taiwan-civic-budget-tracker

name	taiwan-civic-budget-tracker
description	台灣政府預算與標案追蹤分析工具。當需要追蹤政府預算流向、分析標案金流、調查廠商關係網絡、建立利益流向視覺化時使用。特別適用於 NPO、公民團體進行政府監督、調查司法或特定議題領域的資金鏈結。

台灣公民預算追蹤系統

協助公民團體、NPO、記者建立自動化的政府預算與標案監測系統，追蹤「預算編列 → 招標公告 → 決標資訊 → 廠商背景 → 人員關係」的完整金流鏈。

核心功能

1. 預算資料收集：從主計總處、各部會預算書擷取歲出計畫
2. 標案資料追蹤：自動化爬取政府電子採購網決標公告
3. 補助資料整合：查詢公職人員利益衝突迴避平台的補助交易
4. 廠商關係圖譜：整合商工登記資料，建立公司投資與董監事網絡
5. 關係視覺化：使用 NetworkX 與 Gephi 建立互動式關係圖

資料來源架構

第一層：預算與補助（上游）

資料來源	URL	資料類型	更新頻率	自動化難度
主計總處預算視覺化	https://www.dgbas.gov.tw	JSON/API	年度	中
公職人員補助平台	https://published-info.mof.gov.tw	網頁爬蟲	即時	高
各部會預算書	各機關網站	PDF/Excel	年度	中

第二層：採購與標案（中游）

資料來源	URL	資料類型	說明
政府電子採購網	https://web.pcc.gov.tw	網頁/HTML	官方標案公告
決標公告查詢	PCC 公開資料	CSV/Excel	每日更新
g0v 標案資料庫	g0v 社群 API	JSON	已清理資料

重要欄位：

• 標案案號、標案名稱
• 機關名稱、決標金額
• 得標廠商統編、廠商名稱
• 投標廠商清單（用於比價分析）

第三層：公司與人員（下游）

資料來源	URL	資料類型	說明
商工登記公示	https://findbiz.nat.gov.tw	網頁	公司基本資料
台灣公司關係圖	g0v twcom	JSON/API	公司關係網絡
經濟部公司資料	開放資料平台	CSV	統編、資本額

關鍵欄位：

• 公司統一編號、公司名稱
• 代表人姓名、資本額
• 董監事名單、持股資訊
• 相關投資公司

第四層：法律專業人員

參考 references/judge-lawyer-data-sources.md 了解法官與律師的公開資料來源。

資料來源	URL	資料類型	說明	自動化難度
法務部律師查詢系統	https://lawyerbc.moj.gov.tw	網頁/結構化	律師基本資料、懲戒紀錄、事務所資訊	★★☆☆☆
法官事務分配	司法院網站	網頁	各級法院法官名單與職務	★★★☆☆
判決書系統	司法院法學資料檢索	網頁	案件承審法官、訴訟代理人	★★☆☆☆
律師公會	各地方公會	網頁	會員名冊、專長領域	★★★☆☆

可查詢資訊：

• 律師：姓名、出生年、事務所、執業狀態、懲戒紀錄
• 法官：姓名、所屬法院、承審案件類型、裁判見解
• 關係追蹤：律師與法官的出庭組合、曾任法官轉任律師（旋轉門）

整合價值：

• 建立「金流（標案）+ 人際（董監事）+ 專業（法律人）」立體圖像
• 追蹤「退休法官轉任律師」後的標案得標情況
• 發現「常客」律師與特定法官的固定組合

資料模型設計

參考 references/data-model.md 以了解完整的資料實體關係圖。

核心實體：

• GovernmentAgency（政府機關）
• BudgetPlan（預算計畫）
• ProcurementCase（標案）
• Company（廠商）
• Person（人員）
• Subsidy（補助）
• Contract（契約/決標）

關係類型：

• BUDGET_FOR：機關編列預算給計畫
• PROCURES：計畫透過標案執行
• AWARDED_TO：標案決標給廠商
• OWNS：公司投資關係
• DIRECTS：人員擔任董監事
• RECEIVES：NPO/協會接受補助

工作流程

Phase 1: 目標定義

明確追蹤範圍：

1. 機關範圍：司法院、法務部、矯正署、法律扶助基金會...
2. 議題關鍵字：司法改革、修復式司法、國民法官、人權宣導、廢死...
3. 時間範圍：建議至少 3-5 年資料
4. NPO 名單：法律扶助基金會、廢死聯盟、人權促進會...

Phase 2: 資料收集

# 參考 scripts/collect_budget_data.py
# 參考 scripts/collect_procurement.py
# 參考 scripts/collect_company_info.py

執行步驟：

1. 收集目標機關的年度預算書
2. 爬取指定關鍵字的標案決標公告
3. 查詢公職人員補助平台的補助紀錄
4. 擷取得標廠商的商工登記資料
5. 建立公司關係網絡（董監事、投資關係）

Phase 3: 資料清洗與關聯

參考 scripts/collect_budget_data.py、scripts/collect_procurement.py 與 references/entity-management-guide.md。

資料清洗規則

• 統一機關名稱（處理「部」、「署」等簡稱）
• 標準化公司名稱（去除「股份有限公司」等後綴）
• 人名比對（處理同名異人、簡繁體）
• 金額單位統一（元、萬元、千元）

實體管理（Entity Management）

核心挑戰：如何避免同名異人？

台灣常見姓名重複率高（如「陳怡君」可能有數十位），必須透過系統化方法區分：

解決方案：

1. 強制屬性：人員實體必須有「姓名 + 出生年」
2. 分層ID架構：
   • Canonical ID（全局唯一 UUID）
   • Source ID（各來源內部ID）
   • Mapping Table（對照關係）
3. 消歧流程：
   • 精確匹配（姓名 + 出生年）
   • 模糊匹配（Jaro-Winkler 相似度 > 0.85）
   • 屬性驗證（職務、所屬組織交叉比對）
4. 數據來源追蹤：每個屬性標記來源與置信度

範例：

# 同名異人處理
"陳怡君_1975_台北地院法官"  # 法官陳怡君
"陳怡君_1980_廢死聯盟理事"  # NPO理事陳怡君
"陳怡君_1985_理律律師"      # 律師陳怡君

關聯策略

• 使用統一編號關聯標案與公司
• 使用模糊比對關聯人名（考慮職稱、時間重疊）
• 建立預算-標案-廠商的上下游鏈
• 法律人關聯：追蹤「法官-律師-案件」三角關係

Phase 4: 關係分析

參考 scripts/network_analysis.py

分析方法：

• 中心性分析：找出網絡中的關鍵廠商與人員
• 社群偵測：識別緊密連結的廠商群體
• 路徑分析：追蹤資金流向的完整路徑
• 時間序列：觀察關係變化趨勢

Phase 5: 視覺化與報告

參考 scripts/visualization.py

輸出格式：

• 互動式網絡圖（Gephi、D3.js）
• 時間軸圖表（Mermaid）
• 關係矩陣表格
• 調查報告 Markdown

司法/廢死議題專門策略

關鍵字字典

{
  "中央機關": ["司法院", "法務部", "矯正署", "檢察署"],
  "標案關鍵字": ["司法改革", "修復式司法", "國民法官", "人民參審", 
                  "人權宣導", "法律扶助", "犯罪預防", "更生保護",
                  "廢除死刑", "死刑", "刑罰", "獄政"],
  "核心NPO": ["法律扶助基金會", "廢死聯盟", "人權促進會", 
               "司改會", "民間司法改革基金會"],
  "關注對象": ["法官", "檢察官", "律師", "教授", "法學", "司法官"]
}

重點調查路徑

1. 法扶金流追蹤

   • 法律扶助基金會 90% 以上預算來自司法院捐助
   • 追蹤「捐助專案計畫」→ 委託研究/活動標案 → 得標廠商

2. 退休官員轉任

   • 比對司法體系退休名單與 NPO 理監事名單
   • 追蹤「旋轉門」後的標案得標情況

3. 跨組織人員重疊

   • 董監事同時在多個 NPO/協會任職
   • 廠商負責人同時是議題倡議組織成員

與其他 Skill 協作

與 victim-rights-news-tracker（新聞追蹤）整合

協作價值：建立「金流 + 輿論」立體監督網絡

本 Skill（預算追蹤）	News Tracker（新聞追蹤）	整合價值
追蹤錢的流向（標案、補助）	追蹤言論的流向（新聞、立場）	金流 + 輿論完整圖像
廠商董監事名單	人物公開發言與立場	發現利益衝突
NPO 補助來源	NPO 理監事與活動	言行一致性驗證

整合使用情境：

情境 A：NPO 金流與立場交叉驗證

Step 1: 使用 News Tracker
  → 搜尋「廢死聯盟」新聞發言
  → 標記立場 ⭐⭐⭐⭐⭐ 強烈支持廢死

Step 2: 使用本 Skill
  → 查詢廢死聯盟接受的政府補助
  → 發現法務部補助 500 萬/年

Step 3: 整合分析
  → 交叉比對補助時間與發言時間
  → 建立「言行一致性」時間軸

情境 B：法律人背景深度調查

Step 1: 從判決書取得「某貪污案」法官與辯護律師

Step 2: 法務部律師查詢
  → 查詢律師背景、懲戒紀錄
  → 發現律師曾任法官（旋轉門）

Step 3: 新聞搜尋（News Tracker）
  → 查找法官與律師的司改公開發言
  → 標記立場傾向

Step 4: 預算追蹤（本 Skill）
  → 查詢律師擔任董監事的公司
  → 追蹤該公司標案得標紀錄

整合發現：「退休法官轉任律師後，其關聯公司得標司法改革標案」

技術整合：

• 統一 Node ID 命名規則（參考 references/entity-management-guide.md）
• 統一圖譜匯出格式（支援跨 Skill 資料合併）
• 建立人物對照表（同名異人映射）

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技術實作參考

爬蟲工具選擇

• Python Scrapy：大規模、結構化爬取
• Playwright：需要 JavaScript 渲染的頁面
• Requests + BeautifulSoup：簡單靜態頁面
• Selenium：需要互動操作的頁面

資料儲存建議

• PostgreSQL：結構化資料（標案、公司、人員）
• Neo4j：圖形資料庫（關係網絡）
• DuckDB：本地分析、快速查詢

視覺化工具

• Gephi：桌面端網絡視覺化
• D3.js：網頁互動圖表
• NetworkX + Matplotlib：Python 端分析與繪圖
• Mermaid：文件內嵌流程圖

範例使用情境

情境 1：調查特定機關標案

使用者請求：

「幫我追蹤司法院 2020-2024 年所有『司法改革』相關標案，分析得標廠商背後的關係」

執行流程：

1. 爬取 PCC 網站關鍵字「司法改革」決標公告
2. 擷取得標廠商統編
3. 查詢商工登記取得董監事名單
4. 建立廠商-人員-機關三方關係圖
5. 輸出視覺化報告

情境 2：NPO 金流透明度調查

使用者請求：

「調查廢死聯盟近 5 年的政府補助來源，以及這些補助是否流向特定廠商」

執行流程：

1. 查詢公職人員補助平台「廢死聯盟」補助紀錄
2. 追蹤補助機關的相關標案
3. 比對標案得標廠商與 NPO 理監事名單
4. 建立金流與人際關係對照表

情境 3：建立自動化監測系統

使用者請求：

「建立一個自動化系統，每週監測法務部新決標標案，並比對廠商與已知關注名單」

執行流程：

1. 設計排程爬蟲（cron job / Airflow）
2. 建立資料庫 Schema
3. 實作比對邏輯（新廠商 vs 已知名單）
4. 設計警報機制（Email / Slack）
5. 部署自動化腳本

注意事項與限制

資料品質

• 政府資料常有缺漏、格式不一致
• 公司統編可能變更（合併、分割）
• 人名比對有同名異人風險

法律合規

• 遵守《個人資料保護法》
• 公開資料僅供監督用途，勿用於商業牟利
• 注意誹謗風險，調查結果應有資料佐證

技術限制

• 政府網站可能有反爬蟲機制
• 大量請求可能被封鎖 IP
• 建議加入延遲、使用 Proxy rotation

相關資源

g0v 社群專案

• 預算視覺化：https://budget.g0v.tw
• 標案資料庫：g0v 標案資料庫 API
• 台灣公司關係圖：twcom 專案

官方開放資料

• 政府資料開放平台：https://data.gov.tw
• 主計總處統計資料：https://www.dgbas.gov.tw
• 審計部決算報告：https://www.audit.gov.tw

文件參考

• references/data-sources.md - 詳細資料來源說明（含政府開放資料、爬蟲策略）
• references/data-model.md - 資料模型與 ERD（實體關係圖）
• references/scraping-guide.md - 爬蟲技術指南（反爬蟲應對、驗證碼處理）
• references/entity-management-guide.md - 實體管理技術指南（同名異人處理、數據來源追蹤）
• references/judge-lawyer-data-sources.md - 法官與律師公開資料來源指南
• scripts/collect_budget_data.py - 預算資料收集範例
• scripts/collect_procurement.py - 標案爬蟲範例
• scripts/network_analysis.py - 關係分析範例（公司投資、董監事網絡）
• scripts/visualization.py - 視覺化範例（Gephi、D3.js、Mermaid）

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此 Skill 專為公民科技、NPO 監督工作設計。使用時請遵守相關法律規範，並注意資料使用倫理。