瞬變學會

2026年10月28日星期三

《市政政策(政見)及公共服務體驗設計之芻議》

HEART 公共政策服務生態系：市政政見與服務體驗設計之解析

從市政政見溝通與公共服務體驗設計（Public Service Experience Design）雙重維度觀之，沈伯洋團隊所構建的 HEART 公共政策服務生態系打破了傳統單向、靜態且依官僚分工劃分的政見宣傳，形成一套涵蓋前端體驗翻轉、公民參與閉環、跨媒介文化轉譯與前瞻數據預應的完整城市治理體系。

一、核心設計哲學：服務體驗設計的五大系統性翻轉

傳統市政政見多依據政府局處（如交通局、教育局、文化局）進行行政切割，呈散狀條列。本系統運用設計思考與服務設計方法論，進行了五大維度的重構：

從「部門中心」轉向「以人為中心」（Policy-centered → Human-centered）

將政策的基本單位重新定義為**「一個人的一天」**，不再從政府「能夠提供什麼」出發，而是從理解市民「正在經歷什麼」開始，把抽象的行政規劃融入市民實際的時間與生活空間中。

從「靜態人口分類」轉向「動態生活情境」（Persona → Dynamic Life Journey & Situation-based Policy）

破除將市民簡化為單一人口變數（如青年、高齡者、通勤族）的傳統作法。

考量市民在一天中會扮演多重角色（如同時是家長、通勤者、照顧者與文化參與者），系統以市民當下的**生活情境（lived situation）**為基本設計單位。

平台透過**「分類帽」**的 7 個問答導引市民找到當下的生活狀態，

自動組合跨部門的「情境導向政策」（Situation-based Policy），

串聯登山觀光、文化徑、都市微森林、運動驛站與熟齡健康等原本分散的政見。

從「政見清單」轉向「服務生態系」（Policy Portfolio → Service Ecosystem）

平台在 14 項政策主題與 94 個細項中，標示出 20 組協作關係網路，形成互動鏈結。

以「在地老化」（Aging in Place）為例，高齡者需要住宅、交通、醫療、社區支持與文化活動共同作用，設計焦點從「還缺哪項政策」轉為**「既有政策之間是否形成正確的互動關係」**。

整合內外雙視角：動態服務藍圖（Expressive Service Blueprint）

平台同框呈現兩種時間軸：
外部視角（Outside-in）的**「台北人的一天」

（市民體驗旅程 Journey Map）與
內部視角（Inside-out）的「任期時間軸」**

（四年施政進度 Service Blueprint）。
將**「市民的時間（Citizen Time）」與「政府的時間（Government Time）」**並置於同一溝通介面，讓市民得以清晰感知政策落地的確切時間點。

建構價值主張架構（Value Proposition Architecture）

翻轉「這是什麼政策」的問法，改以 HEART 五大核心價值轉譯政策效益：

H (Habitat)：生活空間的品質。
E (Empower)：能力與機會的提升。
A (Accompany)：生命各階段的支持與陪伴。
R (Resilience)：面對變化與風險的城市韌性。
T (Time)：被政策重新釋放與歸還的時間（如減少通勤、接送與照顧耗損）。

市民可透過價值字母進行檢索，使同項政策在不同價值視角下產生全新的意義理解。

二、公共參與與公民科技：從痛點收集到黑客松敏捷共創

HEART 生態系建立了一個從**「民意匯聚」到「敏捷驗證」**的公民參與雙向閉環：多管道痛點收集與民意轉譯

「市長，你給我聽好了」（市民舞台）：

邀請市民以 50 字直白述說房租、人行道或特定路口的實際生活痛點，累積上千則陳情意見，歸納為待解的**「問題島（Problem Island）」**。

「洋流號船員證」與漂流瓶計畫：

加入官方 LINE「台北大洋流」領取數位證件，搭載 AR「洋流望遠鏡」（掃描海報解鎖內容）、「洋流雷達」（即時追蹤車掃航線與開講行程）以及**「漂流瓶計畫」**（於現場留下市政建議）。

「市政 debug 松」：敏捷 MVP 驗證與開放資料

政策組將市民意見整理為 7 大市政痛點（包含樹蔭公平、智慧垃圾桶/IoT 最佳化、鼠患風險地圖、內科尖峰車流儀表板、公車動態路網與駕駛過勞、危老耐震評級模型等）。

號召 80 位工程師與設計師運用開放資料（Open Data）打造最小可行性方案（MVP），產出如：

「大樹神獸」（社區樹木認養與移植警示）、
「冰順」（動態垃圾桶地圖與預約小車）、
「由鼠請回答」（鼠患檢傷分流與 LINE 處方箋）、
「內湖時間島」（車流回放與企業彈性工時獎勵）、
「公車順行」（利用手機加速度計算法與平穩行車獎勵）、
「模擬市民都更篇」及
「台北同報局」等產品原型。

專家座談與永續開源治理

在座談「AI 寫得出程式，寫不出城市」中，主持人黑貘與沈伯洋、蕭上農、杜奕瑾、侯宜秀探討 AI 時代的 Builder 產品感、C review 審查瓶頸、Security/Privacy/Safety by Design 及數據治理。

會後成立**「台北城市工作小組（程式工作隊）」並建置「城市連連牆」**，將黑客松成果開源收錄於「ㄅ級分」，建立公私協力的長效疊代機制。

三、跨媒介溝通矩陣：感性文化轉譯與實體生活提案

為避免政策溝通侷限於單一數位管道或硬核行政條文，生態系結合文學與實體刊物進行多層次轉譯：

《順報》生活提案：

發行實體與線上刊物，如

創刊號「台北跑者秘境地圖」與
第 2 期「給育兒家庭的陪伴指南」（包含每月 600 點親子同行卡、家長版 1999、台北親子獨立書店地圖等），

將政見落地為具體日常提案。

《洋流誌》文學路網：

由現流冊店專案統籌、葉忠宜裝幀設計，邀集 20 位創作者（含羅毓嘉、李屏瑤、宋尚緯、薛西斯、鴻鴻、吳曉樂、蕭詒徽、蔡珠兒、任明信、朱宥勳、阮光民等），劃分 5 條主題路線

市政治理、
交通、
育兒、
城市再造、
勞動經濟，

將政見轉譯為小說、散文、詩歌與漫畫。

四、前瞻演進藍圖：數據預應與「城市政策實驗室」

HEART 政策生態系提出了選後與 AI 時代下的系統升級路徑：

參與式政策設計沙盒（Policy Co-design Sandbox）

市民建立 Living Persona 並累積 My Taipei Journey，標註生活需求形成 Problem Island，進而在「政策共創沙盒」中利用設計組件，發想政策原型，並進行群體測試與投票（Policy Prototyping）。
搭配公部門的回應機制，形成滾動式的**「公眾反饋循環（Public Feedback Loop）」，使平台升級為動態的「活政策島（Living Policy Island）」**。

AI 預應式政策設計（Anticipatory Policy Design）

隨著平台累積大量數據，AI 系統可進行行為預測（Behavioral Forecasting），主動捕捉市民日常生活中的**「弱訊號（weak signals）」與「萌芽需求（emerging needs）」，演算並構建出「未來需求島（Future Need Island）」**，引導政府進行前瞻決策。