第四章 系統功能驗證
4.2 個案分析與討論
我們對採用單一關鍵字，Eastern Ukraine，進行了 50 分鐘的推特資料搜集，而三 個分別針對可能與該事件有關的關鍵字，Token 的動態調整模式設定為依搜集推
“Eastern Ukraine” 103/200 “Eastern Ukraine” 283/21992 Russia sanction 100/200
Obama Putin 175/13900
表 4. 3 個案 1 實驗結果。
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媒體的，如 NBC63、WashingtonPost64等，圖 4. 1 Eastern Ukrain 推文引用網域統計。
圖 4. 1 Eastern Ukrain 推文引用網域統計。
而在地理資訊分析下，我們也可以很明顯的發現推文大多數是發自歐美國家，
尤其是美、英兩國占有接近 5 成的比例，圖 4. 2 Eastern Ukraine 國別分析。符合 一般認知西方國家對於歐洲事務相當關切的預期。另外，在多關鍵字搜尋並使用 Russia sanction 這個關鍵字，在地理資訊分析下，我們很驚訝的發現有超過 6 成 的推文是從印度所發送出來的，相當值得研究人員更進一步的探索。
63 http://www.nbcnews.com/
64 http://www.washingtonpost.com/
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圖 4. 2 Eastern Ukraine 國別分析。
圖 4. 3 Russia sanction 推文國別分析。
回到個案 2，發生在台灣的太陽花學運，該事件已於 2014 年 4 月中旬暫告一 段落，在單一關鍵字的推文搜集上，我們採用【太陽花學運】為搜尋關鍵字，實 驗時間 40 分鐘。在多關鍵字且採用 Token 動態調整機制中，除了【太陽花學運】
這個關鍵字外，我們還針對此波學運的主要領導人及學運期間的重大事件之發生 地點進行推文的搜集，實驗時間 40 分鐘，並皆設定欲搜集推文資料的區間為在 2014 年 5 月 7 日之前，最後其實驗結果如表 4. 4 個案 2 實驗結果。
多關鍵字，推文數/
推特回應筆數
單一關鍵字，推文 數/推特回應筆數 太陽花學運 100/300 太陽花學運 100/11100
林飛帆 OR 陳為廷 OR 魏楊
100/200
占領立法院 OR 占 5/1200
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領行政院
表 4. 4 個案 2 實驗結果。
由於太陽花學運已經告一個段落，故一開始我們就估計能搜集到的推文數量 將不會太多。其次，從實驗結果可以發現，在關鍵字均為【太陽花學運】的情況 下，單一關鍵字搜尋所搜集到的推文與相對被分配到較少時間的多關字搜尋所得 到的推文數量其實是完全相同(100 則)，從這裡我們可以推論為若對已落幕的事 件進行歷史推文搜集(我們將搜尋的區間設定為 2014 年 5 月 7 日前)，在該日的 推文量有限的情況下，搜尋的時間並不會與能搜集到的推文數量呈現完全地正相 關。另外，從表 4. 4 個案 2 實驗結果。所示，採用多關鍵字搜尋確能挖掘出更多 的推文，換句話說，即便是事件發生後一段時間再進行研究，我們仍然有相當的 機會，找到最佳的搜尋關鍵字。
在另外一方面，我們可以從所搜集到的推文之每日推文量/推文人比例圖，
發現目前推特只回應 4 天的推文歷史資料，若將實驗日 5 月 8 日也計算進去，推 特 API 可回應約 5 天左右的歷史資料，這樣的結果比我們從網路上搜集到推持 API 使用者宣稱的一周還要來的少。
圖 4. 4 個案 2 每日推文量/推文人比例圖。
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在推文內容引用網址之網域統計下，似乎是因為事件的起源是屬學生及公民 團體，故推文所引用的網址前三名分為別 Plurk、想想台灣65以及自由時報，社群 媒體占第一位，而主要的帄面媒體反而位居於第三位；即便在多關鍵字搜尋下，
以學運主要領導人為關鍵字的推文引用網域統計，亦可以看到社群媒體占了相當 重要的角色。圖 4. 5 個案 2 太陽花學運推文引用網域統計。圖 4. 6 個案 2 太陽花 學運主要領導人推文引用網域統計。
圖 4. 5 個案 2 太陽花學運推文引用網域統計。
圖 4. 6 個案 2 太陽花學運主要領導人推文引用網域統計。
在地理資訊分析方面，由於本事件是屬台灣的國內事務，有超過 7 成比重的
65 http://www.thinkingtaiwan.com/
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推文是在台灣本島所發布出來，更有 9 成以上的推文分布在台灣、日本、中國及 美國，符合我們一般的認知。圖 4. 7 個案 2 太陽花學運推文國別分析。
圖 4. 7 個案 2 太陽花學運推文國別分析。