探討方法目的鏈應用於科技政策規劃之可行性-以網路預約叫車服務為例

導讀
為回應聯合國的永續發展目標,各國陸續從「以人為本」的思維,推動貼近民意的科技政策。爰此,本研究以共享經濟下的網路預約叫車服務為例,嘗試運用「方法目的鏈」挖掘民眾重視的要素,作為科技政策之形成依據。
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一、前言

為因應氣候變遷、環境惡化等挑戰,以及改善貧困、不公平與和平正義等問題,聯合國在2015年發布17項永續發展目標(Sustainable Development Goals, SDGs),如圖1所示,呼籲各國從「以人為本」的思維,推動國家發展政策,共同打造美好永續的環境,實現包容平等的世界(UN, 2015)。由於人工智慧、5G及物聯網等技術日益成熟,各國積極運用科技解決國家問題,促進經濟成長、社會進步及環境永續,例如:韓國在2018年發布的「第四次科學技術基本計畫(2018-2022)」,以「運用科技提升國民生活品質,對人類社會提出貢獻」為願景(Ministry of Science and ICT, 2018);德國在2018年推動「高科技戰略2025」,以強化德國創新生態體系為目標,涵蓋社會挑戰、未來競爭力、創新文化及冒險精神等主題(Bundesministerium für Bildung und Forschung, 2018)。

圖1 聯合國永續發展目標

近年來,我國政府為制定讓民眾有感的政策,積極從實體座談會、問卷調查、網路平台及線上直播等多元管道蒐集各界的意見,例如:科技部於2018年舉辦「科學發展策略諮議會議」,邀請諮議委員及各科學領域的專家代表,討論科研人才培育及各領域發展重點的議題(科技部,2018);以及在2019年召開「全國科技發展策略規劃系列會議」,廣邀產業、學界及法人單位之專家代表,共同討論經濟、產業、創新體系及人口結構等關鍵議題,民眾也能透過網路直播及問卷等方式參與討論及發表意見(科技部,2019a)。

科技部在2019年發布的「科技發展策略藍圖(民國108年至111年)」,從「以人為本」的核心價值出發,透過多元管道匯集民眾意見,制定因應社會需求的策略,並掌握全球科技發展趨勢與盤點國內科研能量,規劃未來科研布局(科技部,2019b)。其中,「公共政策網路參與平臺」為資料蒐集來源之一,係由國家發展委員會於2015年所建置,民眾可自由提出公共政策意見,若在60日內有超過5,000人附議,權責機關必須在2個月內提出回應(國家發展委員會,2015),以社會安全及產業經濟的議題居多,各部會可藉此瞭解民眾需求,做為政策之制定及滾動修正的依據。

為推動需求導向的科技政策,必須要瞭解問題本質、影響要素、科技施政結果,以及民眾感受到的價值等。Gutman(1982)提出的「方法目的鏈」(means-end chain, MEC),可用來瞭解目標對象偏好的產品屬性、購買此產品後的結果,以及對顧客創造的價值,已廣泛用於商業活動上(陳宜棻、蔡逸帆,2019;汪美香、楊棠堯、魏志誠,2018),但甚少應用於政策規劃的主題。爰此,本研究從「公共政策網路參與平臺」選擇一個已成案的公共政策提議為例,嘗試運用MEC建立政策議題的屬性、結果利益及價值,此分析方法及結果可作為各部會制定有感政策的參考。

以下將先介紹MEC的分析流程,之後再舉實例,介紹MEC如何應用於政策規劃的領域。

二、方法目的鏈

參考過去文獻(陳宜棻、蔡逸帆,2019;Okello et al., 2019;汪美香、楊棠堯、魏志誠,2018;Bolzani and Foo, 2018)的作法,本研究將MEC的分析步驟分為資料蒐集、內容分析、建立涵意矩陣,以及繪製階層價值圖等四個階段,如圖2所示,分別說明如下。

圖2 MEC的分析步驟

(一)資料蒐集

研究者需針對欲解決的問題,擬定非結構化的開放式問項,透過問卷調查、深度訪談、焦點群體或座談會等方式,蒐集受訪者的意見,引導受訪者將心中所重視的產品屬性、結果及價值連接起來,建立MEC的結構。例如:請問您購買此產品會考慮哪些要素?取得此產品是為了獲得什麼結果?購買後對您會創造什麼價值?

(二)內容分析

根據所蒐集到的資料(如訪談逐字稿、顧客意見回覆函、開放式問卷等)進行要素歸類及編碼,包含屬性、結果與價值等三類,即顧客認知的產品屬性,如品牌、外觀與價格等;顧客使用產品後的結果,即個人的感受或經驗,如耐用、好看與美味等;顧客對產品的最終需求,如安心、快樂與歸屬感等。

(三)建立涵意矩陣

針對前步驟歸類好的要素,統計其在整體資料的出現頻率,包含要素單獨出現的頻率、多個要素同時出現的頻率,建立涵意矩陣(implication matrix),呈現屬性、結果與價值的關係(attribute-consequence-value, A-C-V),當要素的共同出現次數愈高,代表兩者關聯性愈強,例如:日本品牌(屬性)的產品,耐用性高(結果),可安心使用(價值)。此段文字包括三個要素:品牌、耐用、安心,各別及同時出現的頻率為1次。

(四)繪製階層價值圖

涵意矩陣包含所有要素的出現頻率(含單獨及共同),根據屬性、結果與價值等三類可繪製成階層價值圖(hierarchical value map, HVM),即以視覺化圖形讓研究者快速辨識所有要素的關係,但為降低圖形的複雜度及凸顯要素的重要性,必須設定要素共同出現頻率的門檻值(cutoff value),挖掘受訪者的價值認知路徑,制訂具體且有效的經營策略。

三、範例:網路預約叫車服務

由於資通訊科技及大數據分析的成熟,創造許多新興商業模式,例如共享經濟下的網路預約叫車服務,民眾可透過手機、電腦或電話等不同方式,在乘車服務平台即時叫車,系統會自動媒合司機,依指定時間及位置提供載客服務。然而,法規修訂速度趕不上科技變化,容易阻礙創新服務的發展,有鑑於此,本研究從「公共政策網路參與平臺」上,選擇相關且附議門檻達5,000人以上的主題為範例,嘗試應用MEC建立「網路預約叫車服務」之屬性、結果與價值的關係,依照分析步驟說明如下。

(一)資料蒐集

2019年「公共政策網路參與平臺」上與「網路預約叫車服務」最相關且已成案的提議主題為:「提議立網約車專法,保護租賃業與代僱駕駛的就業權利」,提議內容為:「舊的交通法規,無法適合新的科技平台形式,不論怎麼修改都漏洞百出!建議重新訂立網約車平台專法,保護創新平台與代僱駕駛的就業權。」(公共政策網路參與平臺,2019),共有5,352人的附議內容,全部下載成excel檔,作為內容分析的基礎。

(二)內容分析

首先運用文字探勘,統計所有字詞的出現頻率,並去除沒有意涵的文字,例如:為了、就是、為什麼、也是、才會等,以及連字過多的語句,例如:排班等乘客、提升國家競爭力、支持市場自由競爭等,以及整併類似的文字,例如:「競爭」包含公平競爭、良性競爭與自由競爭等;「壟斷」包含市場壟斷、小黃壟斷、計程車壟斷等。最後由該領域的專家及研究者,依其專業知識及經驗,將篩選及整併後的文字進行人工分類,包含屬性、結果與價值等三類要素。

(三)建立涵意矩陣

本研究以前20項出現頻率最多的要素建立涵意矩陣,如圖3所示,可清楚呈現屬性、結果與價值等三大類的連結關係,例如通過網路預約叫車服務專法(屬性),可防止特定對象壟斷市場(結果),提高服務品質(結果),保障民眾權益(結果),實現公平交易市場的目標(價值)。

圖3 網路預約叫車服務的涵意矩陣

(四)繪製階層價值圖

涵意矩陣的平均值為21.69,四捨五入取22作為繪製HVM的門檻值,如圖4所示,僅留下共同出現次數大於22的要素,當值愈高則連結線愈粗,另外若要素單獨出現的次數愈多,則圓圈的面積愈大。HVM可從任一階層向上或向下推論,例如:為了建立自由的網路預約叫車服務市場(價值),必須要有良性的競爭行為(結果),仰賴網路預約叫車服務專法的訂定(屬性)。透過HVM的繪製,可清楚呈現要素之間的關係,作為決策者制定價值導向或屬性導向之重要政策的參考依據。

圖4 網約車的HVM

四、結語

我國科技發展政策的規劃,過去多採由上而下(Top-Down)的方式,由各部會依照中央政府設定之目標推動行動方案。近年來,各部會為呼應聯合國的永續發展目標,同時希望施政讓民眾有感,陸續採用由下而上(Bottom-Up)的方式,從「以人為本」的核心價值出發,透過多元管道匯集各界的意見,推動需求導向的科技政策。本研究以網路預約叫車服務為例,綜整分析結果,產業若要推動自由公平(價值)的網路叫車服務,必須改善市場壟斷問題(結果),讓業者能在公開透明的環境下良性競爭,運用更進步的技術提供更便利的服務(結果)。政府必須改革網路預約叫車服務的相關機制或訂定專法(屬性),促進新型態商業模式的發展;業者則要提升司機素質(屬性)、加強科技應用技能(屬性)及提供多元叫車服務(屬性),並在保障顧客安全及權益(屬性)的前提下,持續導入科技推動創新服務;顧客可依照本身需求,選擇適合的消費方案(屬性),並不吝回饋消費體驗,讓政府能夠持續調整政策,業者也能不斷精進服務內容,完備網路預約叫車服務之生態圈。由於MEC較少應用於政策規劃,試作過程可能不甚嚴謹,但仍期望透過本研究的拋磚引玉,能夠提高政府導入不同政策規劃方法之意願,以兼顧各界需求推動有感施政,完備我國的科技政策形成機制。

參考文獻
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