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為演算法服務的免洗人力：平台資本主義時代的勞動與剝削

為了解決Google 地圖 消除的問題，作者PhilJones 這樣論述：

演算法為人類的需求服務， 但它的運作卻建立在將人類視為免洗人力的剝削。   覺得Google、臉書變得越來越聰明，不僅馬上就能找到正確資訊、掌握即時動態，還會判別釣魚網站、過濾不舒服的內容？ 事實是，演算法裡頭藏了真人：要有人教導機器學習，它才能變得「聰明」。 正如亞瑪遜的貝佐斯所言，人工智慧，其實是「人工的人工智慧」。   人工智慧帶來人機混合的新工作模式。由自駕車、無人商店、語音客服開啟的趨勢，已經蔓延至翻譯、會計、金融、管理、醫療等更專業的領域。平台資本主義拆解原本的專職工作，將機器無法處理的部分，化成零散的微工作，拋給人力群包平台的接案者。 巨型平台規避傳統勞資關係，減少專

業人力成本。在平台接案的微工作者沒有權益保障，也沒有固定薪水，甚至連為哪家公司工作、工作的目的是什麼都不清楚，成為案主呼之即來、揮之即去的免洗人力。 群包平台大灌「自由接案」的迷湯，但其實就是微工作者必須自行承擔所有風險。你不知道何時可以接到下一件案子，報酬會有多少，你成為工資的狩獵採集者，為的只是要一圓科技大亨移民火星的狂想。 在全自動機器人與智慧助理的喧鬧之下，瓊斯清晰而仔細地揭露使得我們的數位社會得以成真的工作者究竟身在何方。對於這個通常看不到的低薪、超時工作且毫無保障的世界，本書為必讀導覽。 ——斯尼切克（Nick Srnicek），《平台資本主義》（Platform Capita

lism）作者   讓瓊斯為你導覽數位化資本主義最醜惡的陰暗面。在此，科技巨頭監控工作者的一舉一動，把他們的鍵盤敲擊與滑鼠點選聲轉化為獲利，而在我們持續加班的同時，「工作」本身卻是分崩離析。為了在慘澹的未來降臨到每個人身上之前預先阻止它，瓊斯寫下了這篇優美的戰鬥宣言。 ——賈非（Sarah Jaffe），《工作不會回報你的愛：對工作的奉獻，如何剝削我們、耗盡我們的心神，並使我們孤獨》（Work Won’t Love You Back: How Devotion to Our Jobs Keeps Us Exploited, Exhausted, and Alone）作者   在這本節奏明快的精

彩著作中，瓊斯探討了數位經濟工作者的隱身之地。在此，全世界的過剩勞工為了不到兩美元的時薪標注影像、管理網站內容與教導運算法辨識寵物。《為演算法服務的免洗人力》同時也探究一種新的可能性：一無所有的微工作者該如何團結，帶領要求自由空閒與物質保障的全球運動。 ——貝納納夫（Aaron Benanav），《自動化與工作的未來》（Automation and the Future of Work）作者   帶領讀者前往不為人知的人工智慧生產之地：在後危機的資本主義中，越來越多貧民窟、監獄與難民營中的人們受到高度剝削，靠著不穩定的微工作勉強餬口。瓊斯強調危機迫在眉睫，這種零散化的微工作會威脅所有人的生計，

但他也指出，微工作也可能帶領我們走向一個超越薪資勞動的世界——只要我們勇於爭取。 ——穆勒（Gavin Mueller），《砸毀工作機器》（Breaking Things at Work）作者   瓊斯可謂後加速主義的帶領者。 ——佛斯特（John Foster），「戰場」新聞論壇（Battleground）   令人震驚……在讀過這本書後，你無法再用和以前相同的方式看待電腦，或是那些吹捧電腦乃是我們集體救贖之道的人們。 ——布斯尼克（Katjo Buissink），《馬克思與哲學書評》（Marx and Philosophy Review of Books）

Google 地圖 消除進入發燒排行的影片

研發與測試基於空載光達資料偵測排水結構物之方法於產製排水糾正 DEM

為了解決Google 地圖 消除的問題，作者周宜學 這樣論述：

橋樑和涵洞統稱為排水結構（drainage structures, DS）。在全球範圍內，大多數DS在使用期間，會面對極端天氣條件下潛在的故障威脅。因此，廣域排水結構製圖是必不可少的，然而廣域DS位置通常難以取得，這使得對其檢查和按時管理更具挑戰性。與遙感資料結合的地理信息系統(Geographical Information systems, GIS)和全球導航衛星系統(Global Navigational Satellite Systems, GNSS)已被用於手動繪製DS數據。近年來，越來越多的空載光達掃描(airborne laser scanning, ALS)資料使用於DS製圖

，如基於空載光達掃描的數字高程模型(DEM)和山體陰影圖。然而，目前仍未開發出統一且自動化的DS製圖方法，在過去的研究中也已展示對此方法的需求。手動方法速度較緩慢，受天氣條件和過去調查的有限研究地點的資金來源的限制。為了解決上述提及的挑戰，目前的研究主要集中在開發自動排水結構製圖算法(DS mapping algorithm, DSMA)以繪製廣域容量的DS。由於過去DS製圖成功應用於空載光達三維地形描繪，因此已分類的ALS點雲以及道路中心線被用於DSMA的開發。在使用ALS數據進行DS製圖的背景下，發現道路較相鄰的ALS地面點高，這分別對排水網絡(drainage network, DN)和

隨後的DS製圖構成了潛在挑戰。因此，自動DSMA首先消除道路的ALS地面點，使用ALS地面點估計代表高速公路、私人道路、住宅街道等道路寬度的不同緩衝區值的數量，接著分別使用緩衝區值和道路中心線生成組合道路遮罩，使用組合的道路遮罩去除ALS數據中屬於道路的所有地面點。然後對剩餘的地面點進行插值以創建新開發的空載光達修正DEM(ALS-modified DEM, ALS-mDEM)，分別使用流向、流量和Strahler流序算法自動從ALS-mDEM導出排水網絡(DN)。接著通過將DN與道路中心線相交來測試幾個流序閾值以繪製候選DS。在DSMA開發的最後一步，生成並測試了不同的DS細化緩衝區，以從重

複的DS記錄中清除繪製的DS，通過DS細化分析最終選擇15m的細化緩衝區。DSMA的性能在美國佛蒙特州總面積50平方公里的兩種不同地理環境下的廣域容量中進行了評估，分別包括城市站點和農村站點。分類後的ALS點雲來自美國地質調查局(Unite State Geological Survey, USGS)，而美國聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)的道路功能分類方案來自佛蒙特州的公共數據平台。非FHWA道路由FHWA管轄範圍之外的私人道路和住宅街道組成，即無法從公共數據平台獲取，因此，使用土地利用土地覆蓋(land use land cover

, LULC)的不透水表面(impervious surface, ISA)分別自動繪製地圖。最後，從佛蒙特州交通局收集包括橋樑和涵洞的DS數據集與FHWA道路資料，DS數據集與非FHWA道路分別從Google Earth Street View (GE-SV)影像數化。基準DS數據集用於評估DSMA方法繪製DS的位置和預測精度，根據基準DS和對應的繪製DS之間的對應關係，計算歐幾里得距離以分別評估繪製之DS與基準DS數據集的位置精度。城市站點和農村站點的平均定位精度為13.5m及15.8m。並將繪製的DS在F1 scores方面的預測精度與FHWA和非FHWA道路分別計算，對於FHWA管理的

道路，城市站點和農村站點的F1 score分別為0.87和0.94；對於非FHWA道路，城市站點和農村站點的F1 score分別為0.72和0.74。ALS的地面點非常適合用於創建高解析度數字高程模型(High-resolution digital elevation models, HR-DEMs)。然而，在水文和地貌學的應用環境中，HR-DEM需要經過後處理，通過將繪製的DS合併到HR-DEM中對DEM進行涵洞修正，以分別創建適用於水文和地貌調查的涵洞修正DEM。然而，在缺乏廣域容量的DS數據集的情況下，建立涵洞修正DEM變得具有挑戰性。相反，當DS數據在某種程度上無法解決問題時，破壞算法

(breach algorithm, BA)方法是獲取涵洞修正DEM的標準程序。在第二部分中，本研究評估了來自DSMA的廣域容量中DSs數據的可用性，以處理美國佛蒙特州36平方公里的涵洞修正DEM。基準DS數據集用作評估DSMA方法性能的標準參考。此外，亦比較DSMA方法的性能與破壞算法(BA)方法，這是在DSs數據不可用時獲得涵洞修正DEM的標準程序。並開發了一個新的自動化方法框架，以使用DSMA方法繪製的DS生成涵洞修正DEM，並對DSMA方法與BA方法相比的性能分別在生產涵洞修正DEM的背景下進行評估，分析從DSMA和BA方法的涵洞修正DEM中發現的DS，以量化這兩種方法的性能。為了評估

這兩種方法的性能，從涵洞修正DEM中發現的DS被分別分類為代表正確解的真陽性 (true positive, TP)、代表錯誤解的假陽性 (false positive, FP) 和兩者都未找到的假陰性 (false-negative, FN) 解，藉由使用來自DSMA和BA方法的TP、FP和FN，發現了分類錯誤，即假陽性率（false positive rate, FPR）和遺漏錯誤，即假陰性率（false-negative rate, FNR）。由評估矩陣顯示出，新開發的基於DSMA的DS數據的方法與FHWA之FPR分別為0.05，與非FHWA道路的FPR分別為0.12；在FNR方面，DS

MA方法與FHWA為0.07，與非FHWA道路為0.38。與DSMA相比，BA方法與FHWA的FPR分別為0.28，與非FHWA道路的FPR分別為0.62；在FNR方面，BA方法與FHWA為0.32，與非FHWA道路為0.61。基於FNR和FPR的評估矩陣，DSMA方法已被證明分別比BA方法更準確，因此，與BA方法相比，使用DSMA生成涵洞修正DEM的公式化框架為相對穩健的。

人工智慧最後的祕密：權力、政治、人類的代價，科技產業和國家機器如何聯手打造AI神話?

為了解決Google 地圖 消除的問題，作者KateCrawford 這樣論述：

AI ≠ 人工 + 智慧 模擬人類微笑的Amazon彎曲箭頭背後，誰受益、誰為此犧牲？ 為何Google不惜一切代價避免提到或暗示人工智慧？ 從沙漠到海洋，從岩石到城市，從樹木到超大型企業，從跨洋航線到原子彈， 誰在AI後面？誰背叛了AI？   ―――――― 從神話到魔化，從地球、雲端到太空，破解AI背後的6個祕密，探索人工智慧的另一種可能！ 當代AI研究先驅、微軟研究院資深首席研究員 第一手揭露人工智慧豐功偉業背後的陰暗面！ ―――――― ▌各界好評讚譽 王國禎 ∣ 國立交通大學資訊工程學系退休教授、高雄醫學大學基礎科學教育中心教授 李忠謀 ∣ 國立臺灣師範大學副校長暨資訊工程學

系教授 李家維 ∣ 國立清華大學生命科學系教授、《科學人》雜誌總編輯 林守德 ∣ 國立臺灣大學資訊工程學系教授 洪文玲 ∣ 台灣科技與社會研究學會理事長 曹筱玥 ∣ 國立臺北科技大學互動設計系/所專任教授兼系主任/所長 郭榮彥 ∣ Lawsnote創辦人、律師 黃文浩 ∣ 在地實驗創立者 劉士達 ∣ 國立清華大學科技藝術研究中心科技創新應用組組長 謝宗震 ∣ 詠鋐智能股份有限公司創辦人暨執行長  ▌幽靈代價，我們為AI付出了什麼？ ◎人工智慧既非人工的，也不是智慧的，那些看似萬能的智慧是如何「製造」出來的？ ◎從內華達沙漠到內蒙古巨大的人工湖、從亞馬遜倉庫到太空殖民，直擊人工智慧帝國全景地

圖！ ◎人工智慧充滿隱藏成本，從自然資源和勞力到隱私和自由都是代價，深入了解我們為人工智慧付出了什麼？ ◎人類為人工智慧制定的倫理架構非常失敗，程式碼和演算法並非致命毒藥，那麼到底哪裡出了錯？ ▌「AI」，一個兩字的短語，隱含了一則神話和六個幽靈！ 當我們跟Siri聊天、開著特斯拉電動車上路、用Google搜尋、上傳IG自拍、觀看抖音影片，以為自己生活在人工智慧的美好新世界，但事實上許多看似有價值的自動化系統能運作，背後都隱藏著幽靈。運行一個自然語言處理模型產生的二氧化碳排放量，相當於從紐約搭機往返北京125次！精心打造的魔鬼細節，讓我們相信智慧機器在做那些神奇的工作。 人工智慧不只是演

算法、資料與硬體的混合物，它關乎自然界、政治、歷史，有時甚至也和美有關。當人工智慧滲入政治生活、耗盡地球之時，會發生什麼事？人工智慧如何形塑我們對自己及對社會的理解？ 本書作者凱特•克勞馥是當代對人工智慧的影響最深思熟慮的研究者之一，以人文主義者的眼光、藝術家的感知、科學家的嚴謹，揭露人工智慧真實的樣貌。她憑藉十多年的研究，揭示了人工智慧神話背後隱藏了什麼，從打造與支持人工智慧基礎設施所需的能源和礦物、剝削「自動化」服務背後的勞工，到人工智慧從我們身上取得的資料，破除人工智慧的迷思。 全書以地圖集的概念來看待人工智慧，提供我們重新閱讀世界的可能性。在人工智慧的地景中，我們會造訪礦坑、耗能資

料中心裡長長的走廊、顱骨檔案庫、影像資料庫，以及日光燈照亮的物流倉庫，了解每一種分類都有自己的後果。世界上最富有公司的人工智慧系統正榨取各種資源，將人類的思考能力商品化，以服務當代科技的一瞬間。 沒有單一的黑盒子，沒有單純的祕密，錯綜複雜的權力系統交織，映射了一組複雜的期望、意識形態、欲望和恐懼！ ▌對本書的讚譽 李忠謀 │ 國立臺灣師範大學副校長暨資訊工程學系教授 這是本非以技術層面談論人工智慧主題的著作。本書分梳各種資訊系統在被設計與運用中所隱含的社會性及政治性的籌劃與代價，包括隱蔽在遠端及雲端概念中但真實存在的巨大環境成本和勞動成本――俾使讀者一窺人工智慧所帶來的正義問題。人工智慧

的發展與應用不會有所止步，但修正對人工智慧的迷思並擴大非技術面的探討確實是必要的。 郭榮彥 │ Lawsnote創辦人、律師 石油精煉縮短了世界的距離，同時也改變了地球的溫度；核能可以點亮黑夜，也點亮了廣島。 科技發展推進了人類社會的繁榮發展，但幾乎所有的科技同時也伴隨著負面的代價。 從工業革命開始，隨著經濟發展的高歌猛進，資產階級向全世界輸出便宜的物資，也輸出了軍隊和東印度公司，殖民者之間的爭奪演變成世界大戰，但我們的科技仍持續在進步，生活品質持續在提升。 作者提醒人工智慧的發展並不是沒有代價的，就像所有的科技一樣，有好的一面、同時有不好的一面。 重視科技的代價並沒有辦法讓進展回溯，但謙卑

的重視這些問題，才能讓科技更健康的發展。 黃文浩 │ 在地實驗創立者 AI科技的發展造成了「人類主體」轉向「資料主體」的倫理陷阱，本書提出種種跡證讓我們不得不從科技創新的樂觀期待中警醒並且思考面對。作者以地圖集的方法向我們「展示了一個對世界的特殊觀點，有受認可的科學——尺度與比例、經度與緯度——以及形式感和一致性」。這無疑是長期從事科技藝術工作如我面對跨領域最具啟發的方式。 謝宗震 │ 詠鋐智能股份有限公司創辦人暨執行長 克勞馥憑藉十多年的研究，揭示了人工智慧系統是如何根植於社會、文化、政治與經濟世界，她從人工智慧與正義的觀點大膽呼籲更加公正與永續的未來。無論你是人工智慧從業者，還是關心人

工智慧進入生活的一般讀者，這都是一本鞭辟入裡、發人省思的精采之作。 麥克・安南尼（Mike Ananny） │ 南加州大學（University of Southern California） 克勞馥說明人工智慧是一項跨越政治、勞力、土地和資料的技術成就和文化承諾，繪製出獨特的地圖，讓我們看見並挑戰人工智慧的力量，供我們採取行動。 露哈・班傑明（Ruha Benjamin） │ 《追逐科技》（Race After Technology）作者 透過出色地追溯人工智慧的歷史、神話、倫理和政治，本書提醒我們，我們所講述的人工智慧故事，就像構成這些系統的數學模型一樣重要。 傑佛瑞・鮑克（Geof

frey C. Bowker） │ 加州大學爾灣分校（University of California, Irvine） 這本書具說服力、清晰且深刻，我們這個時代的經典之作。它透過闡明人工智慧的社會、物質和政治面向，轉移我們的注意力，不再只看見新殖民主義光鮮亮麗的東西。 西蒙妮・布朗（Simone Browne）│ 《暗物質》（Dark Matters）作者 從勞力、乳膠和鋰的採掘到代理和帕蘭泰爾科技公司（Palantir）的政治，本書是對再現人工智慧的權力關係的嚴格質問，並無可避免地映現出其侷限性。這是一本不可或缺的著作。 全喜卿（Wendy Hui Kyong Chun） │ 西門菲莎

大學（Simon Fraser University），加拿大一百五十週年研究計畫新媒體學者（Canada 150 Chair in New Media） 一本必讀之作。從鋰礦場談到資料提取，從勞力剝削談到政府監控，本書深具說服力地揭示智慧是如何「製造」出來的。書中藉由追根究底地探查人工智慧可能造成的環境惡化、資本積累和勞動條件，取代空泛無力的「倫理」呼籲。 維吉妮亞・迪努姆（Virginia Dignum ）│ 《自然》期刊（Nature） 揭露了人工智慧豐功偉業背後的陰暗面……精心研究，寫作精湛。 彼得・蓋利森（Peter Galison） │ 《愛因斯坦的時鐘，龐加萊的地圖》（Ein

stein’s Clocks, Poincare’s Maps）作者 人工智慧似乎就像我們機器中的幽靈一樣縈繞於這個世界。但正如凱特・克勞馥在她生動、令人不安的著作中所表明的，這個演算法、資料、硬體的混合物絕非無關緊要的。本書做出傑出的貢獻：讓人工智慧的幽靈現形。 蘇・海爾波恩（Sue Halpern） │ 《紐約書評》（New York Review of Books） 正如凱特・克勞馥這本鞭辟入裡的著作一再證明的，人工智慧並不是像天外救星一樣降臨在我們面前，而是透過一些我們大多數人都不知道的去人性化提取作法來完成。 凱倫・郝（Karen Hao） │ 《麻省理工科技評論》（MIT Te

ch Review）資深編輯 這是一部傑作，而我一直無法停止思考這本書。 賽門・英格斯（Simon Ings） │ 《新科學人》雜誌（New Scientist）「年度選書」 揭示了人工智慧的隱藏成本，從自然資源的消耗到我們的隱私、平等和自由更微妙的成本。 約翰・納頓（John Naughton） │ 《衛報》（The Guardian） 〔一部〕引人入勝的著作…… 阿隆德拉・尼爾森（Alondra Nelson） │ 美國社會科學研究會（Social Science Research Council）主席 具說服力又富啟發性……克勞馥描述了肆無忌憚的技術擴張帶來的可怕風險。方法原創又睿

智，本書是一幅關於現狀不可或缺的地圖，它大膽地呼籲讀者描繪一個更加公正而永續的未來。 阿娜伊絲・蕾塞吉耶（Anaïs Rességuier） │ 《AI與倫理》期刊（AI and Ethics） 本書是一部開創性的作品，將人工智慧帶入了我們關注的範疇……克勞馥的著作對該領域貢獻卓著，因為各國和國際、公司和教育機構的各個層面都在努力減輕這項科技帶來的危害。 大衛・夏維茲（David A. Shaywitz） │ 《華爾街日報》（Wall Street Journal） 克勞馥強烈主張，雖然人工智慧被呈現為無實體的、客觀的和不可避免的，但它卻是物質的、有偏誤的，且受我們自己的觀點和意識形態左右

。 約翰・史萊特利（John Slattery） │ 《公益》雜誌（Commonweal） 克勞馥……從《星艦迷航記》的世界中借鑑人工智慧，讓它變得豐富、人性化且發自內心。 麥可・史佩奇歐（Michael Spezio） │ 《科學》期刊（Science） 將人工智慧盡覽無遺，把這項科技架構為帝國、決策和行動的集結，這些帝國、決策和行動共同快速消除了在全球範圍內永續未來的可能性……一部在緊急時刻及時帶來貢獻的著作。 露西・薩琪曼（Lucy Suchman） │ 《人機重構》（Human-Machine Reconfigurations）作者 無論你是專心致志的研究人員、人工智慧從業者，還

是關心資料的力量日益強大的一般讀者，這都是一趟讓人大開眼界的旅程，在人工智慧的標誌下遍歷行星資源、勞動體和權力的關係，為資料的帝國賦予它竭澤而漁式的生命。 約翰・索恩希爾（John Thornhill） │ 《金融時報》（Financial Times）創新編輯「2021年度選書」 世界上對人工智慧的影響最深思熟慮的研究者之一，提供了一份發人深省且不可或缺的讀物，了解人工智慧如何加速不民主的治理和加劇的不平等。 佛瑞德・透納（Fred Turner） │ 《民主外圍》（The Democratic Surround）作者 凱特・克勞馥以人文主義者的眼光和藝術家對真正重要事物的感知，來思考人

工智慧。如果你認為人工智慧只和大數據及機器學習有關，那麼這本精采之作會提醒你：人工智慧關乎自然界、政治、歷史，有時甚至也和美有關。 約瑟夫・圖羅（Joseph Turow） │ 《聲音捕手》（The Voice Catcher）作者 精闢考察二十一世紀資料創建和操縱的過程、意涵與倫理。克勞馥探討的範圍相當多元，橫跨礦場、伺服器農場和配送倉庫，還有人工智慧新創公司，生動地展示了我們的系統如何發展為「失靈時危險，運作時有害」。 史蒂芬妮・伍德（Stephanie Wood） │ 《雪梨晨鋒報》（The Sydney Morning Herald） 一本引人入勝的新作。 《紐約客》（New Y

orker） 這項研究認為那〔人工智慧〕既非人工的，也不是特別智慧……關於訓練機器學習系統所仰賴的資料的迷人歷史。  

文化創意園區的競爭優勢之研究-以藍晒圖文創園區為例

為了解決Google 地圖 消除的問題，作者賴麒惠 這樣論述：

台灣的文化創意園區主要開發方式與營運，大多以工業遺址的再利用或閒置空間或舊建築之再利用來刺激都市再生。藍晒圖文創園區為台南著名的文創聚落之一。本研旨在分析探討藍晒圖文創園區的競爭優劣勢。應用魅力工學評價構造法（EGM）訪談、SWOT 分析、Kano 二維品質模式問卷，來了解遊客旅遊體驗之後對園區的魅力要素、滿意評價、競爭優劣勢。 魅力工學評價構造法得知十四項具體評價項目為「交通便利」、「藍晒圖夜景」、「手作體驗」、「建築風貌」、「文化內涵」、「環境氣氛」、「壁畫彩繪」、「設計巧思」、「空間設計」、「餐飲服務」、「職人好物」、「觀光休閒」、「懷舊古樸」、「藝文展演」，再進行 Ka

no 雙向問卷，結果得知以上十四項品質要素項目中，影響最高的魅力因素為「壁畫彩繪」，對於 Kano二維品質而言是屬於魅力的品質。 根據 Matzler 與 Hinterhuber 的品質改善指標中可以發現，可以增加滿意度指標依序為「壁畫彩繪」、「建築風貌」、「空間設計」；而消除不滿意指標依序為「環境氣氛」、「壁畫彩繪」、「交通便利」。「壁畫彩繪」一項品質要素被歸類為魅力品質。在「交通便利」、「藍晒圖夜景」、「手作體驗」、「建築風貌」、「文化內涵」、「環境氣氛」、「設計巧思」、「空間設計」、「餐飲服務」、「職人好物」、「觀光休閒」、「懷舊古樸」、「藝文展演」，以上十三項魅力因子皆被歸類為無

差異品質，是歸類為最多的品質，表示多數遊客認為這些品質要素無論具備與否都不會增加遊客的滿意，也不會對這些魅力因子產生不滿意。 本研究依據高涉入者訪談關於藍晒圖文創園區的優劣勢，對消費者做問卷得知藍晒圖文創園區重要特點優勢主要為舊建築再利用、拍照景點、創意設計。優勢部分可維持並強化。非常需要改善的劣勢為停車不易、化妝室不足、抄襲風太盛。劣勢部分是首先必須要改善，停車不易需要市政府非常完善的整體規劃，才有可能改善這一劣勢，增加停車場、接駁車、T-BIKE 解決交通距離的問題，改善化妝室之不足與不便，抄襲風太盛，表示文創工作業者應提升文創商品的創新能力，設計獨有文化特色的產品，增加夜間活動及標

示更清楚，將藍晒圖文創園區的劣勢轉為優勢。 若僅提供硬體設施或基礎服務容易被遊客視為理所當然而不具競爭力，但卻能夠藉由這些魅力因子，讓滿意度大幅的提高，並加以提升藍晒圖文化園區的消費者的潛在需求，開發新遊客的商機。藍晒圖文創園區是位處於都會區中的文創園區，位於土地昂貴的市中心，在設計、藝術、創意的氛圍中具有主題特色，「壁畫彩繪」突出形塑呈現園區的活力，在 Kano 品質分類中為魅力品質更能重視顧客抱怨，並鼓勵創新，具備這些元素後滿意度將會有大幅提升。在休閒觀光體驗與消費結構轉變之後，遊客對於無形價值的滿足程度，會影響消費行為。本研究結果將可提供藍晒圖文創園區拓展行銷提出可行方向和改善參考

，並建議未來研究者朝產業鏈進行分析研究。