數位內容與色情問題引起討論
在數位匯流與數位內容成為趨勢的今天，我們對於數位匯流與數位內容都從正面的角度來加以觀察，並予以期待。然而，數位匯流的只是傳播媒介，數位內容標示的也只是承載內容的載體。我們希望什麼樣的數位內容？負面的數位內容 ( 如色情內容 ) 在未來數位匯流與數位內容的發展趨勢中，應被放置在一個怎樣的位置，應是值得我們加以思考的。
瑞士洛桑管理學院（International Institute for Management Development, IMD）於2020年9月18日發布2020智慧城市指數報告（Smart City Index 2020）。該報告為IMD和新加坡科技設計大學（Singapore University of Technology and Design, SUTD）共同出版，該報告評比109個城市，前5名智慧城市分別為：新加坡、赫爾辛基（芬蘭）、蘇黎世（瑞士）、奧克蘭（紐西蘭）、奧斯陸（挪威）。其他重要城市排名包括紐約第10、倫敦第15、香港第32、首爾第47、巴黎第61、東京第79、上海第81名等。 報告中智慧城市五大評比關鍵標準分別為：健康與安全（health and safety）、運輸及交通（mobility）、城市活動（activities）、機會（opportunities）和政府治理（governance）。每個標準又可區分為「結構面」（Structures）和「科技面」（Technologies）各20個細項評比，前者包含如城市基礎衛生、空氣汙染、醫療設備充足程度、交通擁塞度、綠地空間、文化活動、就業率以及居民和政府機關的互動度等；而後者則包含免費公共WIFI普及度、電子設施使用便利度（例如以空氣汙染偵測、安排醫療活動、文化活動線上購票和共享乘車以減少交通擁塞等）、大眾運輸動態資訊及其他電子化服務等。 今年評比的重點之一，在於城市「科技面」指標如何因應COVID-19此種大型傳染病。智慧城市的發展對傳染病有重要防禦作用，排名較前段的城市相對能以科技應對災難型傳染病。此外，報告中認為若政府可以行使更多公權力，將可以藉由管理科技為城市居民帶來更多便利生活。從報告整體排名變化中看出「低度發展」城市比先進城市更容易取得大幅度進步，以及世界各國發展「第二城市」的趨勢，例如西班牙畢爾包的排名（24名）較馬德里（45名）佳，英國伯明翰今（2020）年排名較2019年進步12名，而倫敦僅進步5名次。 我國臺北市綜合評比排名第8，在亞太地區高居第2，僅次於新加坡。其中評比標準中，分數較高有免費公共WIFI普及度、醫療服務設備充足、用3C設備預約就診或其他醫療行為的容易度、文化活動線上購票方便度；分數較低的有交通壅塞問題、綠地不足以及政府腐敗與效率不彰等。
從日本政策看我國音樂產業海外拓展之必要性及有效作法 日本因新冠肺炎而將修正著作權法關於線上教學之著作利用部分提前施行日本著作權法在2018年修正時，在第35條針對教育相關資通訊（利用網路進行線上教學與傳送預複習資料）之權利對應規定進行增修。修正前，利用人在每次利用時，均需獲得個別權利人之同意並支付授權金；而修正後，僅需一站式的支付補償金即可，無須得到權利人之許可。 然而本條規定原訂於2021年4月施行，但因為新冠肺炎疫情蔓延影響，許多學校、教學機構因停課而使得線上教學之需求提高。日本文化廳為防止感染並考量停課措施有可能長期化，宣布將文學作品、論文及新聞記事等作為線上教學教材，自本月開始無須得著作權人之許可即可使用，亦即將修正施行日期大幅提前。 而作為日本著作權人補償金分配窗口之「教學目的公眾放送補償金管理協會」，也在今年（2020年）4月6日決定本年度相關作品之補償金以特例無償之方式處理。依據上開規定，本年度的線上教學，不論是文學或是音樂等作品，均無須取得著作權人之同意，即可免費使用。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。