GeoCyber

這是一個很酷的Google Map應用, 只要填入郵遞區號就可以查詢美國各地的人口普查資料，這對於研究人口地理和時間趨勢的人應該是興奮的!!
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地理空間技術的演變
根據湖南長沙馬王堆三號漢墓出土的「地形圖」、「駐軍圖」和「莊園圖」，證明中國人早在西漢時代就已經應用地圖於戰爭之中，而差不多的時代的世界另一頭，古希臘地理學家及天文學家埃拉托斯特尼(Eratosthenes)則設計出地球經緯度系統，開啟西方世界以數理為基礎的製圖科學，提高地圖表達地理空間的準確性，到了16世紀，歐洲人靠著航海技術和準確的地圖，不但造就歐洲的黃金時代，同時開啟了地理大發現。地圖是地理空間資訊載體，隨著人類文明進步，人們對地理空間資訊之所需是有增無減，即便今日進入太空時代，人們仍不斷地更新製圖技術和製造地圖以探索地球。你能想像現今圍繞在地球軌道上的人造衛星有10120顆(截至2006/11/30)，滿佈在地球外圍，其中與地理空間探索有直接的關係，就屬通訊任務和資源調查任務的人造衛星。通訊衛星之中有27顆衛星是專為全球定位所用，只要手中持有可接收全球定位系統 (Global Position System, GPS) 衛星訊號之儀器，配合地圖，隨時都可知道你在何處；而資源衛星是透過地表上不同物體會發射出不同光譜的特性，以偵測地表上物體的種類和變化，簡單地說，資源衛星的原理很像我們一般使用的數位相機，只是裝在資源衛星上的“相機”可拍到超過人眼可以看到反射光，而使科學家可以辨識出更多地表的變化。同時資源衛星也是現代地圖主要的來源之一，如同眾所皆知的入口網站Google中所提供的Google Earth軟體，讓你處於如幻似境的地球，有如你身在太空中俯看地球，又有如超人般翱翔於天際中，事實上，那清晰地建築物、道路、山脈、河流、…等，都是來自於高解析度的衛星照片。
隨著科技的革新，源源不斷的地理空間資訊被各式各樣儀器和工具所挖掘，如此巨量的地理空間資訊需要工具來管理、儲存、分析和展示，1960年代因應大量資源管理的需求，加拿大地理學家羅傑．湯姆林森(Roger F. Tomlinson)著力於將原本紙本地圖轉化為數值形態的地圖，以便電腦可以分析處理，因而發展出第一套的地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)，這項以數值地圖為基礎的資訊系統發展迄今四十多年來，隨著個人電腦的普及和地理資訊系統應用程式的開發，地理資訊系統已經擴散個各個領域中使用，儼然成為許多領域中用來分析與地理空間相關事務的工具，但地理資訊系統以地圖為本質的精神並沒改變，反倒是收集了更多與地理空間相關的資訊結合，而產生更多更有效的應用方式，如地質學家拿它來記錄地層、斷層和分析地震，以了解地震影響居民範圍；犯罪學家拿它來分析容易犯罪的區域，以警告居民小心自身財產生命安全；政治學家拿它分析選民的空間結構，以調整選戰策略；通路商用它來管理宅配服務的車隊，以降低成本。地理空間資訊數值化擴大了相關資訊整合可能性，同時創造出更多地理空間資訊新的應用。
網路科技帶來地理資訊新生命
過去地理空間資訊的檔案過大一直是個問題，隨著網路科技的發展，網路頻寬加大使地理空間資訊在網路傳輸變得可能，許多網路地理資訊系統如雨後春筍般被開發出來，同時也提高一般人在網路獲得和使用地理空間資訊的機會，比如說你和同學用電話約好在某一家電影院碰面，但你的同學雖然告訴你地址，但還是不知道在那個地方，這時候你可以上網查電子地圖，只要有地址就可以查到位置，甚至告訴你公車和捷運要怎麼搭。因此我們生活周遭似乎有許多的地理空間資訊，如地址、郵遞區號、大哥大基地台、新聞、照片…等，難怪常有人提到今日的數位資訊內容中約有80%是與地理空間資訊有關，因此地理空間資訊是一個大眾化的資訊，但地理知識和製圖技術被認為是專門的學科，操作複雜的地理資源系統不但需要昂貴的專業軟體，而且需要技術的訓練和地理知識才有辦法使用地理資訊系統，處理地理空間資訊，無形地增加了使用地理空間資訊的門檻。然而，一般日常生活中的地理空間資訊的使用，並不需要如此深奧的理論，也不需要複雜的操作系統，而是一個方便使用者得到所需的地理空間資訊的網頁。
Google提供了Google Map和Google Earth二項服務，為地理空間資訊使用帶來新生命，過去地理空間資訊所依賴的地圖不易取得，所依賴軟體複雜且昂貴，然而，Google Map提供免費的基本地圖和應用程式介面(Application Program Interface, API)，透過應用程式介面的呼叫與查詢即可使用基本地圖，使用者再依個人喜好以結合不同的地理空間相關資訊，如一度登上點閱率排行榜的房仲地圖網(www.housingmaps.com)，是結合免費的分類廣告網頁(www.craiglist.org)中房屋買賣的資訊和Google Map，讓使用者在地圖上即可點閱房屋買賣的資訊，方便且直覺的服務。Google Earth是一個衛星影像瀏覽器，提供高解析度影清晰地顯示地形地貌，並可以不同俯角和視角來瀏覽，甚至飛行模擬，同時，也提供使用者套疊自己生產的地理空間資料於影像，因此使用自己生產的地理空間資料，可以相互分享，也可以共同建置，Google Earth成為瀏覽地理空間資訊的共同平台，如圖2中所示，不同使用者可以自行建立房屋在Google Earth上，最後將整個台北市的房屋都建立起來。除此之外，在Google Earth使用社群(Google Earth Community, http://bbs.keyhole.com)中，許多人也都將自己跑步的紀錄、好吃餐廰的位置、去玩過的地方…等林林總總的地理空間資訊分享給其他使用者下載瀏覽。
「取之於『網路』社會，用之於『網路』社會」似乎已成為現今地理空間資訊使用的最佳寫照。英國倫敦有一群人發起一項自願性製圖運動(Open Street Map Project, http://www.openstreetmap.org/)，該網站收取來自於自願者拿著全球衛星定位系統(Global Position System, GPS)所紀錄的軌跡(traces)資料，藉由這些軌跡資料的重覆性，可以將道路系統和重要地標逐步地建立出來，而這些經由眾人力量所建立的地圖，也提供給眾人所使用，無論是上傳或下載都不收取任費用。GasBuddy (http://gasbuddy.com/)因應生的是眾人提供美國各地的汽油價格而讓用路人可以知道何地之汽油價格高低，而決定在何地區加油。
延伸閱讀: 《科學發展》2007年8月，416期，28 ~ 34頁
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相互操作性(interoperability)是一個系統的能力或系統的組成，可以輕便地提供資訊和應用程式間相互配合中過程的控制(Bordie，1992；Zhang等人，2003)，可區分出二種型態的相互操作性，對於程式而言，資料的相互操作性代表使用資料格式範圍的能力，對資料集(dataset)而言，程式的相互操作性是資料可被不同型態程式所使用。要達成資料的相互操作性可透過二個方法，即為資料庫整合和標準化。現今資料庫整合已有成熟的方法，一個最基本的方式是提供使用者一個全部的可獲取資訊來源的目錄，其目錄中的每一個來源是被相關的詮釋資料所描述，包含表現方式、比例尺、最後修改日期和資料品質等級等，但資料庫整合的缺點是缺乏彈性、一致性和可複製性；第二種達成相互操作性的方法是透過標準化，標準資料模式的定義成為系統之間相互關連的點，且可被運用的特徵，使資料在異質系統間交換(Devogele等人，1998；Zhang等人，2003)。
相互操作性是系統或系統中元件的能力，可以便利地提供資訊和內部應用程式協同過程的控制，例如，有二個地理資料庫X和Y。X資料庫以「服務R」傳送需求(request)到Y資料庫，若要能使此二資料庫達到相互操作性，R必需是X和Y資料庫相互彼此了解的規範，才能使Y資料庫因而可以回覆給X資料庫一個S，而S是相互彼此間了解的資料格式(Brodie，1992；Bishr，1998)。在這個過程中，有二種相互操作性可以被分出來，對程式而言，相互操作性是指程式有能力處理廣泛地資料格式：對於資料集而言，相互操作性則是指資料可被使用在不同型態的程式中(Laurini，1998)。在加強元件式(component)資訊系統之間合作的系統智能(intelligence)中，相互操作性更可被勾勒出特性，此智能是在元件式資訊系統之間且不需要詳盡且精確的知道什麼資料是可用的或如何需要的資源的情況下，即能提供服務、尋找資源、協同及實行複雜的功能(OGC，2002)。

同時，Bishr (1998)進一步地認為地理資訊系統的相互操作性可分為6個等級，如圖所示。最低等級的相互操作性依賴簡單的網路協定即可完成，在這個等級的使用者通常只可以下載未經處理的檔案(flat files)，遠端的GIS根本幫不上忙，這個等級的很好的交流案例是TELNET，在這其中使用者登入到遠端系統，也就是主機，不用多餘的網路協定的知識即可達成，但這個等級的主要問題是使用者為了連上主機，必需有運作遠端機器的操作知識。第二等級則是進步到更高等級網路協定，其中使用者可以連結到主機且緊密地互動而不用它的操作系統。FTP協定是這個相互操作性等級最佳案例，在FTP中，使用者可使用FTP所屬的指令來連結主機和與主機互動。在這個等級使用者只可以在系統間轉換資料檔案。在這個等級中，主要的缺點是使用者必須對所轉換的資料格式有良好的知識背景，了解什麼樣的檔案格式需要什麼樣的轉換工具。
更進一步地，第三等級的相互操作性為空間資料檔案，使用者可以下載標準的資料檔案且系統可自動辨識，因而可以轉換成使用者所使用的格式，加拿大的DeltaX計劃，即是一個很好案例，它是一個使用者端的空間資料瀏覽器，使用者可透過它來下載資料，並轉換成使用者端所使用的空間資料格式。但這個等級的缺點是，使用者必須事先知道什麼資料放在有什麼來源位置，且只能使用它的使用者介面(user interface)和查詢語言(query language)來尋找空間資料的內容。第四等級之相互操作性是可以使二個系統更進一步的溝通，現在已經有一些GIS軟體可提供，例如Intergraph的Jupiter和Microsoft的ODBC。客戶端/伺服器端技術可讓使用者建立他們的GIS和遠端GIS之間的溝通，一旦建立，他們可查詢遠端系統而使用他們自己的查詢語言，當然也可能分析和展示遠端資料集，然而，主要的缺點是使用者必須了解在遠端資料庫中的資料模式之知識和語義(semantics)。
第五等級的相互操作性是提供一個單一的“虛擬”整體(global)資料模式，而這個資料模式是所有遠端資料庫中資料的抽象概念(abstraction)，因此使用者所送出的查詢，會被送到這個整體資料模式來一一的相對映，讓使用者在這個等級可以更直接且準確地查詢遠端資料庫，如此更突顯事先了解資料的語義是一定須要的，如同二個GIS各自顯示不同主題圖有可能用一個資料模式，差別在於它們用各自的語義來達。上述任何一個等級都可稱為相互操作性，而每一個等級都對應到許多技術，相互操作可被改善或它的範圍可藉由技術層面提升而擴大，現在似乎還沒有GIS的相互操作性達到資料模式或應用程式語義層級，如上述的第五級或第六級，但隨著GIS和IT的發展，相互操作性高的GIS是可以被期待的。
以網際網路作為跨平台運作環境和工作流程，Open GIS是一種技術，可使得應用系統開發者能夠從網路上透明地獲取任何地理資料和任何地理資料處理功能或方法，而不管它的資料格式和資料模型，因此在各個應用領域中，應著重於的改變是各自地理資料模型或資料格式與中介的標準資料的模型與格式之間的差別。Open GIS不僅有助於GIS系統個體間之資訊交換，而且未來能夠與其他系統如統計分析、影像處理、文件檔案管理、視覺化交換資訊。
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很多研究生一定會遇到一些看過的文獻，幾個月後，想找但找不到，下載一堆文獻，但不知道檔案在那裡，不然就是，在寫完文章後，花了很多時間在整理參考文獻。實事上，我也是遇到這樣的問題，做了一些功課了解如何有效率地管理文獻。
1.搜尋文獻
我們找文獻說起，網路日新月異，當碩士生時，查文獻只能上圖書圖的文獻索引光碟找，而且有人數限制，若是老師們”佔線”，你還得等到夜深人靜時候再用，相同的道理，如何你佔線，你可能會接到老闆的電話，叫你下線，因為他要用。現在時代不一樣了，SCI/ SSCI 索引己經整合在ISI Web of Science，搜尋條件也可以更加多元，幫助你容易找到所需文獻。拜Google超強的搜尋引擎所賜，上Google找也是一個不錯的選擇，但如果你的研究是比較通泛的，關鍵字一下，可能會有太多筆資料，就得相當花時間地過濾這些搜尋結果。CiteSeer是一個科學文獻電子圖書館和搜尋引擎，主要收集電腦和資訊科學的文章，個人還蠻喜歡這related document這個功能，這可以省去一些找文獻的時間。另外也可以透過社群軟體CiteULike來找，透過別人所下的標籤，可以找到你所想的文獻，而且你可以知道誰和你看一樣的文獻，想一樣的事。
2.收集文獻資訊
當找到這些文獻後，一則是下載這些文件的檔案，如PDF，另一則是需要把這些文獻資訊給整理起來。以前當然是剪下/貼上，然後在自己電腦上做編輯，這是舊方法，花時間!! 後來ISI Web of Science和EndNote合作，可以將你在ISI上找的文章，直接匯入EndNote，實在太方便了! 但如果你的學校或工作單位沒錢買EndNote呢? Web 2.0時代，有許多新工具產出，也使得這些工作變得簡單。Zotero 即是一個自動辨識網頁中文獻，並收集到你的電腦中的一個 Firefox 擴充套件，如圖所示，當你瀏覽這篇文章所在的網頁時，Zotero 會自動辨識這是一篇文獻，並在瀏覽列上出現，收集這篇文章的小圖示，按了這個小圖示，這文章就直接收集到你的電腦，不用再一篇篇的作者、年代、篇名，期刊名….的整理，一個按鍵就解決，如圖的右下，且還可以按照分類和標籤來歸類，如圖左下。

3.管理文獻
除了收集文獻的資訊。另一方面也得下載文獻。通常我在文獻下載後，我更改檔名為這個樣子，年代_期刊_作者_篇名，使我容易找到文章。此外，我會將收集文獻資訊以BibTex格輸出到JabRef來管理，因為我用JabRef來連結PDF檔，這樣我找文獻時，就不用檔案搜尋，而是用JabRef來搜尋，更容易、省時、方便地找電腦中的文獻。

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Google 又有創舉!! Google Trends是一個追查使用者用闗鍵詞查詢的統計，之前我們都會覺得這些使用者的資訊是相當有用的市場資訊，如同超商或大賣場會把每月、每季的商品銷售做一統計，可以知道那些貨品在那些時間的購買率高，為防止顧客買不到，他們早早先儲貨等著，同樣的道理，全世界這麼多人用Google在搜尋，關鍵詞累積的量嚇人，而所能顯示的趨勢也相對的符合大眾的趨勢。
Google Flu Trends 即是將分析過去三年中，所有被使用且和感冒有關的關鍵詞，將這些詞的趨勢與CDC(美國疾病管理局)的資料作一對比，其結果相當驚人，Google Flu Trends所顯示的趨勢可以提早二個星期左右預測出感冒的人增加。
這個結果也發表在Nature上。paper在這裡。

跟著Google Flu Trend的做法，我也做了一同樣的試驗。我一樣從疾病管制局的網中下載了感冒和腸病毒的人數，並在手Google Trends查詢感冒和腸病毒的查詢次數，哇!! 雖然感冒的趨勢不是很一致，但腸病毒的趨勢相當接近，也有提前知道腸病毒爆發的趨勢。很神!! Google真的是愈來愈邪惡。

圖1: “感冒”關鍵詞在Google Trend的趨勢和台灣疾管局資料對比

圖2:”腸病毒”關鍵詞在Google Trend的趨勢和台灣疾管局資料對比
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