Ofcom第八次電信與付費電視申訴報告

  Ofcom在今(2013)年3月公佈「2012年第四季電信與付費電視申訴報告書」(Telecoms and Pay TV Complaints Q4 2012),以履行2003年通信法(Communications Act 2003)第26條規定:Ofcom應公布通訊資訊與建議於消費者。是故,為維護消費者之權益,並促進市場競爭,Ofcom從2011年4月起每季公佈「電信申訴報告書」 (Telecoms Complaints);同年10月修訂為「電信與付費電視申訴報告書」(Telecoms and Pay Tv Complaints)。這份報告書不僅協助消費者選擇較好供應商,更意在促進業者服務品質,而從幾次報告書中顯示,業者們被投訴量確實持續下降,可見效果斐然。

 

  Ofcom選擇市占率超過4%、且每月被投訴超過30次的市話、固網寬頻、行動通信服務(月租),與付費電視為調查對象,以維護統計信度。當消費者申訴具有綑綁式服務(bundled services)業者,則視其申訴是否涵蓋多種服務,以Sky同時具有電話、網路服務為例,當民眾申訴廣告不實後,則此申訴僅被記錄於網路服務。由於,民眾申訴範圍相當廣泛而難以統整,Ofcom僅向外界公布業者被投訴的次數,且有下述研究限制:

1.Ofcom僅蒐集本身受理的申訴數據,而其他組織、供應商所受理的,一概不納入報告書。

2.Ofcom雖力求數據的合理性,但不會檢驗消費者投訴的真實性。

3.當Ofcom倡導某些政策時(例如打及廣告不實),可能會導致某些業者申訴量提高。

 

  在這次報告中,各領域被投訴最多的業者如下:Talk Talk於市話服務被投訴最多,被投訴的理由多數為服務缺失與相關服務爭議。Orange則在固網寬頻、行動通信服務(月租)受到最多申訴,其原因是Orange採取民眾購買寬頻服務後,方得再取得免費網路,以取代原本免費網路的提供。在付費電視上,則是BT Vision受到最多申訴,而內容多為提供服務與處理申訴之缺失。Ofcom期以公佈這些資訊,讓消費者得於每個領域選擇最好的供應商。

相關連結
相關附件
※ Ofcom第八次電信與付費電視申訴報告, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6054&no=645&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/26)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國專利商標局宣布快軌上訴試驗計畫

  美國專利商標局(The United States Patent and Trademark Office, USPTO)於今年7月1日發布新聞稿,即專利審判及上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board, PTAB)開始加速處理單方上訴的計畫。該計畫名為「快軌上訴試驗計畫(Fast-Track Appeals Pilot Program)」並於今年7月2日正式啟動。   根據該計畫,專利審判及上訴委員會上訴裁決的目標時間預計為該上訴被賦予快軌(即批准加速審查)之日起六個月內,此與美國專利商標局之期望相符。蓋目前單方面上訴的裁決時間平均約14個月,因此,對於申請該計畫的人來說,該計畫平均應將上訴程序縮短約8個月。惟申請該計畫所需費用為400美元,且被批准的申請案會被限制在每季125件,會計年度最多500件,預計施行一年。   美國商務部負責智慧財產權事務副部長兼USPTO局長Andrei Iancu表示:「這是USPTO史上首次,申請人將能夠加快專利審查和單方上訴的速度,從而能較典型申請案約一半的時間內,就其最重要的發明做出決定。」。PTAB首席法官Scott Boalick亦表示:「近年來,我們取得了長足的進步,將上訴待決時間從2015年的平均30個月減少到目前的平均14個月。很高興PTAB現在能夠為申請人提供更快的途徑,從而使發明人和企業能夠更快地將其專利發明商業化。」   值得一提的是,我國智慧財產局亦有發明專利加速審查(Accelerated Examination Program, AEP)及商標加速審查機制。而AEP更早於民國98年1月1日起試辦實施,依據申請事由之不同,智財局將在申請人齊備相關文件後,於6個月內或9個月內發出審查結果通知。

利用安裝SPYWARE擅自寄送廣告,挨告

  美國紐約州律師 Eliot Spitzer 4 月 4 日 表示, 他已經 對 Direct Revenue LLC 這家網路公司提出告訴。控訴其秘密安裝上百萬之間諜軟體( Spyware )至網路使用者的電腦中,或利用已安裝於使用者硬碟中之間諜軟體,以彈出視窗方式進行廣告,而其中有很多都屬於色情廣告;這些程式具追蹤網路使用者活動之功能,且一經下載,使用者就極難移除甚至不易察覺。   Spitzer 將此訴訟上訴到紐約州之最高法院,認為 Spitzer 應該為未經使用者同意秘密安裝間諜軟體,或透過已存在的間諜軟體寄送廣告之行為負責。 Spitzer 同時要求 Direct Revenue ,應對其所受之利益和不特定的金錢損害,負擔賠償責任。   去年( 2005 ), Spitzer 也對在洛杉磯的 Intermix Media Inc. 提起告訴。這家公司擁有一個相當受歡迎的 MySpace 的社交網絡網站,卻將間諜軟體隱藏附隨在上百萬的免費程式中,最後 Intermix Media Inc. 因而付了 750 萬美元。   Spitzer 表示這種詐欺的行為對消費者極不公平,且將對利用正當管道行銷的企業以及需要消費者信任的小型網路商家造成損害。 Spitzer 也說到,他將會繼續的與消費者站在同一陣線,與消費者共同為他們的掌控權而戰。   Direct Revenue 網站說明指出,他們已事先取得消費者之同意,而其提供之內容資訊和免費軟體,目的在交換傳遞廣告之功能。

日本於「再興戰略2016」中公布今後醫療等領域徹底ICT化之相關政策

  日本政府於2016年6月2日經內閣議決「再興戰略2016」,為提升國民健康、提高平均壽命,以「世界最先進的健康國家」大篇幅宣布未來政策。其中,在「醫療、長照等領域徹底ICT化」方面之具體新措施如下: (1)醫療等領域中導入ID制度   日本厚生勞動省於2015年11月18日召開第10次「醫療等領域利用識別號碼制度之研究會」(医療等分野における番号制度の活用等に関する研究会),並於次月公布相關研究報告書,其內容包含導入「醫療保險線上資格審查」以及「醫療ID制度」,上述制度預計自2018年開始階段性運用,並於2020年正式實施,因此,本年度工作目標設定為,著手勾勒具體之應用系統機制,並針對實務面相關議題進行討論,自明年開始落實系統開發,整體而言,日本現階段最重要的目標就是促使醫療領域徹底數位化及標準化。 (2)透過巨量資料之利用,增進相關領域之創新   「次世代醫療ICT基礎設施協議會」(次世代医療ICT基盤協議会策定)將延續2016年3月由其所策定之「醫療領域資料利用計畫」(「医療等分野データ利活用プログラム」,意即加強各資料庫(例如醫療資訊資料庫MID-NET)之交流並擴大相關應用。   此外,在現行法規範下,為達成促進醫療領域資訊利用、醫藥相關研發之目標,應成立「代理機關(暫稱)」,以便於擴大收集醫療、檢驗等數據資料,並妥善管理與去識別化,日本政府於「再興戰略2016」中將此機關之設置列為次世代醫療ICT基礎設施協議會之重要工作項目,期望透過協議會對相關制度之討論,能在明年訂定出具體的法律措施。 (3)個人醫療和健康資訊之綜合利用   日本政府期望透過不同終端設備收集關於醫療、健康等資料,並鼓勵民間依此開發新市場,但在此之前,政府必須先行建構一個能良性發展的環境。首先,為實現針對個人需求量身打造的「個別化健康服務」,保險業者、握有病歷的機構、健檢中心及可穿戴式終端設備等,得經當事人同意後收集、分析其日常健康資訊,該「個別化健康服務」之實證計畫將於本年度啟動,由地區中小企業開始。   為強化醫療保險業者去整合運用相關資源並應用於預防、健康醫學上,政府機關應訂定一些獎勵措施,鼓勵業者將ICT技術活用於預防、健康醫學領域上。   此外,今年度「次世代醫療ICT基礎設施協議會」還有一項重要的工作項目,即建立可記錄患者所有就醫過程資訊之系統(Peronal Health Recaord,簡稱PHR),讓相關醫療資料得以流通運用。同時,日本政府希望能在2018年達成「地區性醫療情報聯結網路」,並普及到全國各地,這麼做的目的在於,過往因為醫療資訊不流通,以及重症照護上的斷層,使身心障礙者往往難以離開長期利用的醫療環境,新政策希望讓這些患者無論遷居何處,在全國各地皆能安心接受醫療服務,而不受限於地區限制。

美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試

  《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。   《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括:   1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途;   2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議;   3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估;   4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件;   5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體);   6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓;   7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款;   8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄;   9.自透明度的角度評估消費者之權利;   10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略;   11.描述開發、測試和部署過程之紀錄;   12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源;   13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之;   14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。   當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。

TOP