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東海大學 法律學系 范姜真媺所指導 陳秀菁的 個人位置資料之研究－日本法為借鏡 （2021），提出工研院服科中心ptt關鍵因素是什麼，來自於位置資料、隱私權、個人資料保護法、個人情報保護法、行動定位服務、嚴重特殊傳染性肺炎。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 管理學院MBA 盧希鵬所指導 林育琦的 數位足跡巨量資料應用之網路聲量對台灣上市公司股價漲跌趨勢之影響性研究 （2015），提出因為有 大數據、情緒聲量、漲跌、股價、正面情緒、負面情緒的重點而找出了 工研院服科中心ptt的解答。

最後網站吳志毅Ptt. 工研院電子與光電系統研究所所長吳志毅專訪zfl則補充：資通所/服科中心. 電光系統所/. 感測中心/. 記者洪友芳／新竹報導〕 工研院今天宣佈，現任電子與光電研究所所長劉軍廷升任工研院副院長，同時兼任電子 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了工研院服科中心ptt，大家也想知道這些：

個人位置資料之研究－日本法為借鏡

為了解決工研院服科中心ptt的問題，作者陳秀菁 這樣論述：

本文旨在探討位置資料所涉權利保護及其法規範。隨著無線通訊的蓬勃發展，智慧型手機進入興盛時期，結合行動通訊與數位生活，早已成為現代生活之常態，更是人類科技生活中不可或缺之裝置。爾後科技服務不斷推陳出新，其中更是以位置資料之相關應用受到公務機關、非公務機關以及民眾之重視，此應用可藉由通訊裝置之使用者端末訊息來確認定位，主動提供需要資訊或是相關服務，不僅讓公務機關推行政策或是非公務機關產品行銷成本更加低廉且有效率。然而水能載舟，亦能覆舟，當位置資料越來越被廣泛使用後，其所帶來風險也越來越大。倘若將利用之位置資料加以蒐集比對後即可側寫（profiling）出特定使用者生活空間及時間之略圖，進而勾勒出

使用者之生活習慣、興趣及思想等，將會對於民眾隱私權造成莫大之衝擊。因此，各國也注意到此一隱憂並逐漸採取管制手段加以規範，如：歐盟之GDPR以及日本個人情報保護法已先後將「位置資料」規範於個人資料保護之範圍。反觀我國，對於位置資料之討論微乎其微，更無相對應之定義，若以目前法制是否足以因應當前多樣科技服務狀態下之個人即時監控之疑慮，亦容有討論空間。故本文欲從此論點出發，聚焦於位置資料之使用與權利保護，檢視目前法制之規範，並進一步探討公務機關與非公務機關因應COVID-19之疫情肆虐，利用位置資料防止疫情擴散之相關政策，如：健保卡串連旅遊史、電子圍籬、簡訊實聯制、公布確診者足跡等之適法性及適當性探討

。最後，透過分析日本法制以審視我國現行相關法律之不足，提出相應之建議規範，期盼能對此問題貢獻棉薄之力。

數位足跡巨量資料應用之網路聲量對台灣上市公司股價漲跌趨勢之影響性研究

為了解決工研院服科中心ptt的問題，作者林育琦 這樣論述：

本研究旨在探討網路情緒聲量與股價漲跌趨勢之互動關係，透過質化研究的觀察方式，找出一些足以預測股市波動的指標，以做為未來投資方向的參考依據。本研究係以2014年10月到2015年3月間之台指MSCI101上市公司為樣本，運用蜘蛛爬文技術取得網路上針對該企業討論的正面情緒聲量，如：快樂、看好、利多、成長、有感、推薦等..與負面情緒聲量，如：悲傷、低劣、看壞、下滑、生氣、落寞等，進行聲量統計，計算當正面情緒大於負面情緒時，與前日、當日、次1日、次2日、次3日、次4日、次5日股價上漲是否有關連，以及當負面情緒大於正面情緒時，與前日、當日、次1日、次2日、次3日、次4日、次5日股價下跌是否有關聯。本研

究主要實證結果如下：1. 當網路討論正面情緒大於負面情緒達51以上時，開始觀察到聲量發生的前或中或後，發生股票收盤價上漲的機率普遍大於總上漲的機率。2. 當網路討論負面情緒大於正面情緒達時，多數可觀察到前或當交易日下跌的機率大於總下跌的機率。3. 當網路討論正面情緒大於負面情緒達101以上時，普遍會發生當日甚至到次五交易日股價上漲機率大於總上漲的機率，情緒聲量此時可視為股價上漲的領先指標。但，當網路討論負面情緒大於正面情緒時，普遍會發生情緒聲量的前一天發生股票下跌機率大於總下跌的機率，情緒聲量此時可視為股價下跌的落後指標。但，各現象的發生仍依各企業特性與產業環境有所不同，情緒聲量與股價漲跌之間

的影響關係也有所不同。透過實證結果，網路情緒討論聲量與股價漲跌趨勢確實存在一定的互動關聯性。與Stockfeel曾提出運用社群網站Twitter上大眾情緒的推文可有效預測股票市場的發展趨勢不謀而合。

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