資訊科技之快速發展，空間資料的取得與精細程度也日益增進，打破過去一般調查資料只侷限於村里空間單元，現在透過資訊的廣泛蒐集化，空間資料可細緻到單一建築的地址資料，資料量變得龐大且涉及了個人資料的隱私問題。
大數據時代的到來，巨量資料處理需要的時間並非是人工處理可接受，透過巨量資料的可視化，有助於更直接的觀察不同現象，透過資料轉化為空間分布的2D圖面，可有效觀察分布現象與區位關係。相關資料所涉及的隱私問題，則需要另外加工處理，在不影響研究結果的情況下，消除個別資料的辨識性。本研究探討如何將大量且精細的空間資料模糊化，仍能解釋原有的空間型態及保有原先研究目的並觀察模糊化後對於原先研究及空間分布的差異，透過地理資訊系統（Geographic Information System，簡稱GIS）的應用，探討位移不同的空間尺度對於原先研究結果的影響及空間分布型態的變化。
本研究將利用C醫院病患之地址資料作為驗證，探討在醫療地理的研究上，在不影響研究目的之情況下可容許之誤差，發現模糊化位移尺度2,000公尺內皆可呈現原先的研究成果，但對於不同地理特性影響程度不一，另一方面透過標準差橢圓探討病患資料經位移後空間分布型態的變化，對於各地區不同的分佈型態模糊化後影響程度有所差異，空間分布型態對於模糊化受尺度大小的影響更為顯著。各行政區受尺度影響程度不同，但整體而言尺度建議使用2,000公尺以內，並針對各區隨機位移後不同的結果做出更精細的尺度建議，提供在空間研究上資料處理之參考。

Individual information should be protected, because privacy belongs to the private domain of an individual. In recent years, individual information has been increasingly recognized and has been well-practiced in Taiwan. Because of this, the discussing theme of the rights of public to know and guarantee privacy has prompted widespread discussion. Especially addresses are detailed data which can provide the location of specific building and can be used to analyze spatial distribution and behavior of user. Therefore, in order to resolve the contradiction between privacy and practicality in academic research. This research is aimed at providing a method to make address fuzzification.
In the research, the data is defined as patients who attended one of the medical centers in Taiwan. Medical geography is concerned with the analysis of spatial patterns of disease and health care provision. We applied spatial analysis to explore relationship between demographic characteristics and patients’ behavior.
This research is designed to move true data of addresses to random distribution by displacement of different distances 500(m), 1000(m), 1500(m) and 2000(m), and observe the distance of displacement less than 2000(m) still can explan corresponding results but the farther distances make more differant with original result.

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