臉書（Facebook）被控告違反和解協議
臉書（Facebook）在2011年11月與美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）針對用戶資料的隱私權問題達成和解，包括第一：臉書必須遵守其自行提出的隱私權政策；第二：臉書必須要事先得到使用者的同意，才能更改其資訊分享的設定；第三：當使用者刪除其帳號的三十天內，臉書必須實際上使任何人不能再取得相關資訊；第四：必須對新產品或服務建立並維護其隱私權保障的計畫；第五：在未來二十年內，臉書必須由獨立的第三人稽查其隱私政策，以維護使用者的資訊隱私保護。
但是公益團體電子隱私資訊中心（Electronic Privacy Information Center, EPIC）最近指控臉書的Timeline功能違反和解協議的第二條。在EPIC的指控中表示：臉書必須要事先得到使用者的同意，才能更改其資訊分享的設定。而Timeline的功能在2011年12月6日上線後，完全改變了使用者揭露其資訊的方式，強化使用者張貼的重要事件，並回溯資料至該使用者第一次登入臉書時（甚至更早至第一次輸入相關資料時）。雖然臉書提供七天時間給使用者可以編輯Timeline，刪除不希望公開的照片或貼文，但幾乎沒有人知道。EPIC因而要求FTC介入調查。
美國能源部依據「2007年能源獨立與安全法案」（The Energy Independence and Security Act (EISA) of 2007）第655條規定，設立Bright Tomorrow Lighting Prize (L Prize)競賽，這是第一個由美國政府所發起的科技競賽。此一規定係依據「2005年能源政策法」（Energy Policy Act of 2005）第1008條而來，賦予能源部對於與其政策目的相關、有重大貢獻的科技研發或商業應用，得設置競賽活動並提供獎金。因此，為了促進照明產業的發展，而固態照明（solid-state lighting）科技是具有潛力能減少照明能源的使用以達解決氣候變遷的方式之一，因此能源部希望在固態照明技術的研發上扮演催化者的角色，藉由此一競賽來刺激研發超效能固態照明產品以取代傳統照明設備。 此一規定對工業的發展造成挑戰，因為將會取代兩種日常生活所使用的產品：60W白熾燈泡與PAR 38滷素燈泡。於2008年5月首先展開的是60W白熾燈泡領域，因為此種燈泡是消費者最普遍使用的，約佔美國國內白熾燈泡市場的一半。要獲得此獎項的要求，必須該替代產品要能使用低於10W的電力，節省83%的能源。該競賽已於2011年8月結束，由Philips Lighting North America所研發的高效能LED產品獲得，除頒發一千萬美元的獎金外，亦已與聯邦政府簽署採購合約。該產品預計於2012年春於零售商店上架。 L Prize的第二階段競賽於2012年3月展開，希望針對PAR 38滷素燈泡領域，鼓勵企業研發LED替代產品，來取代通常使用於零售商店或戶外安全照明的聚光燈和探照燈等傳統PAR 38滷素燈泡。此一競賽獎勵對於全美的照明產業是相當好的挑戰，不僅能研發出創新、具有高效能的產品，亦能提升美國製造業的競爭力。目前全美國約有九千萬個PAR 38滷素燈泡，若能以高效能燈泡取代，能源部預估每年可以節省約11terawatt-hours的電力，並可減少七百萬噸的碳排放。 要贏得L Prize的產品必須通過嚴格的測試，包括其性能、品質、壽命、價格及是否適合量產等。由於在PAR 38滷素燈泡領域，至少必須製造50%的LED燈泡，且所有的組裝都須在美國完成，因此同時亦提供相當多的工作機會。
因應京都議定書生效壓力 工廠溫室氣體減量 將訂規範全國能源會議於六月二十日登場，面對京都議定書生效壓力，新舊工廠未來究竟應如何減量，備受企業高度關切，經濟部已擬出政策規劃，將自二○○七年開始推動既設工廠溫室氣體減量措施，至二○一五年減量一○％（二千年為減量基準年）。 工業部門溫室氣體排放量占全國排放總量五五％，但占全國 GDP 比例逐漸減少，工業局計畫在全國能源會議中，提出多項溫室氣體減量措施。 為建立產業減量機制，工業局規劃出短、中、長期三階段減量計畫外，並提出攸關溫室氣體查核機制的能源效率計算模式，藉由會議尋求共識後，逐步落實。 據瞭解，能源效率計算機制因各國規劃採取的措施不同而所有差異，有國家採用每人耗能量為計算基準，也有以生產產品所需耗能量計算，或是每創造單位國內生產毛額所需耗用的能源計算（即能源密集度）。 工業局認為，以能源密集度做為我國工業查核指標，可顯示能源消費與該產業的邊際效應變化趨勢，有助於落實工業部門減量策略的執行，因此建議我國未來在產業溫室氣體排放查核機制上，以能源密集度為查核指標。 至於，在溫室氣體減量機制上，工業局規劃我國自二○○七年時推動既設工廠實施溫室氣體減量措施，並至二○一五年時達到溫室氣體排放密集度降低一○％的目標，而其減量的基準年為二千年；在新設廠方面，則以全球一○％標竿能源效率製程的排放密集度擬訂排放標準加以審議。
美國資通訊設備無障礙使用計畫趨勢觀察 日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇，旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇，主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出，在進行資料驅動的判斷流程時，需留意三點事項，分述如下： （一） 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人，蒐集各自的需求與課題，考量可以適用的技術與服務，並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次，盤點必要資料並確認其利用可能性，同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步，以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後，將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人，並以利害關係人的意見為基礎，進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後，基於資料分析結果進行決策。 （二） 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時，由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本，且判斷時點有時亦有其時效性，因此，在確保必要之資料時，會先檢視企業內部所持有之資料，而後確認政府機關的公開資料，如仍缺乏必要之資料，則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後，則會判斷決策所必要之資料的信賴性，其主要分為兩點，一為針對資料本身之信賴性，包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等；一為資料傳輸、編輯的信賴性，包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時，則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 （三） 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析，亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言，自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況，亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後，亦應透過監視檢視決策成效，方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等，並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策，除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）