QSearch 以 AI 整合風災救援資訊，提升災後應變效率

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： 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： （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…