解讀臉書、推特　培養問對問題的人

「過去傳播人只懂內容，不知怎麼跟資料連結，但資料本身可以結合數量、經緯度、時間做分析，都是傳統內容分析做不出來的，」陳百齡說。

當工程師的翻譯官

這門課讓不同背景的學生都來修課，包括傳播、社會、資訊科學、商業管理等科系。期初到期末透過混合分組，讓多元背景的學生學習溝通與跨界合作。

不只學生，連老師也跨領域。早在十年前，政大資訊科學系跳脫限制，往外和傳播學院合作設立數位內容碩士學程，傳播學院學生得學會程式設計，現在也學虛擬實境。

政大進一步建構不只跨系，而是跨校的「社群運算與巨量資料中心」。社群媒體資料分析這門課因應跨領域學程與研究而生，由三位老師共同授課，包括政大資科系教授陳恭、政大傳播學院教授陳百齡、玄奘大學大眾傳播系副教授鄭宇君，更有四到五個星期的時間，由高雄大學、淡江大學和業界講師輪流授課。

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「跨領域合作才能培養轉譯人才，」陳恭解釋，轉譯就是透過讓傳播或商管學生對工具有基本概念，讓天馬行空的想像因為溝通變得更加具體；而傳統資訊科系的學生也因為接觸到人的需求，有助改善使用者體驗。

政大廣告所碩三學生李欣穎，兩年前在這門課分析政大YouBike站點借還頻率，發現學生週一和週五通常為了返鄉而不排課，證明YouBike的借還與學生作息關係密切，提供YouBike站點調配車輛的依據。

李欣穎沒有工程背景，修課後更組團參加經濟部黑客松（hackathon），從上百個團隊中脫穎而出拿到冠軍，甚至回頭當課程的業界講師。

「現在同時面對客戶在社群媒體行銷的需求，同時要將這些需求翻譯成工程師了解的語言，我像是轉譯溝通的橋梁，」還沒畢業就進入輿情分析的科技公司擔任專案經理，李欣穎特別有感。

除了轉譯，跨領域要培養的更是創新。

「台灣學生最弱的，不是解決問題，而是問對問題的能力。」

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熱門的「大數據」和「電腦運算思惟」（computational thinking）帶學生解決問題，但陳恭認為，在每個人都容易被取代的未來，「問對問題才能創新。」

為了讓學生問對問題，期末專案前，陳恭設計至少花一堂課讓各組提案，由業師與三位共同授課的老師給予數位行銷、視覺化與資料分析的建議，不只問團隊想解決的問題，還追究這些巨量資料如何協助團隊找出答案。

陳恭就舉例，過去曾有一組團隊想要整合部落格上各種關於大阪旅遊的資訊，但因為資訊太過凌亂與分散，也不確定使用者需要什麼，所以老師就建議學生分析部落格文章的留言，了解使用者需求，問對問題。

這些轉譯溝通與跨界合作，不只在課堂上發生，更倚靠實作。教育部資訊及科技教育司科長藍曼琪認為，這個計劃最大的特色，就是將真實世界的問題交給學生解決。

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從學期第三週開始，每週課程都有實作專案的時間；學期週間舉辦工作坊，教更多清理與分析資料的工具，培養學生實作能力。「與其上一千門課，倒不如做一百個專案，」陳恭說得自信。

從課程到工作坊都只是開端，一個將跨領域的學生集合起來思考問題的開端，「怎麼可能上完一堂課就有什麼改變？所以有的學生覺得課程不夠，就去參加黑客松、參加創新競賽。」

對陳恭來說，更重要的是課堂外，如何透過參與活動自學、實作演練與角色分工，繼續將改變的觸角延伸到社會。

結合有故事和有技術的人

已經舉辦三年、為期四天的暑假資料科學夏令營，以及今年第一屆的寒假資料科學營隊，正是課堂內外的經驗集結，形成更大的資料科學社群，讓跨領域的團隊合作不只發生在課堂。

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台大基因體與系統生物學學程碩一的林庭蔚，自學資料分析工具，主動參加今年的資料科學營。四天營隊結束後，林庭蔚和團隊針對高齡化問題，結合WHO友善老人手冊指標，用R語言開發評估工具與指標，設計全台適合高齡居住的地圖。

研發成果更在今年七月史丹佛大學舉辦的R語言學術期刊會議上，對Google、亞馬遜、微軟等公司在內的上千人發表。

「跨領域人才要做的，是把技能帶到專業領域，解決過去做不到的事情，」林庭蔚回想資料分析的訓練過程，訓練最多的是思考能力。

除了營隊，學生也與公益團體合作，利用開放資料解決問題，就是「Data For Social Good」專案。環境資訊協會、雙連視障關懷基金會都是合作對象。

十年前，資訊跨傳播的組合成型。十年後，世界在數位科技的刀光劍影中轉瞬即變，「有故事和有技術的人一起，一定創造令人驚豔的成果，」語畢，陳恭眼神熠熠，閃著光。

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