們也可以解釋動物園夜間人潮紅燈的可能原因。
假設前三個月動物園夜間以平均來算，都平均只有少數警衛（若假設3名），門檻值就會是3，綠燈的範圍是0 - 3人，橘燈的範圍就是3 - 3.4 人，紅燈的範圍是 3.4 人以上。
也就是只要今天有一名警衛加班或工作人員晚點走，總人數為4人，就會造成判斷為擁擠因此亮起紅燈警示。
這樣看來，至少原本的規則是不適用在新竹動物園的。
隨後交通部也說明，警示應考量到每個熱點能承載的容量基準不同，有些地方範圍廣，即使人潮超過門檻值，仍遠低於承載量，而有些地方原本就不大，人潮也不多，只要稍增加一些人，就變成擁擠，所以容易失真。未來擬改為以熱點過去3個月人潮尖峰最大值為基礎，再訂門檻值。
Google 人流統計
人潮示警功能意外在疫情氾濫的時候引起風波，但人潮示警功能可是已經存在多時，這時候就不得不提到Google的車流示警與景點人潮示警兩大功能。
- 車流示警：
打開Google Maps，我們可以直接看見由綠色，橙色或紅色線的所表示的街道。其中綠色道路表示交通正常，而橙色和紅色則表示對應的減速程度。
而Google是如何知道當前的路況呢？其實Google Maps會根據匿名跟踪的用戶數據、交通感測器與衛星數據，並且綿綿不絕的不斷更新，來確保該顯示當下的最準確交通情況。例如只要當處於導航模式的用戶以低於平常的速度行駛時，就會上傳該路段的減速記錄，並由Google進行後續的自動處理。
- 人流示警：
這是Google針對各個公司、景點、商家進行的人流示警功能，其中會顯示受歡迎時間、即時訪問情況、等待時間和平均訪問時間，透過這些功能，能來幫助使用者來計畫一個更好的行程規劃。當然這些功能也是透過使用者的匿名資訊才有辦法達成，商家是無法手動加入的。
這一切聽起來是不是完美無瑕，但有些人並不是這麼想。其中藝術家西蒙·韋克特（Simon Weckert）身體力行，並使用非常基礎的『黑客』的方式打破這套服務系統。
他將99部智能手機裝上馬車，然後將它們全部投入了Maps導航。當他走在街道上時，Google意識到“用戶”的高度集中和“交通”的緩慢移動，並將該街道標記為交通不暢。
有點荒謬的是，這實際上將導致使用Maps的區域中的其他駕駛員被重新安排路線，韋克特甚至將收集的智能手機帶到了Google柏林辦事處的外面，以創建虛擬交通擁堵。
這有趣的『駭客』過程也有拍成影片供大家欣賞，也釣出官方發言人
『在正常使用情況下，Google確實會在一個地方使用大量運行地圖的設備來作為交通堵塞的證據，這種罕見且非常特殊的情況正是利用了這種情況。』
不過Google暗示可能會使用這種情況來進一步改善Maps處理交通數據的方式。
官方表示，我們很高興看到這樣的Google Maps創意用途，因為它可以幫助我們讓地圖變得更好。未來無論是通過汽車、手推車還是駱駝，系統會不斷從各種來源來進行更新，並且致力於提供最全面，最準確的地圖。
儘管我們尚未完全發展中的麻煩，但我們已經在包括印度，印度尼西亞和埃及在內的多個國家/地區推出了區分汽車和摩托車的功能。
任何的系統在運作的同時都會遇到很多問題，有時候是演算法的問題，當然也會有使用者的蓄意與非蓄意的不正常使用，而針對這些問題很容易衍生出更大影響面的事件，像是這次的反彈聲浪，也因此針對資料的運用與審核在未來都應該要有更加嚴謹的使用方式。
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