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滅火新趨勢：資料探勘直搗黃龍

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李柏昱｜國立臺灣大學地理環境資源學系

在紐約、倫敦、阿姆斯特丹或是其他任何一座現代大型城市中，數百萬棟建築聚在一塊兒，而每年總有幾千棟會被大火吞噬。消防隊有沒有可能事先預知哪一棟建築將竄出火花？有關部門又該如何決定資源的配置以因應潛在的嚴重意外？

過去看似無解的難題，巨量資料時代的來臨與資料探勘（data mining）技術的發展，或許帶來解決問題的一道曙光。

巨量資料時代

巨量資料在當今諸多領域都是熱門話題。用最簡單的話講，巨量資料就是數據資料的資料量大到難以進行分析、搜尋或是處理。目前我們的社會正以爆炸性的速度產生各種資料。根據IBM的報告，自人類有歷史以來，有90％的資料是在過去的兩年中被創造出來。

巨量資料主要來自電腦、智慧型手機、社群網站、各種錄影設備以及網路。不過隨著電腦運算能力與時俱進、軟體逐漸高度專業化，我們開始有能力處理並使用這些大海般的資料數據，也就是能開始進行資料探勘的工作。

資料探勘

回到火災的話題上，利用新科技與新軟體，各地消防部門的風險管理員得以分析一拖拉庫的資料數據。透過整合建築物、街道、水路、運輸管線、貧窮、屋齡、空屋、有無電氣問題、灑水器數量與位置、有無電梯等等與火災相關的資訊，與消防意外事件數、火災傷亡人數疊合，便能製作出一份「災害風險地圖」。

這張地圖對於消防部門助益極大。首先，消防部門能有效部屬應對不同事故所需的資源，例如化學火災或車禍，在災害發生第一時間就擁有正確的救難設備與資源。

其次，各地區消防員的訓練能依照各地災害風險的不同量身打造；進行例行性的消防檢查時，消防員也能從中得知哪些是風險最高的建築物，需要優先拜訪。而在此之前，消防員的例行檢查都是隨機進行的。

第三，對於那些住在災害風險高的建築物的居民，消防部門也能提供他們如何提升安全指數的改善建議。

最後，這套系統能作為消防部門決策的依據，根據風險高低制定救災優先順序。風險最高的地區需要最短的救災反應時間。同時，災害風險地圖也能協助指揮救災資源的配置。

不過，一切才剛開始，防災地圖未來有十足的發展可能性。比如說，未來消防車上將配置能顯示技術資訊與風險資料的螢幕，從社群媒體上取得資料也是考慮中的方案。

目前消防部門碰上所有推動防災工作的人都會遭遇的問題：他們無法證明火災發生次數的下降是否為災害風險地圖的功勞，某些「原本」應該付之一炬的建築，是否因為這份地圖而被拯救。或許只有透過長期的追蹤，這份火災的風險地圖才能在持續下降的數據當中，展現它的價值。（本文由科技部補助｢新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣｣執行團隊撰稿／2014年/3月）

責任編輯：鄭國威│元智大學資訊社會研究所

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