台大兒少中心 NTU CFRC
 
電子報
2020.10 第79期 

專題報導

互動圖表讓資料更有趣—兒家中心的資料應用

OECD童權視窗的資料應用

數據蒐集是兒家中心常態工作之一,其中一項是以經濟合作暨發展組織家庭資料庫(OECD family database)[i]的資料為架構,置入臺灣數據,透過分析比較,瞭解臺灣與各國在兒童權利相關指標的表現。透過數據產出的頻率與應用,本中心以每兩年一期的頻率彙整資料、出版《臺灣童權指標—兒少視窗》。此外,隨著數位科技的發展,具有網頁互動的視覺化資料形式已成為重要的近用與傳輸方式,因此,本中心於2019年底起,便計畫建置對外開放的「資料平台」,以串接更多大眾及研究者統計分析議題的連結。

OECD童權視窗的資料應用

本資料平台主要利用R[ii]統計程式語言,以及開發環境RStudio製作團隊的套件Shiny[iii]兩者來建構各指標資料儀表板(dashboard)。這個資料平台有幾項特點:

  1. 利用基於開放原始碼典範的程式語言R與開發環境Rstudio[iv]
  2. 利用R的統計與資料處理功能、廣大豐富的套件生態系。
  3. 開發者利用Shiny套件,搭配HTML、CSS及Javascript的調整,可便利地建構並發佈具互動功能的網頁應用程式(web application)。
  4. 透過本中心建置的伺服器佈署設計的互動式網頁應用程式,對外開放。

你知道臺灣排第幾嗎?—以平均家中人口為例


圖1、戶量依家戶型態分

以圖1顯示的內容,資料來自OECD family database中家庭結構(the structure of families) 指標SF1.1:家戶規模與家庭類型,臺灣資料則是使用主計總處的調查。我們能透過這個儀表板知道什麼訊息呢?首先,不區分家戶型態的話,儀表板上方的資訊方塊顯示墨西哥是OECD國家中有最高「家戶平均人數」的國家(3.93人)、瑞典最少(1.8人),智利因為缺少資料所以沒有顯示。臺灣則排名第4,在臺灣的長條圖上的紅色提示工具顯示,臺灣家戶平均人數是3.05。我們亦可以透過儀表板知道,有15個國家的家戶平均人數比OECD平均要來得高(如果將滑鼠移到OECD平均的長條圖上,提示工具會顯示2.46人)

如果將非OECD成員國加入比較,則會如下圖2顯示,排序的資訊也會因此改變:

圖 2、與非OECD 國家比較

你想單獨比較臺、日、韓的狀況嗎?

我們也可以選出自己有興趣的國家進行比較,例如經常被拿來比較的臺灣、日本及韓國,猜猜看哪國的平均家戶人口最高呢(見圖3)?答案是臺灣(3.05人),其次是韓國(2.7人)最後則是日本(2.33人)。這是選取不同國家的篩選功能,需要個別比較時非常管用。


圖3、選取臺灣、日本、韓國三國比較

總結來說,網頁有幾項常用功能:

  1. 左側側欄(sidebar):可切換各指標圖表頁面、依「OECD會員狀態」以及「國家」篩選。
  2. 右側圖表:依使用者篩選結果即時反應的圖表,本文案例中使用長條圖及百分比長條圖。為方便辨識比較,「臺灣」、「OECD」、「非OECD國家」以及「OECD平均」各有不同的顏色標記。
  3. 「提示工具」(tooltip) 會在滑鼠游標位置提供簡短的提示資訊,如指標數據及排序。
  4. 圖表頁籤:OECD family database各指標多會以同一指標再依條件區分。以戶量為例,進一步區分「全體家戶」、「有兒少夫婦戶」及「有兒少單親戶」三者,以此頁籤切換各圖。
  5. 圖表區上部設計重點資訊方塊,分別為:排序第一及最後國家、臺灣排序以及與大於OECD平均的國家數。

未來應用

兒家中心身為學術智庫,有義務轉譯複雜的統計數據,並公開給有興趣的民眾審閱及研究。除了建置《童權視窗》指標互動式網頁應用程式,未來可期的應用還有以互動式視覺化圖表形式呈現本中心各研究資料、常態定期追蹤的公開數據,例如,我們每期的「人口報馬仔」數據,未來若有適合的GIS圖資及空間分析應用也可以用此方式發佈。對學術機構、非營利組織而言,這些工具可以幫助倡議工作更有公信力,是非常有力的數據加值應用,並非一定得是規模很大的網頁應用程式,只要互動性能為資料帶來更好、更便利的詮釋跟應用,都可以考慮使用這些工具。


【聯絡我們】
國立臺灣大學中國信託慈善基金會兒少暨家庭研究中心
電話:02-33661255
電子信箱: ntucfrc@ntu.edu.tw


  [i] 參見OECD family database網頁:https://www.oecd.org/social/family/database.htm
  [ii] R Core Team. (2020). R: A Language and Environment for Statistical Computing. en, Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. Retrieved from https://www.R-project.org/
  [iii] Chang, W., Cheng, J., Allaire, J. J., Xie, Y., & McPherson, J. (2020). shiny: Web Application Framework for R. Retrieved from https://CRAN.R-project.org/package=shiny
  [iv] RStudio Team. (2020). RStudio: Integrated Development Environment for R. en, Boston, MA: RStudio, PBC. Retrieved from http://www.rstudio.com/

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