引言：從災情混亂到資訊整合
2025 年 7 月 6 日，颱風丹娜絲以猛烈威力在嘉義布袋登陸，重創台灣南部。超過 1.6 萬戶房屋受損、近百萬戶停電，生活與通訊陷入癱瘓。更棘手的是，災情資訊在社群媒體上瞬間湧現，上萬則求助貼文分散於不同平台，缺乏分類與整理，讓救援效率大打折扣。
在這樣的背景下，輿情數據分析公司 QSearch 迅速動員，利用 AI 技術，在不到一天內上線 「2025 丹娜絲風災災情與物資儀表板」，協助政府與民間救援單位快速掌握需求、優化資源調度，避免重複與缺口並存的困境。
災情痛點：資訊分散影響救援效率
丹娜絲颱風過後，Facebook、Threads 等社群平台出現大量災情與物資需求訊息，但形式多樣，從簡短文字、照片，到長篇描述不一而足。由於缺乏統一格式與分類機制，救援人員與志工團體很難在短時間內找出最急迫的需求點。
結果導致兩個極端現象：
- 重複配送：某些地區的物資堆積無法即時分發。
- 需求缺口：另一些地區因資訊曝光不足，急需物資卻遲遲等不到援助。
此外，社群貼文混雜過時與即時資訊，讓救援單位必須耗費大量人力過濾訊息，錯過黃金救援時機。
技術解法：AI 驅動的即時資訊儀表板
QSearch 平時專注於為品牌與企業提供跨平台輿情監測、輿情分析與危機預警。這次災後，公司內部多位來自台南的同仁率先發起提案，建議將既有社群數據分析技術轉化為災情整合平台，為救援行動爭取時間。
短短數小時內，QSearch 召集專案管理、後端工程、AI 研究與行銷等跨部門成員，調整原計畫中的完整網站開發為快速上線的儀表板形式，聚焦三大功能：
- AI 語意分析：AI 能讀懂不同表達方式的求助訊息，即便貼文僅間接描述缺乏資源，也能自動辨識並轉化為結構化需求，並自動整併相似需求，減少重複派送。
- 即時摘要與視覺化：透過 QSearch 輿情資料庫，串接視覺化圖表服務，將需求地點與數量轉化為表格，讓決策者一目了然。
（此區可配圖，呈現儀表板AI語意分析區塊）
系統在上線後數小時內，分析超過 1.7 萬篇災情相關貼文，並生成即時更新的需求表格，讓急欲捐贈的民眾或徵求物資的災民，能在黃金期內獲得最新的資訊方便後續行動。
（此區可配圖，呈現儀表板物資表格區塊）
未來價值與商業化潛力
QSearch 表示，此次專案雖為公益性質，但其核心技術可延伸至多種場景：
- 災害應變：水災、地震等突發事件需求快速整合。
- 大型活動管理：跨縣市活動期間即時監測人潮與需求分布。
- 企業應用：物流、保險業用於風險評估與客戶需求即時追蹤。
未來，QSearch 計畫將平台模組化，透過 API 串接視覺化圖表，打造從需求偵測到落地的完整數位化流程，提升社會在突發事件中的應變力。
丹娜絲風災不僅考驗台灣的防災韌性，也凸顯了「資訊整合」的重要性。QSearch 的即時行動與 AI 技術應用，證明數據分析不僅能服務商業市場，更能在緊急時刻發揮救命作用。未來，當自然災害再度來襲，這項技術或將成為改變遊戲規則的關鍵工具。