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個人位置資料之研究－日本法為借鏡

為了解決德立莊酒店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。

運用文字採礦解析近年風險管理與保險學術期刊的趨勢與特徵

為了解決德立莊酒店ptt的問題，作者葉家安 這樣論述：

　　本研究以國內的保險相關學術期刊(含TSSCI期刊)做為研究對象，進行文字採礦與多變量分析，進行文章與主題的分類。文字採礦方面，運用python與CKIP進行中文斷詞，運用K-means對於TF-IDF及DTM矩陣進行分群，同時進行視覺化分析，學術文章為2006~2019年的已公開學術期刊，透過期刊的名稱、摘要與關鍵詞，進一步分類與分析隱涵且有用的資訊，辨識研究趨勢及各主題的發展特徵。　　運用K-means的年度主題分類結果，透過新聞媒體的時事發展，可以清楚評析文字採礦結果的合理性與趨勢。分群後的文字探勘 DTM矩陣配合關聯性分析，可以將學術期刊分為8類，運用文字雲的視覺化分析結果以及關聯

性分析可以展現各類別之關鍵詞彙，因此，運用 K-means分類技術進行文字採礦的主題分類結果，可以提供良好的分類效果，同時提供各類別的關鍵詞重要性以及關聯性。