記者會的成功讓整個團隊士氣大振，但大財卻沒有沉浸在勝利的喜悅中。當晚，當其他人都回去休息時，他一個人留在露藝紗咖啡店，專注地盯著電腦螢幕。
「還在研究那支攻擊影片嗎？」霈姊不知何時走了回來，手裡拿著兩杯熱咖啡。
「嗯，」大財接過咖啡，感激地看了她一眼，「這支影片的製作技術太專業了，不像是一般的政治對手能做出來的。」
霈姊在他旁邊坐下，「你發現什麼了嗎？」
「很多奇怪的地方。」大財指著螢幕上的分析圖表，「影片的上傳時間、傳播路徑、甚至是留言的模式，都顯示這是一場有組織的攻擊。」
霈姊看著那些複雜的數據，皺起眉頭：「這些我看不太懂，但是...感覺有點熟悉。」
「熟悉？」大財敏銳地捕捉到了這個詞，「妳之前見過類似的攻擊模式嗎？」
霈姊遲疑了一下，「可能是我想多了。不過大財，你要小心一點。如果對方真的這麼專業，他們可能不會就此罷休。」
第二天早上，小潔和阿美趕到咖啡店時，發現大財已經在電腦前工作了幾個小時。他的桌上放著好幾個空咖啡杯，眼睛有些紅腫。
「大財，你該不會一整夜沒睡吧？」小潔擔心地問。
「我有瞇一下啦，」大財揉揉眼睛，「不過我發現了一些重要的線索。你們看這個。」
他打開Gemini，開始展示他的分析過程：
請幫我分析社群媒體攻擊事件的數據模式：
事件描述：政治抹黑影片突然在多平台大量傳播
收集數據：
- 發佈時間：凌晨3:17分同步上線
- 平台分佈：FB、IG、YouTube、TikTok同時出現
- 初期分享者：46個帳號，註冊時間都在最近三個月
- 留言模式：前100則留言中，82%使用類似的句型結構
- IP位置：70%來自同一個VPN服務提供商
請分析：
1. 這種模式代表什麼意義？
2. 如何進一步追蹤攻擊來源？
3. 有什麼技術手段可以反制？
Gemini給出了詳細的分析結果，指出這明顯是一場有組織的網路攻擊，使用了專業的社群操作技術。
「這不是普通的政治抹黑，」大財解釋著，「這是專業級的網路戰爭。對方使用了水軍帳號、協調性分享、還有情感分析優化的內容策略。」
阿美看著這些數據，驚呼：「天啊，這些技術我只在國外的選舉干預事件中聽過。誰會花這麼大的成本來對付南桃鄉的一場選舉？」
小潔意識到這是一個重要的學習機會：「大財，你能教我們怎麼做這種分析嗎？我們不能只有你一個人會，萬一你不在怎麼辦？」
「當然可以，而且現在AI讓這種分析變得簡單多了。」大財開始設計教學課程，「即使沒有技術背景，也能學會基本的數據偵探技巧。」
他打開一個新的Gemini對話：
請為非技術背景的人設計社群媒體數據分析教學：
學習者：政治工作者，無程式背景
目標：能夠識別和分析網路攻擊模式
工具：一般人可取得的免費工具
請提供：
1. 基礎概念解釋（用生活化的比喻）
2. 實用的數據收集方法
3. 簡單的分析框架
4. 異常模式的識別技巧
5. 步驟化的操作指南
「首先，」大財開始解釋，「數據分析就像當偵探一樣。我們要收集證據、找出規律、推理真相。」
他在白板上畫了一個簡單的圖：「假設正常的社群傳播就像漣漪，從一個點慢慢擴散出去。但是人工操作的傳播，就像同時丟了很多顆石頭，會有很多個擴散中心。」
小潔恍然大悟：「所以你剛才說的『同時上線』就是這個意思？」
「沒錯！而且你看，」大財指著數據，「正常用戶的行為模式是不規則的，但是水軍帳號的行為就很機械化。比如說，他們都在特定時間點活躍，留言的句型結構也很相似。」
接下來的兩個小時，大財帶著大家進行實戰練習。他教她們使用各種免費工具：
「Google Trends可以看關鍵字的搜尋趨勢，」大財示範著，「如果某個關鍵字突然暴增，但沒有相應的新聞事件，就可能是人工操作。」
阿美馬上上手：「我來查一下我們這次的事件。哇，『南桃假象』這個詞在攻擊影片上線後，搜尋量激增了500倍！」
「非常好的觀察，」大財讚許，「現在我們來用Gemini分析這個數據模式。」
請分析以下搜尋趨勢數據：
關鍵字：「南桃假象」
趨勢：24小時內增長500倍
時間點：與攻擊影片上線時間一致
地區分佈：70%來自非南桃地區
這種模式說明了什麼？如何利用這個資訊？
霈姊也加入了學習：「我來試試看分析留言模式。」她複製了一些攻擊留言，輸入給AI：
請分析這些留言的模式：
留言樣本：
「這種政客不可信」
「南桃不需要這樣的候選人」
「看起來就是騙票的」
「我們要的是真心為民服務的人」
請分析：
1. 語言模式的相似性
2. 情感傾向的一致性
3. 是否可能來自同一來源
「哇，AI說這些留言有87%的語言模式相似度，而且都使用了特定的情感操作技巧。」霈姊有些震驚，「現在的網路攻擊已經這麼精密了嗎？」
就在大家沉浸在學習的樂悅中時，大財突然發現了一個重要線索。
「等等，你們看這個。」他指著一組數據，聲音有些緊張，「攻擊影片的metadata顯示，它是用特定的軟體製作的。這個軟體...很昂貴，而且在台灣的使用者不多。」
小潔湊過來看：「能查到誰購買了這個軟體嗎？」
「理論上可以，但需要一些時間。」大財繼續分析，「不過更重要的是，我在分析IP位置時發現，雖然大部分流量來自VPN，但有幾個初期的種子帳號忘記掩蔽真實IP。」
他打開地圖，指出幾個紅點：「你們看，這些IP位置都在台北，而且...其中兩個位置我覺得很眼熟。」
霈姊看到地圖上的標記，臉色突然變得蒼白。其中一個紅點，正是她前夫志明的公司所在地。
「霈姊，妳怎麼了？」小潔注意到她的反應。
「沒...沒什麼，」霈姊努力讓自己看起來正常，「只是覺得這些攻擊真的很可怕。」
但大財的眼睛很銳利，他注意到了霈姊的異常反應。在心中，一個可怕的猜測開始形成。
儘管內心有所懷疑，但大財決定先專注於當前的任務：制定反制策略。
基於以下分析結果，請制定網路攻擊的反制策略：
攻擊特徵：
- 有組織的水軍操作
- 專業的內容製作技術
- 多平台協調攻擊
- 使用VPN掩蔽身份
我方資源：
- 有限的技術能力
- 強大的AI輔助工具
- 真實的內容和支持者
- 正當的道德立場
請提供：
1. 即時應對策略
2. 長期防護方案
3. 正面內容策略
4. 證據收集計畫
根據AI的建議，團隊制定了多層次的反制策略：
即時應對：
長期防護：
證據收集：
這次的數據分析訓練，讓團隊的合作達到了新的境界。每個人都找到了自己在資訊戰中的角色：
大財：技術分析師，負責深度數據分析和系統建設
小潔：戰略指揮官，負責整體策略制定和對外溝通
阿美：情報收集員，負責社群監控和正面內容創作
霈姊：後勤參謀，負責邏輯檢查和心理支持
「我們現在就像一個專業的數位戰爭小組了，」阿美興奮地說，「每個人都有自己的專長，但又能互相配合。」
小潔點點頭：「更重要的是，我們現在不只是被動挨打，而是有能力主動出擊了。」
大財看著團隊成員們專注學習的樣子，心中湧起一陣溫暖。但當他的目光移到霈姊身上時，看到她眼中的擔憂，那個可怕的猜測又浮現了出來。
當天晚上，大財決定獨自進行更深入的調查。他使用了更高級的追蹤技術，試圖找出攻擊的真正來源。
在一個複雜的數據追蹤過程中，他發現了一個震驚的事實：其中一個攻擊帳號的註冊信箱，與霈姊之前提過的某個email地址有關聯。
「不可能...」大財喃喃自語，「這一定是巧合。」
但作為一個理性的技術人員，他知道在數據面前，巧合往往意味著某種更深層的聯繫。
他決定暫時保留這個發現，但心中已經開始為最壞的情況做準備。如果他的猜測是真的，那麼團隊即將面臨的，不只是一場選舉戰爭，而是一場關乎信任和背叛的個人戰爭。
儘管心中有所擔憂，但看到小潔、阿美和霈姊都在認真學習數據分析技巧，大財還是感到欣慰。
「今天我們都學會了用數據當偵探，」小潔總結著，「這種能力在AI時代真的很重要。」
「對啊，」阿美附和，「以前我只會看表面的訊息，現在知道要深入分析背後的模式了。」
霈姊也點頭：「雖然有些複雜，但確實很有用。我們現在有能力保護自己了。」
大財看著她們，心中五味雜陳。他真心希望自己的懷疑是錯誤的，希望這個溫暖的團隊能夠永遠保持純真。
但作為團隊的技術守護者，他必須做好面對一切的準備。即使真相會讓人痛苦，也總比被蒙在鼓裡要好。
「無論遇到什麼挑戰，」他在心中暗自發誓，「我都會保護好小潔，保護好這個團隊。」
窗外，南桃鄉的夜色寧靜，但在數位世界中，一場看不見的戰爭正在悄悄展開。而在這場戰爭中，最痛苦的往往不是技術的對決，而是人心的選擇。
本節重點技能：
情感發展：團隊技能提升，大財發現可疑線索，霈姊的秘密開始浮現
劇情推進：掌握技術優勢，但更大的陰謀正在浮現
若迫不及待想要知道之後的故事發展，可以到鏡文學，故事的部分，我已經都上傳到這裡，歡迎使用打賞功能等📚，是對筆者最實質的鼓勵🥰。ps:實做的部分還是會只放在鐵人賽喔
我是 Wolke。我是一名專業程式開發者，專長是開發 AI 和程式解決方案。
我投入了不少時間在專業發展上。我是多本書的作者，其中包括《LINE聊天機器人+AI+雲端+開源+程式：輕鬆入門到完整學習》和《ChatGPT來襲，未來人人都需具備的運算思維！應用詠唱工程來釋放程式生產力—程式學習/開發篇》。也有出版線上課程，我熱衷於分享我的經驗和技術，幫助其他開發者更好地利用 AI 工具。
也在許多知名大學、論壇、社團擔任講者，如果貴方有需要也歡迎與我聯繫。
2023年 講座 紀錄
最後這篇文章若有切合你的需求，敬請訂閱按讚分享
本系列相關內容已轉載及加強到筆者 2025 年 所出版之
若這篇文章對您有實質幫助🙏，還望購買書籍📚，是對筆者最實質的鼓勵🥰。
掌握AI輔助的數據分析技能，特別是針對社群媒體和網路行為的分析。本指南將幫助非技術背景的使用者，運用AI工具進行基礎但有效的數據分析，培養數位時代的偵探思維和資訊判斷能力。
在開始任何數據分析前，先用AI幫助你釐清問題：
請幫我定義數據分析問題：
背景情況：[描述你要分析的情況]
困惑點：[你想要了解什麼]
可取得資料：[你能收集到的數據類型]
分析目標：[你希望獲得什麼洞察]
請提供：
1. 清晰的問題陳述
2. 可驗證的假設設定
3. 所需數據類型清單
4. 分析方法建議
5. 預期結果的評估標準
使用AI制定數據收集計畫：
請為以下分析目標設計數據收集策略：
分析目標：[具體的分析問題]
資源限制：[時間、技術、預算限制]
法律考量：[隱私和合規要求]
請提供：
1. 數據來源清單（公開可取得）
2. 收集方法和工具推薦
3. 數據品質檢查標準
4. 倫理和法律注意事項
5. 收集時程規劃
首先用AI學習關鍵指標的含義：
請解釋社群媒體分析的關鍵指標：
平台：[Facebook/Instagram/Twitter/TikTok等]
分析目的：[品牌監控/危機管理/市場研究等]
請說明以下指標的意義和分析方法：
1. 觸及率vs互動率
2. 分享模式和擴散路徑
3. 情感分析和輿論傾向
4. 用戶行為模式
5. 異常活動識別
學習如何識別不自然的社群活動：
請教我識別社群媒體的異常活動模式：
正常vs異常的判斷標準：
1. 帳號特徵分析
2. 行為模式檢查
3. 內容特徵識別
4. 時間模式分析
5. 網路關係分析
請提供具體的識別技巧和實例說明。
請指導我使用Google Trends進行深度分析：
分析目標：[你要研究的主題]
時間範圍：[分析時間段]
地區設定：[目標地區]
請提供：
1. 關鍵字設定策略
2. 趨勢解讀技巧
3. 相關話題挖掘
4. 地區差異分析
5. 預測應用方法
請教我使用各平台的原生分析工具：
目標平台：[選擇平台]
分析需求：[具體需要了解的內容]
請說明：
1. 免費工具的功能和限制
2. 重要數據的位置和意義
3. 匯出和整理數據的方法
4. 分析報告的製作技巧
5. 行動建議的推導過程
請幫我將數據轉化為有說服力的視覺呈現：
數據類型：[描述你的數據]
分析目標：[想要呈現的洞察]
受眾特性：[報告對象的背景]
請建議：
1. 最適合的圖表類型
2. 視覺設計的要點
3. 說故事的結構
4. 重點突出的技巧
5. 互動元素的設計
請用生活化的比喻解釋統計概念：
需要解釋的概念：[平均數/中位數/標準差/相關係數等]
應用場景：[具體的分析情境]
受眾背景：[非統計專業人士]
請提供：
1. 簡單易懂的比喻
2. 實際應用的例子
3. 常見誤解的澄清
4. 實務判斷的技巧
5. 進階學習的建議
請教我判斷網路資訊真偽的方法：
資訊類型：[新聞/圖片/影片/數據等]
判斷情境：[時間緊迫/專業領域/爭議話題等]
請提供：
1. 快速檢查的方法
2. 來源可信度評估
3. 交叉驗證的技巧
4. AI工具的應用
5. 錯誤資訊的特徵識別
請指導我進行合法的網路足跡分析：
分析目標：[了解特定現象或事件]
倫理界限：[隱私保護和法律合規]
請說明：
1. 公開資訊的收集方法
2. 數位足跡的解讀技巧
3. 模式識別和關聯分析
4. 法律和倫理的界限
5. 分析結果的驗證方法
目標：分析特定品牌在社群媒體的聲量和情感傾向
步驟：
目標：追蹤特定議題的網路討論發展
步驟：
目標：分析競爭對手的數位策略和表現
步驟：
請為我設計高效的數據分析工作流程：
分析需求：[定期/緊急/深度分析]
時間限制：[可投入的時間]
技術水平：[初學者/中級/進階]
請提供：
1. 優先順序的判斷原則
2. 時間分配的建議
3. 自動化工具的應用
4. 品質控制的檢查點
5. 持續改進的方法
請指導我如何有效溝通數據分析結果：
受眾類型：[決策者/同事/客戶/公眾]
複雜程度：[技術細節/高層概況/行動導向]
請建議：
1. 報告結構的設計
2. 視覺呈現的技巧
3. 口頭說明的要點
4. 問題應答的準備
5. 後續追蹤的方法
請說明數據分析中的隱私保護要求：
分析場景：[商業/學術/個人研究]
數據類型：[個人資料/行為數據/公開資訊]
請說明：
1. 法律合規的要求
2. 倫理標準的考量
3. 數據安全的保護
4. 結果使用的限制
5. 風險管控的方法
請幫我識別和避免數據分析中的偏見：
分析主題：[你的分析主題]
可能偏見：[樣本偏差/確認偏誤/文化偏見等]
請提供：
1. 常見偏見的識別方法
2. 客觀分析的技巧
3. 多角度驗證的策略
4. 結論謙遜的表達
5. 持續學習的態度
請為我規劃數據分析技能的發展路徑：
目前水平：[描述你的現況]
職業目標：[希望達到的水平]
時間預算：[可投入的學習時間]
請提供：
1. 學習階段的劃分
2. 每階段的重點技能
3. 推薦的學習資源
4. 實踐項目的安排
5. 成果評估的標準
請建議在特定領域深化數據分析技能：
目標領域：[行銷/政治/教育/健康等]
專業需求：[該領域的特殊要求]
請提供：
1. 領域特定的指標和方法
2. 專業工具和資源
3. 行業標準和實務
4. 職涯發展的機會
5. 持續學習的管道
問題：從有限數據得出過度廣泛的結論
解決：建立嚴格的推論框架，承認分析的限制
問題：使用不具代表性的數據進行分析
解決：檢查數據來源的代表性，適當調整結論
問題：認為有相關性就表示有因果關係
解決：學習因果推論的方法，謹慎使用因果語言
記住，數據分析的目標不是證明你已經相信的事情，而是發現你不知道的真相。AI可以大大提升你的分析能力，但批判性思維和倫理判斷永遠是人類獨有的優勢。透過AI輔助的數據分析，你將能夠在資訊爆炸的時代中找到真正有價值的洞察！
我是 Wolke。我是一名專業程式開發者，專長是開發 AI 和程式解決方案。
我投入了不少時間在專業發展上。我是多本書的作者，其中包括《LINE聊天機器人+AI+雲端+開源+程式：輕鬆入門到完整學習》和《ChatGPT來襲，未來人人都需具備的運算思維！應用詠唱工程來釋放程式生產力—程式學習/開發篇》。也有出版線上課程，我熱衷於分享我的經驗和技術，幫助其他開發者更好地利用 AI 工具。
也在許多知名大學、論壇、社團擔任講者，如果貴方有需要也歡迎與我聯繫。
2023年 講座 紀錄
最後這篇文章若有切合你的需求，敬請訂閱按讚分享
本系列相關內容已轉載及加強到筆者 2025 年 所出版之
若這篇文章對您有實質幫助🙏，還望購買書籍📚，是對筆者最實質的鼓勵🥰。
🕵️♀️ 人人都能當數據偵探！
🤖 AI 神助攻，揭穿網路攻擊！
📈 看懂數據，不再被輕易帶風向！
#數據分析 #AI時代 #資訊戰 #Gemini #數位素養
iThome鐵人賽
看影片追技術
看更多