經歷冷冽的寒冬，終於來到春暖花開的宜人氣候，這時能在高處看著美景，與許久不見的老師們交流互動，更加愜意美好。3月8日在10樓洪建全廳舉辦的教師跨領域下午茶會，很榮幸邀請到資訊管理學系魏志平老師為管院教師分享「Dancing with (Big) Data? My Recent Research on Data Analytics」，也是近年來討論度最高的議題，大數據背後擁有巨大的商機，但如何分析有效資訊及創造利基，這將是一大考驗。

魏老師一開始就告訴大家大數據分析與資料探勘、機器學習、文字探勘、網絡分析、商業智慧等領域有高度關聯，透過適當的資料分析技術，從巨量的資料(大數據)中尋找、產生隱藏其中的規則或知識，以支援決策制定，提升決策效率與品質，進而增加企業競爭優勢。就如近年來他所研究的醫療領域來說，藥物開發是非常耗時間及金錢，一個藥品從一開始的新藥探索至上市平均需10~15年左右，有數據統計顯示若有5,000-10,000個新藥標的，最後可能只剩5個新藥標的會進到臨床試驗階段，這些統計資料顯示傳統的藥物開發流程面臨的挑戰—耗時、高失敗率、高研發成本，也因此許多藥廠開始思考新的藥物開發策略—「舊藥新用」，也就是將已上市的「舊」藥尋找「新」適應症(新的可治療的疾病)，舊藥新用由於不需要再進行新藥探索、毒性試驗等先期開發階段，可有效地降低研發成本與風險、以及縮短開發期程，是目前受到高度關注的藥物開發策略。魏老師的研究團隊將龐大的生醫文獻資料庫(約1,800萬篇文獻摘要)與醫學知識庫(如藥物與基因關係等)，應用文字探勘技術，構建出龐大的生醫概念網路關係，並據以自動地推論一個現有的藥物與疾病(非該藥物已知的適應症)的可能關聯。

魏老師接著分享與專利探勘相關的研究，所謂的專利攻擊是指專利擁有者或其代理人，利用專利的排他權，積極、主動地尋找可能受害者(競爭對手或他人)，並迫使其因為侵權或可能侵權而損害賠償或權利金、因為必須迴避設計而增加研發成本、或是因為難以迴避設計而選擇放棄產品或市場，而一個專利的攻擊程度是指該專利可能造成他人損害的程度，如何有效地偵測出具有高度攻擊性的專利，並提早因應、避免或降低可能的損害是企業面對日益劇烈的專利戰爭的一個重要的課題。魏老師採用20多個專利指標當成是預測變數，並利用資料探勘技術建構專利攻擊程度預測技術，其可有效地判別專利的攻擊程度，魏老師也簡略地說明他利用專利資料進行的組織創新績效評估的相關研究(如組織採取的創新策略與技術併購後創新績效關連性)。

最後，魏老師認為大數據分析通常是跨領域研究，在進行跨領域研究時，必須要有良好的溝通與傾聽能力、要了解與尊重不同領域對何謂重要的研究議題的看法、要能夠接受因領域差異而導致研究共識收斂緩慢及不確定性，感謝魏老師今天熱情與老師們分享大數據分析的相關研究、背後的困難與成就，以及跨領域研究的磨合經驗，相信管院老師們各自有著不同領域的專業，若能透過跨領域的對話與整合研究，定能共創出更不同以往研究的新結果。