莫拉克風災 10 年 福五福七強化救災力升空守護台灣

過去資料斷裂是防救災中最大的難題,但近年新科技投入,成為預警、疏散、救援與聯繫的利器外,福五、福七順利升空,也強化了台灣防救災的功力。
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 原文刊登於中央社,INSIDE 經授權轉載。

10 年前莫拉克風災重創台灣,災防中心今天表示,過去資料斷裂是防救災中最大的難題,但近年新科技投入,成為預警、疏散、救援與聯繫的利器外,福五、福七順利升空,也強化了台灣防救災的功力。

延伸閱讀:一波三折的台灣太空夢:福衛五號發射成功,那你知道還有福衛一到七號、蕃薯號嗎?

2009年8月8日莫拉克颱風挾帶破紀錄的驚人雨量,重創台灣中南部,摧毀了許多人的家園,也造成高雄縣甲仙鄉小林村滅村,時隔10年,仍讓人餘悸猶存。

專長颱風動力與劇烈天氣研究,國家災害防救科技中心副主任林李耀接受中央社採訪時表示,雖然現在手機的災害通報訊息、防救災的物聯網聯繫與災難事前預警系統等防救災科技,越來越完善,民眾也很容易透過不同的管道獲取這些資訊,但這些科技確實是在近10年才有長足的進步與成長。

林李耀分析,過去「資料斷裂」是防救災中最大的難題,每個單位都掌握了自己知道的資料,卻無法有效橫向連結、資訊共享,不但造成運作上的困難,資訊也無法準確傳達給民眾,因而造成憾事。他舉例,在莫拉克風災後針對災民進行的調查訪談發現,許多人都提到,並不知道某些防救災的資訊。

記取莫拉克風災的教訓,防災中心與政府相關單位在過去10年積極建立物聯網系統,透過橫向連結,讓資訊能夠有效的溝通與整合,克服連結斷裂的困境。如果不幸發生災難,也可以及時把正確的資訊傳達給救難人員,爭取救援時間並避免危害。

林李耀提到,在莫拉克風災之後,災防中心同步建立了災害情資網系統,彙整各式災情資訊,目前已經有地震、風災、水災等多種第一手資訊供民眾查詢。

除了建置物聯網,使聯繫管道保持暢通之外,另一個很「有感」的防災新科技是細胞廣播服務(CBS)。林李耀指出,CBS也是近10年以來才發展的防災系統,不過已經成為重要的預警系統,如今民眾已經很習慣遇到大雨、地震時,都會收到通知。

近年台灣連續將福衛五號、福衛七號發射升空,除了展現台灣的太空實力外,也強化了台灣防救災的功力。林李耀說明,福衛五號是遙測衛星,可以拍攝到廣泛的範圍,這些影像在救難時都很有參考價值;專攻氣象觀測的福衛七號雖然還在測試中,未來正式開始運作時,提供的天氣觀測資料,也能發揮對風災的預警功用。

延伸閱讀:3 個月拍完整個台灣!福衛五號達成不可能任務

林李耀進一步說明,將於明年啟動第三期的是救災科技計畫計畫,主題定調為「創新服務方案」,重點會放在如何讓已經建置並投入的防災科技能夠讓民眾更安全、便利的使用,同時也會思考這些科技如何有效產業化。除此之外,也積極與東南亞國家合作,希望台灣的防災科技與經驗,能夠在其他國家有需要的時候,派上用場。

責任編輯:Anny


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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