本研究使用UCINET6.181 版，計算批踢踢 nb_shopping 板互動網絡的各項結 構指標，以了解板友在版上參與討論互動的狀況。本研究共記錄筆記型電腦購買
是大規模的網絡，因此網絡密動容易偏低。
中心性（centralization）是測量網絡是否具有一個結構中心的指標，中心性 與密度配合，可以對網絡結構有較完整的了解。根據訊息發出的方向性，又可以 將中心性分為內度中心性與外度中心性兩種，由表4-1-1 可看出筆記型電腦購買 板的平均內外度數中心性差異並不大，中心性均非常低，除了互動密度不高之 外，並且互動很分散，並沒有網絡結構中心的存在。這樣的結果表示筆記型電腦 購買板上並未有特別引起討論熱度的議題，參與者彼此間互動並不高且討論分 散。
群聚係數表示當與該節點產生互動後，資訊有多大的可能性傳遞到其他非直 接連結的節點，群聚係數愈高，資訊流動至其他節點的機率愈大。觀察五天的群 聚係數可以發現，8 月 13 日與 8 月 17 日兩天的群聚係數顯著低於其他三天，表 示8 月 14 日至 8 月 16 日三天的互動網絡結構，使資訊傳遞到其他討論參與者的 機會較高。而8 月 13 日與 8 月 17 日兩天的群聚係數顯著低於其他三天可能的原 因是，由於nb_shopping 板一個議題的討論延續時間平均約為 1 至 2 天，8 月 13 日發表的文章，會有部分板友於8 月 14 日產生回應，由於記錄方式的關係，8 月13 日對 8 月 12 日的回應並未記錄，而板友於 8 月 18 日對 8 月 17 日的文章所 做的回覆也未記錄，這兩天的互動分別缺少部分回應，缺乏部份關係資料，因此 群聚係數較低。
網絡中相互連結的小群體稱為成份（component），除了孤立點之外，最大相 連結的群體，即為最大成份，最大成份內含數為最大成份中的成員個數。與每天 實際參與討論的人數相比較，發現五天的最大成份內含數都與實際參與討論人數 相當接近，表示每天實際參與討論的板友，彼此間都是具有直接或間接連結關係 的，在不考慮互動方向性的情況下，大部份實際參與討論的板友均可透過板上的 互動產生連結。另外計算以3 個節點為一個小群體的成份，網絡中 3 點成份的數 量均高達350 以上，回應先前中心性的結果，表示板上的討論很分散，可以將網 絡劃分為很多討論不同議題的小團體。
破碎值則是指，網絡中有多少比例的成員無法相互連結，觀察五天的破碎值 可發現，超過90%的板友無法相互連結，表示在考慮方向性的情況下，90%以上 的板友之間資訊無法相互傳遞。
表 4-1-2 度數指標
內度數 外度數
最大值 最小值 最大值 最小值 平均度數 互惠性
8/13 52 0 15 0 .113 .0000
8/14 60 0 50 0 .171 .0000
8/15 57 0 32 0 .167 .0082
8/16 53 0 47 0 .144 .0000
8/17 70 0 47 0 .186 .0000
進一步將連結區分為兩個方向，內度數指向內連結，即板友對我的回應，外 度數是向外連結，即我主動回應板友或張貼文章。內度數高表示議題很能夠引起 板友討論的興趣，回覆的板友很多；外度數高表示該板友很主動回應板上其他板 友的問題，因此有非常多向外連結。從其最大值與最小值可以看出，板友的內外 度數相當懸殊，以8 月 17 日的內度數為例，內度數最高的板友共得到 70 則回應，
內度數最低得版有則沒有得到任何回應。外度數也有相同的情況。
由圖4-1-1 可以看出，大部分的板友外度數都只有 1，外度數超過 5 的板友 非常少，這也符合先前研究中發現的冪次定律。這樣的度數分布說明，大部份的 板友較不傾向主動參與討論，大部份的板友都只參與討論1 次，而少數幾個板友 在板上從事大量的回應。
圖 4-1-1 外度數分布圖
表4-1-3 為每天互動的外度數均＞10 的板友，由表中的數值可以看出，大量 主動從事回應的板友重複性很高，為筆記型電腦購買板幾個固定板友每天固定大 量回覆的模式。
表 4-1-3 高外度數成員表
日期
8/13 8/14 8/14 8/16 8/17 LinkiNParK 15 LinkiNParK 50 LinkiNParK 32 LinkiNParK 47 LinkiNParK 47
kof2200 15 abian 25 Abian 17 Zesonpso 19 gbcg9725 30 Cena520 13 yobyppah 16 QuentinHu 13 Abian 10 Howen1104 18
gbcg9725 16 Ace006 12 Ace006 10 Yobyppah 14 Ace006 16 Yuyus 12 clair33 13 jbocman 14 Eggimage 12 HiGene 12 Cena520 12 eggimage 12 jbocman 11
內度數的分布圖（圖4-1-2）曲線也是呈現相同的趨勢，大部份的板友內度 數都很低，集中在5 篇以下，內度數愈高的板友愈少。但內度數的分布曲線沒有 外度數如此符合冪次定律，表示接收回應的數量分布較為平均，大部份的板友至 少可以得到1 至 5 篇的回應。
圖 4-1-2 內度數分布圖
平均度數為平均每個網絡成員的連結數量，在不考慮連結方向性的情況下，
8 月 13 日最低只有.11，8 月 17 日最高，有.19，由此數值可知每天平均只有不到 20%的板友會與其他板友進行互動。由最大值與平均度數對照之下可知，大部分 的板友回覆與主動進行互動的行為都不多，因此雖然最大值數量很高，但平均度 數仍很低。
互惠性是網絡中雙向連結的比例，五天之中只有8 月 15 日為.008，其他四 天的互動中，完全沒有雙向的關係，表示在筆記型電腦購買板的互動討論中，少 有雙向的討論，多為單向的接收與回應關係。
表 4-1-4 QAP 結構預測結果
預測結構 8/13 8/14 8/15 8/16
被預測結構 8/14 8/15 8/16 8/17
調整後R2 .001 .000 .000 .000
β .0317 .0157 .000 .011
顯著值 .000 .001 .166 .003
以MRQAP（Multiple Regression Quadratic Assignment Procedure）檢驗五天
的方法，對另一個網絡結構的預測力愈高，表示兩個網絡的結構愈相似。本研究 以每天的網絡結構做為自變項，隔天的網絡結構做為依變項進行QAP 分析，結 果發現除了8 月 15 日的網絡結構對 8 月 16 日的網絡結構顯著值為.166，不具預 測力之外，其餘幾天的網絡結構，均能夠有效預測隔天的網絡結構。此結果顯示，
除了8 月 15 日及 8 月 16 日的網絡結構具有顯著差異以外，其他幾天的網絡結構 都與隔天的網絡結構相似。
但調整後的R2均為.00，表示自變項並無法解釋依變項的變異量。本研究認 為造成這種狀況的可能原因是，雖然連結的變動很大，但大部分的成員都是不具 有互動關係的，即使小部分的成員關係發生變動，其他大部分參與成員均維持沒 有連結的狀態，因此兩個網絡結構相似性仍很高，但並無法解釋隔天的網絡結構 變異。