【新聞挖掘工坊：第 1 篇】兩萬篇新聞大冒險：我們要做什麼？

我們的數據故事從何而來？

在一個平凡的午後，我們驚覺每天刷到的警政或刑案新聞背後，藏著一張張鮮活的社會脈動地圖。從街頭暴力到複雜詐騙案件，媒體報導的熱點與聲量，宛如一部活生生的時事紀錄片。於是，我們萌生了「如果能把這些新聞都收集起來，一次看個夠，還能用程式化的方法分析其中脈絡，那該有多好？」的念頭。

抱著這樣的好奇與期待，我們決定化身數據偵探，而目標鎖定了「台灣警政新聞」。這不只是技術的挑戰，更包含對社會議題的關注：哪些犯罪類型最常出現？哪家媒體報導得最熱？在高頻率的新聞背後，是否隱藏著未被察覺的共現關係？把這些問題交給電腦，更能快速爬梳、量化、並視覺化呈現。

然而，要從成千上萬條新聞中，挖掘出規律與洞見，絕非單純的資料蒐集就能辦到。這場冒險，既是對技術力的考驗，也是一場對思維方式的突破。我們要如何把龐大而複雜的新聞海洋，化整為零，抽絲剝繭？數據偵探的旅程，由此出發。

為何要有勇氣面對 20,000 篇新聞？

想像一下一本厚厚的圖書館索引，每一頁都是不同媒體、不同時間、不同主題的警政報導；數量大到彷彿沒有盡頭。我們選擇設定 20,000 篇作為第一個里程碑，既是對可行性的測試，也是為了在統計上達到足夠的代表性。如此龐大的樣本，才能真實映照整年中，不同時間點與媒體風格對同一議題的關注度差異。

當然，光是希望，就能解決資料量的問題嗎？面對 20,000 篇新聞，你必須考慮電腦的計算資源、儲存空間與處理時程。一次把它們全部載入記憶體，不但耗時耗力，更容易在中途崩潰——這就是為什麼我們後來會引入分批處理與抽樣思維。但在這之前，敢於立下這麼一個「雄心壯志」的目標，本身就給了我們明確的努力方向：若不嘗試，就永遠不會知道極限在哪裡。

更重要的是，對於一個跨領域團隊來說，設定具體且具有挑戰性的目標能夠凝聚共識。無論你是數據科學家、程式工程師，還是對社會脈動感興趣的記者與學者，這個「20,000 篇」的數字，都代表了我們要一起走過的那段冒險旅程。

任務三部曲：從蒐集到分析的宏偉藍圖

當我們下定決心要匯聚 20,000 篇新聞之後，接下來要做的，就是將整體任務拆解成三個主要階段：資料蒐集、資料清洗與資料分析。每個環節都像故事中的一幕幕章節，環環相扣，也各自隱藏了不同的挑戰與驚喜。

首先，資料蒐集是打地基的關鍵步驟。沒有穩定且可大量取得的新聞連結，就無法進一步進行自動化處理。於是，我們決定利用 RSS、進階搜尋語法與爬蟲工具，打通從媒體平台到本地儲存的管道。這宛如偵探找到第一條線索，為後續追查鋪路。

接著，資料清洗階段則是把一堆「雜質」去除、把格式統一。新聞標題可能有重複、有空值、時區標記各不相同，甚至編碼亂碼。只有把這些瑕疵剔除，才能確保後續統計與視覺化呈現的正確性，好比偵探把場景整理乾淨，才不會混淆重要證據。

最後，資料分析才是我們最引以為傲的「揭密大戲」。在此階段，我們運用自然語言處理（NLP）模型，對新聞內容進行情感判讀、關鍵議題分類與共現關係網絡，並加上時間與媒體維度的交叉分析，揭示背後的趨勢與洞見，讓這場數據偵探秀落幕時，能給所有讀者一幅活靈活現的社會動態圖。

什麼是 NLP？讓電腦懂你我說的話

自然語言處理，或簡稱 NLP，是讓機器具備「讀懂文字」能力的魔法關鍵。想像你在跟朋友聊天，只要一句話對方就能理解你的情緒與重點；而 NLP 模型則是把這種「理解」編成數學形式，讓電腦從成千上萬字串中，抓出情感傾向、主題關鍵詞與內在結構。

在實務操作上，我們會先把每篇新聞分成「詞」或「句子」，再透過向量化技術將它們轉換成數字「向量」。這些向量相當於機器的「記憶庫時間點」，能用來衡量文字之間的相似度。舉例來說，「嫌犯逃逸」和「嫌犯在逃」的向量非常接近，就能被歸為相同議題；而描述「天氣預報」則距離較遠，避免誤判。

此外，我們還會針對情感做二元判斷（正向／負向）或多元分類，讓電腦知道「這則新聞是在鼓舞人心，還是在警示危險」。最後結合時間、媒體標籤等外部屬性，便能繪製出一張張熱度地圖：哪些議題在哪個時段被熱議？哪些媒體又偏好用什麼論調報導？這正是數據偵探的魅力所在。

第一道大門：RSS 的魔法潛能

RSS（Really Simple Syndication）就像線上世界的自動化信差，它能幫助我們不必親自打開每個新聞網站，只要訂閱對應頻道，就能在第一時間獲得最新條目清單。對於要蒐集上萬篇新聞的專案，RSS 是不可或缺的入口。

一旦訂閱好 Google News 的警政關鍵字 RSS，我們便能定時從同一個「源頭」取得所有符合條件的新聞標題與連結。這比起直接爬取各大新聞網頁，不但更省資源，也能降低被封鎖或流量限制的風險——因為 RSS 本身就設計為大量分發資訊的管道。

當然，RSS 也有它的小眉角：預設的參數像 when="1y" 只能粗略範圍「過去一年」，無法精準到月份。因此，我們後續還會結合進階搜尋語法（after/before）與程式內二次檢查，確保只抓到 2024 年 1 月到 4 月的新聞。這就像偵探在信差告訴你的線索之外，再拿放大鏡仔細辨認，最後鎖定最有價值的情報。

下一章節的冒險預告

當我們完成了任務定位、新聞量化與基礎工具的建置，就像操練完偵探偵線索的基礎功夫，真正的挑戰才要開始。在接下來的文章中，我們會深入分享那些「讓電腦自動跟隨重導向、拿到最終 URL 的秘技」，還有「如何清洗去重、處理各種奇怪欄位」的實戰經驗。

更有趣的是，我們要帶你實際走進「抽樣取樣」與「主動學習」的世界，告訴你為什麼只抓千篇新聞，就能代表整個兩萬篇的脈動。當然，過程中出現的那些爆笑錯誤與搞笑 BUG，也會一一露餡，讓你在笑聲中學到專業。

準備好了嗎？下一篇，我們將揭開 「重導向大追蹤：怎樣從中繼頁跳到原始新聞？」 的神秘面紗，和你一起破解 HTTP 3xx、JS 跳轉與 SEO 標籤的重重迷霧。數據偵探接力賽馬上啟動，敬請期待！