COVER STORY • 封面專題 2023 UMAGAZINE 28 • 澳大新語 7 服務上已不可或缺。例如，他在近年一項關於預測澳 門固體廢物量增長的研究中，開發了多種機器學習模 型，發現「廣義加性模型」的預測最為精確。「澳門固體 廢物來源眾多，受家庭結構、遊客流量和建築業發展 的影響，人均固體廢物量在世界前列，遠超香港、上海 和新加坡等地。」 蔡教授進一步指出，澳門家庭結構的變化與少子化不 僅會影響未來的廢物總量，亦會改變廢物種類的比例： 「一些小家庭，特別是沒有子女的家庭，可能常常點 外賣，而非在家裡煮飯，塑膠餐具用量因此增加。」他 期望開發更全面的模型，預測廢物總量及各類廢物的 數量，協助規劃廢物分類與處理設施。 探究傳播過程 數據科學也深化了我們對個人和群體溝通的認識。傳播 系講座教授、數據科學研究中心成員趙心樹致力運用大 數據分析方法探索傳播學議題。他說：「在網絡發達的 今日，人們可獲得豐富和即時的資訊，但也更容易只接 收到與自己觀點相符的資訊，這可能使大眾意見愈趨分 歧。研究這些問題時必須借助大數據作精確分析。」 趙教授進一步說，在社交媒體環境中，資訊的發佈、 接收和轉發都會形成「選擇螺旋」：「在我們研究的 內地社交媒體平台，帖文發佈者在初期的『選擇螺 旋』中較能主導螺旋的走向，但後來的螺旋會愈來 受點讚、轉發及讀者的偏好影響，形成網絡輿論的『 同音效應』。」 在近年一項研究中，趙教授等學者透過大數據技術 收集和分析社交媒體帖文，了解標題長度對點讀率 和點轉率的影響。研究發現，點讀群體偏好中等長度 的標題，約28字為最佳；但點轉群體傾向更短的標 題，最好不過20字。「這些發現有助我們理解內地網 絡輿論，也為市場推廣提供參考。」 各行各業應用數據科學 數據科學不僅串聯過去、現在和未來，也能連接不同 的人物和事物。余亮豪教授指出：「透過充分的跨學 科合作，數據科學研究中心正在培養新一代數據科 學家，並且廣泛開展跨學科研究，推動深度知識探索 和建立預測機制與模型，引導數據科學在生活各層 面的應用，提升新興科技產業發展，貢獻社會。」 澳大舉辦第一屆澳門數據科學研討會 UM hosts the 1st Macau Symposium on Data Science
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