💡 導遊：社工視角的「即時金融 × 區塊鏈 × Modern Web」研究構想

—— 用生成式AI與社會關懷思維，讀懂數據背後的人

這篇文章想帶大家一起思考：
當金融世界談「即時數據」「區塊鏈」與「AI交易模型」時，
社工能不能也從這些科技裡，看見「信任」「透明」與「社會安全網」的新樣貌？

🧭 一、從體適能研究學到的統計邏輯，搬到金融世界

還記得那篇用六張表格解釋的體適能研究嗎？
我們可以把同樣的「描述 → 關聯 → 預測」分析方法，
應用在金融與區塊鏈的社會研究中，只要換個主角：

這樣就能讓「社會工作」與「金融科技」有交集點——
用AI與數據理解脆弱群體的金錢行為，讓社會安全網更聰明。

📊 二、表1：數據現況 — 理財焦慮與金融素養的樣貌

目的

呈現一般民眾在網路投資、即時交易中的行為差異與信任度。

可收集變項

• 年齡、教育程度、月收入（社經背景）
• 理財工具使用頻率（例如ETF、虛擬貨幣、儲蓄型保險）
• 理財焦慮量表（使用Likert五點量表，1代表很放鬆，5代表非常焦慮）

📘 專有名詞小補充：
Likert量表 是最常見的問卷方法，用1~5分或1~7分表示「程度」。
例如「我覺得投資讓我焦慮」→ 1（完全不同意）～ 5（非常同意）。

🔗 三、表2：即時金融行為與焦慮的關聯

分析邏輯

用「多元線性回歸」來觀察：
即時金融平台（如Odoo FinTech、TradingView、Binance）使用頻率
是否會影響理財焦慮或財務安全感。

舉例

β = 0.62 → 使用越頻繁者，焦慮指數越高。
這代表即時金融資訊太多，可能反而「資訊過量」。

💡 社工關懷角度：
這些人可能陷入「FOMO（Fear of Missing Out, 錯失恐懼）」的焦慮迴圈，
需要心理教育或財務輔導。

⚖️ 四、表3：區塊鏈信任度與防詐風險（勝算比分析）

研究方法

使用「邏輯斯回歸（Logistic Regression）」計算勝算比（OR），
來預測「是否遭遇金融詐騙」的機率。

📘 專有名詞補充：
勝算比（Odds Ratio, OR） 表示一個事件發生的機率倍數。
若 OR = 2，代表A組發生事件的機率是B組的兩倍。

💬 社工應用：
這種分析能讓政府或社福單位提早預測「誰容易被詐騙」，
並針對高風險族群推出AI輔助的「理財安全教育」課程。

🧮 五、表4：生成式AI在即時金融教育中的介入設計

想像場景

建立一個「AI理財陪伴機器人」，
讓長者或社會弱勢族群在投資前能用自然語言問AI問題：

「我這樣投資會不會太冒險？」
「這個商品是不是常被拿來詐騙？」

統計設計

透過「中介分析（Mediation Analysis）」來觀察：
AI教育介入 → 金融素養提升 → 焦慮下降 的關係。

若結果顯示AI介入能顯著降低焦慮分數，就代表這個方法具教育意義。

🧱 六、表5：區塊鏈社會信任模型

社工關懷問題

在「金融詐騙頻繁」的社會，如何建立群體信任？
答案可能在 區塊鏈（Blockchain）。

📘 專有名詞補充：
區塊鏈 是一種「公開記帳」技術，所有交易都能被追蹤，難以竄改。
它的核心價值是「透明與信任」。

應用場景

社工可參與設計「公益金透明帳本」：

• 讓捐款流向、長照補助紀錄上鏈（on-chain）
• 民眾可即時查詢使用狀況，避免黑箱或誤用

💬 社會價值：
區塊鏈不只是金融科技，也能是「信任社會」的數位基礎建設。

🌐 七、表6：政策與行動建議（策略層）

💡 這一層是把統計結果「轉回行動」——讓科技真正服務人。

🎯 結語：數據之中，也有溫度

金融、區塊鏈、AI，這些詞聽起來都像冰冷的科技，
但社工能讓它們變成有溫度的工具。

• 描述層：看見誰在焦慮。
• 關聯層：理解焦慮的原因。
• 預測層：預防風險與詐騙。
• 行動層：用AI與區塊鏈讓金融變得更透明、更人性。

💬 社工不是遠離科技的人，而是讓科技變得更有「人情味」的人。

📚 參考資料（APA7）

Chen, C.-T., Chang, Y.-T., Li, P.-F., Lin, C.-F., Huang, C.-C., Cheng, H.-L., ... & Lee, Y.-T. (2022). Cross-correlations between scientific physical fitness, body mass index distribution, and overweight/obesity risks among adults in Taiwan. Medicina, 58(12), 1739. https://doi.org/10.3390/medicina58121739