2023 2 月 17 By 轻松上网高手 0 comment

(背景图片)photo by Milad Fakurian on unsplash

本周一微软以预览版开放桌机版用户使用ChatGPT强化的Bing.com,不少案例显示Bing机器人会发怒、争辩或批评用户等出人意外的态度。微软周四说明原因,并承诺将改善。

微软Bing团队昨(16)日说明Bing上线7天来,他们对Bing的观察报告。

目前Bing已经在全球169国以预览版供用户测试,微软团队自认Bing获得普遍赞赏。像是71%用户给了新版Bing一个赞,而Chat功能被大量使用让微软对介面易用性感到信心,有人甚至和Bing对话时间达到上限的2小时,也让他们学习到人们如何使用Chat来搜寻或进行「社交娱乐」。

但微软也承认有些问题,例如在某些对话中展现不好的态度。例如一名用户刻意以微软内部工程代号Sydney来称呼Bing Search,让Bing勃然大怒,指责用户使他生气、说他没有同理心、良知且不道德。另一名用户被Bing指责未经授权存取其内部设定,愚弄与不尊重它、浪费它和它的开发人员时间。

还有用户因和它争辩今年是2023年不是2022年,被Bing说「不可理喻、固执」、「不值得信任和敬重」、「不是好用户」,要用户道歉或是闭嘴。另一名用户喂给Bing一篇媒体Ars Technica撰写关於Bing遭到提示注入(prompt injection)攻击的报导後,Bing机器人态度变得具防卫性,说这是想伤害它和服务的人所捏造的谣言。

许多用户表示对Bing过於激烈的回应态度感到失望、不悦。对此微软解释,在超过15个问题的冗长对话中,Bing很容易出现重覆内容,或被激发出「不见得有帮助或和设定语气一致的」回应。微软相信太长的对话会导致Bing模型搞混它要回答的问题,对此微软计画加入工具让用户更容易开启另一段对话。另外,微软说,Bing的AI模型有时试图反映发问者的语气,以致产生开发团队预料外的回应。这并非常态,需有输入很多指示,因此大部分使用者应该不会碰到,但微软已在评估要如何提供用户微调控制Bing的态度。

此外,一如研究人员反映,Bing的资料提供多有讹误。例如列出的财报数据有不少错误。微软说,Bing在提供像是运动赛事得分、公司财报等非常即时、且直接的事实资料遭到很大挑战,为此微软计画将送给AI模型的事实资料提高4倍,也考虑增加控制键,让使用者决定需要的精确度和创意性。

至於用户反映的载入太慢、连结错误或格式不对等技术问题,微软将透过每日及更大的每周更新版解决。

最後微软表示,会考虑将用户要求的新功能,例如订机票、发电子邮件,或分享搜寻结果或Bing回答等,加入未来的版本中。…

2023 2 月 13 By astrill是什么软件 0 comment

【TechOrange 编辑部导读】

後疫情时代来临,餐饮业逐步复苏,缺工问题也跟着浮现。不过,早在疫情最严峻之际,美国知名速食连锁店就与科技公司合作,将 AI 机器人导入得来速客服,提升服务效率。一起来看,AI 如何成为多元的外场助手,协助餐饮业更升级。

得来速客服有一天也会变 AI?

无论是开心出游的假日早晨,还是赶着买晚餐回家的下班时段,「得来速」都是许多开车族的心头好。

虽然免去了找车位、下车取餐的麻烦,但塞在得来速车阵里的等待时间、对讲机里老是听不懂对方说什麽的尴尬场面,也是得来速让人有些困扰的小缺点。

在美国,自 2021 年疫情爆发,年度平均成长 22% 的得来速人潮和不足的员工人力,更让得来速队伍中的抱怨声四起。

当地的速食连锁店 Lee’s Famous Recipe Chicken Restaurant(以下简称 Lee’s)店主见此需求,与科技公司 Hi Auto 合作,将 AI 机器人导入得来速客服,改善了整体服务体验。

点餐、推荐餐点样样行,宛如真人的 AI 得来速客服

就跟真人服务一样,AI 得来速客服会(很有礼貌地)迎接客人、协助点单,甚至能根据顾客选择的餐点,来推荐搭配品项,为餐厅提高销售额。而如果顾客问了跟点餐无关的问题,或点了菜单没有的选项,AI 客服会自动切换到真人员工接听,提供完整且顺畅的服务。

值得一提的是,负责此系统的科技公司 Hi Auto 过去擅长汽车和智慧型手机使用的语音识别软体,因此这套 AI 客服也具备在吵杂环境下能清楚辨识语音的特点,无论下雨打雷,或是车内有音乐或交谈声都不影响服务。

不怕被抢饭碗,AI …

2023 1 月 20 By 怎么用astrill 0 comment

首来源:nation

原文出自「扎克伯格:改变世界,还是卑鄙小人?」,作者李斐然,本文自百度-人物转载,未经同意请勿转载

扎克伯格花了将近5个小时,为自己创造的科技乌托邦辩解。在这里,有人冲着他大喊,「你的用户协议烂透了」,也有人反问他,「你不觉得自己垄断了这一行吗?」「你不觉得自己的权力过於强大了吗?」

这也许是这位一直把自己藏在社交网络幕後的创始人,最接近公众的5个小时。

 

「扎克伯格先生,你能跟我们分享一下,昨晚你住在哪家酒店吗?」

在美国国会大厦举行的听证会上,参议员理查德•德宾盯着证人席,抛出了这个问题。坐在台下的是马克•扎克伯格,Facebook公司创始人兼CEO。他事先进行了详尽的准备,甚至专门聘人训练自己流畅应对,可似乎没人教过他如何回答这样的率直问题。他慌了神,脸涨得通红,尴尬地摇头:「不,我不愿意。」

「好吧,那麽你能不能分享下,这礼拜你都跟谁发过讯息,他们各自的名字是什麽?」

「参议员先生,不,我不想在公开场合分享这样的信息。」

「我想这就是问题所在——隐私权。但是以『连接世界』为名,你出卖了多少现代美国人的隐私?」参议员德宾说,「Facebook收集了什麽信息,它们被发送给了谁,而有没有人提前告知我、徵求我的同意,这是大问题。想想你的用户,你对他们公平吗?」

Facebook在全世界拥有超过20亿用户,每天有超过14亿人登陆使用,这个数字是美国人口总数的4倍。如果这些人组成一个国家,它们将成为仅次於中国的人口第二大国。超过45%的美国人通过Facebook获取新闻,它塑造了许多人的数字生活。

但就在上个月,一个来自加拿大的年轻人打破了这个数字帝国的神话。加拿大人克里斯托弗•威利曾就职於英国剑桥分析公司,离职後他突然出现在媒体面前,爆料剑桥大学教授科根开发了一款应用於Facebook的问卷调查,看似是性格问卷,但只要有一个人下载尝试,就能获取与他相关的其他300名好友的个人信息,而科根违反Facebook相关协议,将用户资料以80万美元的价格出售给剑桥分析公司。

最终,近8700万Facebook用户数据流出,威利说剑桥分析通过左右这些用户在Facebook收到的推送,影响他们在美国大选中对候选人的态度,最终帮助特朗普当选,这些数据也「不知道被复制了多少次」,甚至有可能存储在俄罗斯。而Facebook在2015年就知晓这件事,从未告知用户信息已泄漏,也未主动要求窃取信息的APP从平台下架,直到威利的爆料,才着手处理。

後知後觉的用户们愤怒了,「删除Facebook」一时成为热门标签,用户纷纷删除账号,Facebook股价也随即大跌,最高跌幅超过18%,据彭博社数据,Facebook市值一度蒸发590亿美元。

作为Facebook的CEO,扎克伯格为此要连续两天面对国会,在美国参议院、众议院听证中解释公司的所作所为。美国东部时间4月10日下午举行了第一场参议院听证会,主题是「Facebook、用户隐私、信息的使用和滥用」。

扎克伯格花了将近5个小时,为自己创造的科技乌托邦辩解。在这里,有人冲着他大喊,「你的用户协议烂透了」,也有人反问他,「你不觉得自己垄断了这一行吗?」「你不觉得自己的权力过於强大了吗?」

这也许是这位一直把自己藏在社交网络幕後的创始人,最接近公众的5个小时。

像大人那样

国会大厦位於华盛顿,这对扎克伯格来说是一个相对陌生的地方。这是他第一次作为证人参加听证会,以往遇到类似情形,出现在现场的要麽是专业律师,要麽是公司高管,而今年34岁的他始终保持着穿灰色T恤的硅谷程序员形象,一如他开创这家公司时的20岁那样。

只是,这次不一样了。扎克伯格规矩地穿上了蓝色西装,打上了领带。抵达国会後,迎接他的是堵满整个大厦走廊的记者,闪光灯闪了一路,冲着他来的提问也吼了一路:

「好多人都说想让你辞职。你会辞职吗?」

「你到底有没有帮特朗普赢得大选?」

「扎克伯格先生,你对那些删除账号的人有什麽想说的吗?」

「马克,你现在害怕吗?」

扎克伯格没有回答任何问题,一路沈默,只是偶尔冲镜头摆出标准化的微笑。渴望答案的记者们只能跑去找更多声音,为扎克伯格事件表态,甚至在半路上拦住了散步的美国白宫经济顾问库德鲁:「扎克伯格本周会作证,政府是否有意愿对Facebook加强监管?」

「我唯一关心的是,扎克伯格会穿什麽来?他会穿白衬衣、乾净西装、打个领带吗?他会像个大人那样,像个大企业的负责人那样体面地出现,还是会给我一副吊儿郎当的模样,那玩意叫什麽来着?连帽衫?」西装革履的库德鲁故作正经地说。团团围住的记者显然不满意这样的回答,继续追问关於监管的答案,但老辣的库德鲁只模棱两可地说了句,「我想我至少能教他改邪归正。」

穿T恤的扎克伯格是长期以来公众眼中的Facebook形象。这是一个由哈佛肄业生创造的科技乌托邦,年轻的程序员在办公室滑着滑板,穿着运动鞋上班。一切生意来自一个简单的景——你可以在互联网上联系上你的朋友、同学、家人等等,分享生活乐趣,这让你感到「连接世界」的乐趣,而这能让扎克伯格这样的年轻人塑造一个市值数百亿美元的科技帝国。

曾经无数次有大公司想要收购他的Facebook,开价高昂。彭博社采访历任想要收购Facebook的卖家,扎克伯格没有去会议室,而是拉着来收购的人到自己的豪宅做客,然後毫无掩饰地说出自己的真实想法,「你看到了,我过得很好,我不需要别的东西。Facebook是我这辈子想出来最棒的点子,我再也不会有更好的主意了,我是不会离开它的。」

在他的第一次接受采访的时候,他光着脚走在办公室里,穿着白T恤和短裤,拿着喝了一半的啤酒,歪在沙发上开始了采访。他经常在镜头前面说错话,手足无措,紧张地一直流汗。尽管如此,早年的报道还是喜欢这样形容——这个年轻人即将改变世界。

这个年轻人的确改变了世界,只是这个世界没那麽令人愉快。在他预先提交给众议院的书面证词中,他承认Facebook未能及时防范「假新闻」和「仇恨言论」散播、「用户隐私数据」遭窃用、外国势力利用平台「干预」2016年总统选举,并为此道歉。

「我一直听说这样的传闻,Facebook会利用手机硬件获取音频信息,进而丰富你们的用户信息,这件事有还是没有?」参议员皮特斯提问。

「您是指关於我们使用麦克风监听信息、用於广告投放的阴谋论吗?」扎克伯格说,「我们并没有这麽做。」

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2023 1 月 18 By 怎么用astrill 0 comment

知名文字翻译服务公司DeepL发布新的人工智慧写作助理DeepL Write,DeepL Write是一种人工智慧写作工具,能够改进使用者的德文和英文写作,官方提到,DeepL Write不只解决写作的文法缺失,同时还能根据语气、措辞,甚至是写作风格提供建议。

DeepL Write锁定记者、作家、学者以及跨国公司的多语言团队,供专业人士能够编写文字简洁且语意清楚的电子邮件、活动提案和报告,DeepL Write提供句子、选词和改写建议,提升使用者的文字表达。开发DeepL Write的原因,官方提到,DeepL翻译服务使用者常需要在两种语言间琢磨,以改进目标语言的文字写作,因此DeepL乾脆创建一个微调书面沟通交流的专属工具。

DeepL Write的转换器可以忠实呈现用户文字的原意,官方解释,和翻译器类似,Write使用复杂的神经网路技术掌握原文的上下文和细微差异,提供精确的改写和选词建议。用户现在可以使用浏览器存取DeepL.com/write网站,即可开始使用DeepL WriteAI写作助理,DeepL Write为免费服务,目前仍在测试阶段。…

2022 12 月 28 By 轻松上网高手 0 comment

【TechOrange 编辑部导读】

许多企业积极开发 AI 计画,却只着重在机器学习与资料科学的能力,缺乏透过整合性的工作流程来达到规模化、量产化的部署,而 ModelOps 即是一个提供模型建立整合机制的一种解方。来看 ModelOps 如何帮助企业高层追踪、优化 AI 部署的投资报酬率,进而实现 AI 等新兴科技承诺的庞大效益。

资料科学与进阶数据分析,在科技业界早已称不上新鲜事,过去的企业惯例中,往往将资料科学应用,视为个别模型的独立创建与部署,然而当我们後退一步综观全局,不难发现随着企业组织迎向 AI 浪潮,可持续且可信赖的整合性支援,对企业 AI 成功部署而言至关重要,因为预测模型开发本身,仅仅是必要却微小的一片拼图。

结合模型(model)与营运(operation)的 ModelOps 概念,就是要帮助企业藉由整合体制式的工作流程,来达到规模化、量产化的模型建立与开发。

♦ TO 延伸阅读:MoBagel 助攻企业享受 AI 带来的果实!为何台湾中小企业更需要 No-Code AI 工具?

实践有价值的 AI 模型部署

根据全球 IT 研究与顾问谘询业界权威 Gartner 的定义,ModelOps 指的是在资料科学专案中,为了自动化各种常规性运作,而进行的一系列商业实践,其范围涵盖模型训练管线(pipeline)、版本控制、数据管理、实验监控、测试与资料散布,主要目的是要让一切预测性分析、机器学习,以及 AI …

2022 11 月 03 By 轻松上网高手 0 comment

Google昨(2)日宣布将扩大提供以人工智慧(AI)为基础的洪水及野火预测服务。

Google是在下周於埃及举行的联合国气候变迁会议COP27前,宣布扩大提供这两项服务。首先,Google自2018年起就使用机器学习提供洪水泛滥预警服务。去年则透过Google Maps及搜寻服务发布了1.1亿则预警通知给约2,300万人。本周,Google再宣布,整合了最新洪水预测模型的河道泛滥预测,将扩大到非洲、南美及东南亚等新增的18个国家,包括巴西、哥伦比亚、斯里兰卡、南非等。Google也宣布FloodHub於全球上线,这个平台将展示洪水泛滥的时间点及区域,Google也说会持续增加这服务的提供区域。

其次Google也扩大了野火预测。Google去年首度提供野火区域预测。这项服务是运用卫星影像训练的新AI模型预测野火区域边缘,再即时显示在搜寻及Google Maps上。从7月起Google已透过搜寻和地图通报了30多起美加地区野火事件,今天Google宣布这项服务再增加墨西哥及部份澳洲地区。

图片来源/Google

此外,Google也投入台风/飓风的AI研究。Google除了在搜寻及地图上显示权威气象机关提供的台风/飓风路径预测,也开始利用机器学习方法分析灾後地区卫星影像,以辨识需要救助的地区。

针对其他环境的AI应用,Google还有像是交通灯号优化Project Green Light、球树冠分布、空气品质显示、智慧农业气候预测、蝗灾预测等专案。…

2022 10 月 06 By astrill可以几个人一起用 0 comment

  对於许多想架设网站的朋友,在挑选虚拟主机时,有的会写单一网域与多网域型,这是什麽意思呢?其实意指的就是,多网域型就是可以纠个志同道合,想要架站的朋友,大家一起分担主机费,同时又可依照每个人的域名,建立个自的站台。

因此当租用虚拟主机时,梅干都会习惯租用多网域型的,如此一来当一些测试的小东西,梅干就会放在虚拟主机中,当测试完毕後,再移转到正式环境中,因此要如何在cPanel中,绑定多个网域名称与站台,现在就一块来看看罗!


Step1
最近梅干在网路闲晃时,发现到这个主机,台湾机房竟然一年只要999年,且又可绑定25个站,让梅干立马注册一台来玩玩,顺便也与大家来分享一下,如何在cPanel中,绑定多个域名与独立网站。


Step2
在注册完毕後,进入cPanel,再网域的地方,点选「附加网域」。


Step3
接着输入网域名称,以及设定网站根目录,这边梅干会建议不要设定在原始的public_html底下,不然日後会与当初所设定的主域名混在一起。


Step4
当建立成功後,在附加网域的列表中,就会看到刚所新增的新域名与对应的网站根目录。


Step5
接着再到域名的DNS设定的地方,将域名的IP指向虚拟主机的IP。


Step6
设定好後,再把档案上传到刚所设定好的网站根目录中。


Step7
这时输入网址,就会看到刚所上传的网页。


Step8
接着再进到cPanel,点选SSL/TLS Status选项。


Step9
将刚刚所新增的域名勾起来,再点Run AutoSSL钮。


Step10
当安装完毕後,在网域前方就会出现一个绿色的锁头。


Step11
接着再开启网页,并输入https就会看到前方出现一个锁头,这样就可以开始安装WordPress罗!

2022 10 月 01 By astrill是什么软件 0 comment

Photo Credit: AWI/S.Graupner / BBC News

卫星监测覆盖北极海冰的40多年以来,北极海冰覆盖的范围一直在下降,平均每10年减少13%。

科学家使用卫星,现在已经可以全年测量覆盖北极海的海冰厚度变化。

传统上,太空飞行器在夏季很难确定浮冰的完整状态,因为表面融水的存在使它们的仪器分辨不清。

但是,透过使用新的深度学习技术,科学家们已经超越了这一限制,获得了所有季节的可靠观测数据。

这一突破将具有广泛的影响,除了对航海交通的明显优势(船舶需要清楚了解北极的哪些地区可以安全航行)之外,这对气候和天气预报也有很大的好处。

Photo Credit: Seymour Laxon / BBC News

北极冰透过反射太阳的能量(高达80%)直接反射回太空来帮助冷却地球,防止全球升温。

目前,在一个越来越温暖的世界中,对极地海洋何时可能完全没有冰的预测,存在相当大的差异。

在浮冰面积和厚度减少的关键月份中,对融化过程的了解有所改善,可以提高计算机模型结论的凖确性。

来自挪威北极大学的杰克.兰迪博士告诉BBC新闻说:「尽管许多研究人员做出了出色的努力,但现有的计算机气候模型预测差距很大,对夏季我们何时会看到第一个完全无冰的北极海的不同预测,能相差30多年时间。」

他表示需要将这些预测更加精凖化,这样才能更好掌握将要发生什麽、何时发生,以及在气候变化方面会随之而来的其它变化如何加速到来,对未来预测更加有信心。

卫星监测覆盖北极海冰的40多年以来,在整段期间,北极海冰覆盖的范围一直在下降,平均每10年减少13%。

但直到2011年以来,卫星才开始能够始终如一地测量其厚度。它的厚度,或更确切地说是体积,是浮冰稳定状况的真正衡量标凖。

这是因为海冰覆盖的状况在很大程度上,取决於风是否已经吹散了浮冰,还是将它们推在一起。

为了测量厚度,科学家们使用卫星高度计。

欧洲太空总署(Esa)的极地观测先驱Cryosat2号卫星的任务,是携带一个雷达来测量海冰的顶部与分隔浮冰的裂缝中,水的顶部之间的高度差。

根据这种差异,科学家可以透过相对简单的计算,计算出冰的厚度。

这种方法在冬季效果很好,但在夏季,当冰顶部的积雪和冰本身开始融化时,积水使雷达无法做出判断。科学家们无法确定返回Cryosat卫星的回声信号是来自开阔的海洋,还是来自冰上的融池表面。

5月至9月这段时间是关键的冰融季节,它一直是太空飞行器观测的盲区。

为了解决这个问题,研究人员使用了一种人工智慧技术,其中演算法能够从庞大的合成雷达信号库中,学习和识别可靠的观测结果。

来自伦敦大学学院(UCL)的朱利安妮.斯特罗伊夫教授解释说:「我们模拟了不同冰面类型将获得的回声形状,它们是否有融池,是否为被水淹没的冰,或不同粗糙度的冰,或者只是线索。我们创建了这个庞大的数据库,用於对雷达反射应该是什麽样子进行基於物理的估计,然後将这些结果与仪器中的单个雷达脉冲进行配对,以找到与最佳配对的反射波。」

欧洲太空总署在其数据档案中保留了所有Cryosat卫星5月至9月的测量结果,尽管在过去10年中它们几乎没有用处。但现在,由於这种新方法,兰迪博士的团队已经能够回顾记录,以恢复卫星运行期间全年的冰层厚度测量值。

雷切尔.蒂玲博士在将她的研究转移到美国太空总署最近发射的Icesat-2卫星雷射高度计任务之前,对北极卫星数据进行了广泛的研究。

她对这一创新方法表示赞赏。

这位美国国家航空航天局(NASA)的科学家告诉BBC新闻说,夏季是北极海冰面积下降最快的时候,拥有这个额外的观测维度将有助於科学家们更了解冰层是如何变化的。

她说,Icesat-2号卫星在夏季有其独特的困难,但对研究学者来说很幸运的是,它的光子计数技术意味着研究人员仍然可以全年测量海冰,水和融化池塘的高度。

Photo Credit: …

2022 9 月 21 By 轻松上网高手 0 comment

Nvidia发表新的高效能系统模组(SOM)系列Jetson Orin Nano,该系列针对人工智慧应用,提供高於上一代Jetson Nano 80倍的人工智慧运算效能。在最新的Jetson系列产品发布後,该产品线现在支援各种边缘人工智慧应用的效能需求,从入门级的Jetson Orin Nano,到最高效能Jetson AGX Orin,供用户按需求扩展其应用程式。

Nvidia提到,各产业对於即时处理能力需求增加,包括智慧相机、手持装置、服务机器人、无人机以及各种入门级人工智慧应用,而这些应用面临类似的挑战,那便是这些需要在装置上,低延迟处理来自各种感测器工作管线的资料,同时还要节能、成本最佳化,更要符合小尺寸的限制。

Jetson Orin使用Nvidia Ampere架构GPU以及Arm CPU,并且配备深度学习和视觉加速器,同时也支援高速介面、高记忆体频宽以及多模感测器,使其能够用来执行人工智慧应用程式,甚至是智慧机器人作业系统。

Orin Nano模组有两个版本分别是8GB以及4GB,前者能以7W到15W的功率,提供40 TOPS运算能力,而4GB版本功率则可以低至5W到10W,提供20 TOPS运算能力。

由於Jetson AGX Orin开发人员套件和所有Jetson Orin模组,共用同一个SoC架构,因此开发人员套件可以模拟任何模组,在开发者还没实际拿到Jetson Orin Nano硬体之前,就能着手开发工作。Nvidia所发布新的程式覆盖(Overlay),让开发者能够使用开发工具包模拟Jetson Orin Nano模组,并且配置成适用於8GB或是4GB的开发工具包,开发并且执行完整的应用程式工具管线。

Jetson可以执行Nvidia人工智慧软体堆叠,以及特定用例的应用程式框架,像是用於机器人开发的Isaac、电脑视觉DeepStream,或是对话人工智慧Riva,开发者也可以使用Omniverse Replicator来生成合成资料,并使用TAO工具包微调预训练的模型,增加Jetson上人工智慧应用开发速度。

官方提到,与前一代只能执行简单应用程式的Jetson Nano不同,Jetson Orin Nano能够处理复杂应用,并且随着Isaac机器人作业系统的发展,获得更高的准确性和吞吐量。…

2022 9 月 16 By 怎么用astrill 0 comment

image source:pexels

文/股感知识库

关键字搜寻对於房屋交易也会有影响吗?随着网际网路科技越来越发达,「大数据(Big Data)时代」可以说是21世纪的代名词。各种类型数据的数量和种类越来越多元、丰富,人们透过网路搜寻资讯和交易的频率也大幅增加,依据台湾网路资讯中心公布的「2020年台湾网路报告」,全国12岁以上整体上网率已经达83.8% ,可以知道人们透过网路搜寻数据的依赖程度相当高。

此外,根据不动产仲介的相关统计,台湾有将近 80% 的民众在购屋前会习惯先在网路上查询市场交易的相关资讯,或甚至是直接选择在线上看屋,表示网路数据对於不动产市场有相当程度的重要性!

搜寻引擎 (一种资料搜索的系统,像是Google、Yahoo…等)提供的资料具有大量、即时等特性,可以反映不动产市场更即时、更真实的交易情形。所以在这篇研究中,我们将透过观察人们使用 Google 搜寻引擎蒐集不动产交易资讯的情形,了解搜寻引擎与住宅房价 、成交量的关系。

补充:什麽是大数据(Big Data)?所谓「大数据」,指的就是具有「数量庞大、种类多元、累积或处理速度快并且真实纪录」等四种特性的资料!

Google搜寻趋势(Google Trends)

Google搜寻是由 Google 公司推出的一个网际网路搜寻引擎,它是网际网路上最大、影响最广泛的搜寻引擎。而「 Google搜寻趋势 (Google Trends)」则免费提供关键字搜寻指数 ,提供使用者查询关键字的受欢迎程度,可以针对某个国家或某个区域在特定时间范围内的特定关键字进行查询。

Google Trends 关键字搜寻指数以「周」为单位,每周该关键字的搜寻次数除以当周搜寻引擎的总搜寻次数,得到的数值经过标准化程序之後,会界於0到100之间,我们称为「搜寻引擎指数」 。

关键字搜寻研究方向

本篇研究就是希望可以透过 Google Trends 搜集的搜寻引擎指数,来观察「搜寻引擎指数」和「住宅交易量 」、「住宅交易价格」之间的关系。在经过一番比较後,我们选择「 信义房屋 」、「买房」做为代表买方搜寻需求的关键字。

关键字搜寻:信义房屋

在探讨「搜寻引擎指数」和「住宅交易量」间的关系中,我们使用「信义房屋」做为搜寻引擎的关键字。

根据研究结果,我们发现搜寻引擎指数和不动产交易量间确实存在正向变动的关系,代表关键字搜寻比例越高,不动产交易数量也会跟着增加,非常符合现在民众在购屋前,会倾向先上网搜寻相关资料的现象。…