『2020 年的台灣，是充斥著選舉的一年。從年初的總統與立委大 選，到 6 月的罷免選舉以及 8 月的市長補選。也因此，網路上從年 初到至今仍然充滿選舉的資訊。而這些數據資料也象徵著民意的動 向與趨勢，因此這些資料是各政營所想掌握的。

「政治與資訊」這門課程，是上一學期「大數據與選舉」的進 階課。「大數據與選舉」是使用既有的軟體工具，盡可能的從網路中 找出數據，並觀察選民動向。而「政治與資訊」則是進一步的透過 Python 寫程式碼的方式，針對數據資料進行整理、分析，將數據以 更多元的視覺化呈現。

前半學期，以 2020 選舉資料為主，嘗試以 Python 呈現視覺化 結果，並且針對這些結果進行分析，以了解 2020 網路選戰的脈絡。 後半學期，則以高雄市議會資料為主，使用更進階的 NLP、LDA 等模 型來分析議會資料。

「政治與資訊」這門課，儘管在寫程式碼上對社學生有些吃 力。但平心而論卻是社科在跨資訊領域的重要橋梁，且讓我更了解 在分析政治相關的數據時，可以由不同的面向或模型去觀察。』

本課程目的在於導引學生對資訊與政治聯結相關研究的了解，及培養利用資訊技術做研究之興趣。其目標可分為短期與長期之目標：短期而言，本課程培養修課學生運用現成資訊分析軟體抓取資料，並且撰寫成研究短文。長期而言，則希望可以對立法院的法案資料有系統性的整理，未來預期可以建置以「議題」為導向的資料庫，一方面希望建置一個對於使用者友善的資料庫，讓民眾可以透過議題的關鍵字快速的查詢相關法案與會議記錄，另一方面則促進政府資料的開放度以及透明度，強化民主的課則機制。