衛生福利部長期照顧司主辦的「115 年度長照 3.0 政策及傳播教育訓練」於 4 月 23 日至 24 日舉行，潮網科技與全資子公司「深潮智慧」受邀擔任課程講師，由深潮智慧副總林啟耀和潮網科技數據分析師簡德妍主講，主題為「從輿情到溝通策略」及「AI 在長照溝通的應用」。本次教育訓練參與對象涵蓋全國各縣市衛生局處與長照業務單位，透過近兩小時的實戰課程，深潮智慧示範 AI 如何協助公部門從輿情監測、語意分析，延伸到政府公開資料與 Open Data 政策分析。
本次課程以長照 3.0 政策為核心案例，不僅針對政策本身的網路輿情進行拆解，更進一步示範如何將行政院主計總處、內政部戶政司、衛福部長照司、勞動部等不同政府機關的公開資料，整合為可落實的政策分析架構。透過 AI 協作，原本分散於各平台的政府公開資料與開放資料，可被轉化為決策者能快速理解的圖表、指標與政策建議，協助公部門建立更有效率的資料分析流程。
AI 如何輔助網路輿情分析：3 個讓日報升級為儀表板的關鍵
深潮智慧首先以「長照 3.0」為主議題進行實戰拆解，運用趨勢圖、聲量來源、情緒分析、子議題分類與文字雲等多重視覺化方法，呈現長照 3.0 政策近一年的網路輿論變化。透過輿情資料整理，可進一步看見政策討論並非單一支持或反對，而是同時涉及財政負擔、照顧人力短缺、擴大適用對象、社區據點與在地安老、照顧者壓力、醫療與長照銜接，以及稅制誘因與商業長照險等多重面向；對公部門而言，這類分析的價值不只在於掌握聲量高低，更在於判斷不同討論背後的政策關切與溝通風險。
過往公部門每日收到的輿情日報，多半是依時間排列的條列式紀錄——標題、來源、摘要層層堆疊，當日聲量結構、議題輪廓與情緒走向，往往要靠承辦人員逐筆閱讀後人工歸納。AI 強化後的儀表板則把同一批資料重新組織為三層視覺結構：以「關鍵詞文字雲」一眼突顯當日核心議題（如「長照 3.0」、「醫療」、「居家」等熱詞）、以「AI 重點摘要」自動萃取最值得關注的政策動態與議會質詢焦點，再搭配可篩選的「熱門文章列表」做為延伸閱讀。原本需要逐則翻找的工作，被壓縮成數十秒就能掌握的輿情全貌，這也讓公部門能把更多時間花在判斷與行動上，而非耗在資料整理。
更關鍵的進階是「立場感知情緒分析」。相較於只計算正負面比例的傳統做法，AI 模型可進一步判斷發言立場、指涉對象與脈絡關係，降低語意誤判造成的決策落差。
以長照 3.0 輿情為例，傳統語意分析可能將「批評在野黨阻擋長照預算」一類言論判定為負面，但若從衛福部政策推動立場觀察，該類聲量實際上更接近支持政策推進。經 AI 模型結合脈絡與委託方立場重新判讀後，正面聲量比例由 8.6% 提升至 19.5%，負面比例則由 37.3% 下降至 12.4%，更貼近公部門實際決策需求，也能避免因情緒誤判而錯失政策溝通時機。
如何與 AI 協作進行政策分析：用公開資料看見資源配置差異
深潮智慧進一步在課堂中示範「AI 資料分析協作實戰入門」，以政策決策者常見問題「目前哪些縣市需要更多長照資源協助？」作為開場，現場呈現 AI 如何協助完成搜尋資料、資料清理、資料探索、視覺化生成、詮釋與建議等五個步驟。這段示範凸顯深潮智慧的 Open Data 政策分析能力：不只是找到政府公開資料，更能把開放資料轉化為可以被長官、承辦單位與政策團隊快速理解的決策依據。
透過整合內政部戶政司「縣市人口年齡結構指標」與衛福部長照司「各縣市服務費用申報情形」兩份政府公開資料，AI 協助繪製22 縣市象限地圖，並以「老化指數 × 人均長照費用」區分「高需求高投入」、「低需求高投入」、「高需求低投入」等策略象限。相較於單純羅列開放資料表格，這樣的分析方式能進一步協助公部門辨識哪些縣市可能需要優先補強資源，哪些地區則需要重新檢視投入效益。
更進階的示範則聚焦於「臺北市自費長照市場」：臺北市每百名長者配有 5.54 位外籍看護工，高出全國中位數約 23%（全國中位數為每百名長者配有 4.53 位外籍看護工）。進一步與 AI 協作產製臺北市自費長照市場研究路徑圖，從「公費覆蓋缺口」、「機構床位驅動」到「支付能力差異」逐層拆解政策研究問題，呈現政府公開資料與開放資料如何支持更具體的政策假設與後續研究設計。
從網路輿情監測、立場感知情緒分析，到政府公開資料與 Open Data 政策分析，深潮智慧在本次衛福部長照司教育訓練中，完整展示 AI 如何從單點工具升級為公部門日常決策的協作流程。透過輿情洞察掌握民意脈絡，透過公開資料補足資源與人口結構判讀，再透過 AI 生成視覺化圖表與政策建議，公部門能更快把分散資料轉化為可討論、可驗證、可執行的決策依據。
深潮智慧未來將持續以「輿情洞察、民意調查、資料分析」三大核心服務為基礎，協助政府機關與企業品牌把 AI 從口號變為日常工作流程，並以可信賴的數據分析能力，陪伴客戶在資訊爆量與政策環境快速變動的時代，掌握更清楚的民意、風險與行動方向。