臺灣近幾年開始致力於農村旅遊發展，政府為提升民眾農村體驗品質及行銷農村特色產業，透過多元行銷宣傳，邀請國內外遊客一同造訪農村。在推動農村旅遊優化的政策過程中，客觀性量化數據對於經費挹注的決策與效益經常是關鍵但難以獲得的。為協助政策的有效推動，巨鷗跨界團隊協助農委會發展出一套以資料科學輔助農村旅遊推動策略，透過「資料整合多元化」、「分析驗證專業化」與「策略擬定前瞻化」三階段進行方式，技術方面導入大數據分析與AI人工智慧技術，以期達成農村旅遊策略制定科學化的最終目標。

　　隨著經濟社會發展，臺灣逐漸面臨與日本類似的現象，如：總人口減少、高齡化、人口向都市集中…等狀況。出現城鄉失衡、產業空洞化、人才外流等問題。為因應此現象，產、官、學等單位皆大力推動地方創生。「地方創生」一詞簡單來說，即是透過各地特色創造特有的「體驗」，如藝術、特色文化、創意產業、場域規劃設計等，加深「人」與「土地」的連結，帶動在地的正向經濟循環。其中農村旅遊的推動，已逐漸變成農村地方創生重要地推動工具。

　　臺灣近幾年也開始致力於農村旅遊發展，各縣市政府及相關單位也陸續推出不同的農村旅遊主題行程，自2016年行政院農委會為提升民眾農村體驗品質、行銷農村特色產業、發展農村旅遊計畫，辦理農村深度旅遊黃金鏈遊程，串聯146個社區，共416個農村景點，設計出52個遊程，透過多元行銷宣傳、異業結盟，邀請國內外遊客一同造訪農村。同時為提升農村體驗品質，策畫農村體驗品質提升評鑑規範及評估方式，對農村遊程進行評鑑，並擇優頒予「優質農村體驗認證標章」，以提升農村體驗服務品質。在推動農村旅遊優化的政策過程中，客觀性量化數據對於經費挹注的決策與效益經常是關鍵但難以獲得的。為協助政策的有效推動，巨鷗跨界團隊發展出一套以資料科學化輔助農村旅遊推動策略的方式，透過「資料蒐集多元化」、「分析驗證專業化」與「策略擬定前瞻化」三階段進行方式，技術方面導入大數據分析與AI人工智慧，以期達成農村旅遊策略制定科學化的最終目標。

資料收集與分析

　　資料收集方面，對農村示範社區做基本資料收集及彙整，資料來源包含行動通信大數據、社群數據、OpenData、社區影像紀錄等。透過空間視覺化，進而瞭解資源豐富度與農村旅遊的相關性。透過與電信公司的合作，收集排除個資化後的行動信令資料，行動信令資料是行動通訊裝置與基地臺互動時產生之數據通訊紀錄（Data Communications D tail Records, DCDR），為一種數據足跡（Digital Footprint）。透過以下三個步驟來進行用戶移動分析，進而產製旅運相關資訊。

1. 人流熱點分布

　　藉由DCDR信令資料可以得出單位時間的人流熱點分布狀態（圖一）。 

圖一：人流熱點分布

2. 排除非遊客

　　在選定農村範圍後，當地居民可能造成所推估遊客偏高，需先排除非遊客的人口。團隊以空間網格為基礎，標定農村範圍（圖二）。 

圖二：農村區域界定

3. 旅客移動分析

　　DCDR信令資料加上時間變數後，可以得知人流移動路徑、停留時間、路徑追蹤及移動速率等，透過團隊擬定的人流移動分析策略，產製有用的旅運相關資訊（圖三）。

圖三：人流移動分析策略

　　為了能產出精準的旅客人數推估，我們針對DCDR信令資料跟實際情況的差距進行了解，團隊選定有農村旅遊活動時，以空拍機拍攝農村人流影片，透過AI視覺辨識技術計算人流數量，驗證電信數據取樣的正確性（圖四）。

圖四： AI人流辨識

　　除此之外，我們也對於農村有活動及無活動是否有明顯的旅客人次差異進行分析，持續探討可能影響旅客人次的因素（圖五）。

圖五：農村活動日人數分布統計圖

科學化訂定農遊推展策略

　　為了建立旅客人次預測模型，我們首先蒐集遊憩吸引力因子與遊客人次因子，透過正規化操作型定義將類別變數轉換為連續變數，透過T檢定、PLS-SEM、多元線性迴歸分析等統計方法，推導出各變數與遊客人次之預測模型。我們應用了大數據加上AI人工智慧技術來處理與分析資料，嘗試以科學化的角度切入一個在地創生推動的決策與成效追蹤議題，除了智慧化工具的運用，我們也加入了在地化專家的意見，透過領域專家對於農遊關鍵影響因子進行討論與修正，最後結合優質農村體驗評鑑顧問團共同進行策略擬定，發展出多元並實際可行農村旅遊發展策略。