第二章 文獻回顧
第三節 創新擴散理論
adopters)、早期大眾(Early Majority)、後期大眾(Late Majority)、落後使用者 (Laggards)。
早期採納者(Early adopters)
早期採納者位於平均採用時間減掉兩個標準差以及平均採用時間減掉一個標準 差之間的區域，位於這個區域的採納者普遍為意見領袖，他們是社會大眾的模 仿對象，因此新概念必須獲得他們的肯定才有機會向外推廣出去。
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早期採納大眾(Early Majority)
早期採納大眾位於平均採用時間減掉一個標準差與平均採用時間之間的區域，
位於這個區域的採納者普遍會深思熟慮，他們會在創新採納的過程畫費較多的 時間，不會像創新使用者勇往直前，但也不會敬陪末座，而這個範圍的人也是 人數較多的類型之一，大約占整體社會的三分之一。
後期採納大眾(Late Majority)
後期採納大眾位於平均採用時間與平均採用時間加上一個標準差之間的區域，
位於這個區域的採納者普遍較為謹慎保守，會等到社會上大多數人都接受新概 念後才慢慢採納，這個範圍的人也是人數較多的類型之一，大約占整體社會的 三分之一。
落後使用者(Laggards)
落後使用者位於平均採用時間加上一個標準差以右的區域，位於這個區域的人 普遍較為傳統，非常的守舊，他們所做的決策會依據過往的經驗來決定，因此 面臨新概念時是一時之間無法接受的，唯有達到萬無一失的情形，他們才會採 納新概念。
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圖 二-3 創新採納五階段分布圖與 S 形成長曲線6 資料來源：Rogers (2003)
6 圖片來源自 Rogers Everett [Public domain], via Wikimedia Commons：
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Diffusion_of_ideas.svg
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3.2 數據模型
3.2.1 Pearl Curve
至於數據模型上，許多學者會利用成長曲線來預測新產品或是新技術的發 展，人口統計學者Raymond Pearl 在 1924 年提出 Pearl curve(Pearl, 1924)，又稱 Logistic Model，Fisher & Pry 也在基於此基礎之上，建立新技術與舊技術互相 取代的模型(Fisher & Pry, 1971)，數學式(2.1)為 Pearl curve 之數學公式：
y = 𝐿
1 + 𝑎𝑒−𝑏𝑡 (2. 1)
y：應變數 L：成長上限 a、b：係數 t：時間 e：自然指數
Pearl Curve 在運用上非常廣泛，除了進行一般的產品成長預測分析外，還 可以運用在預測期貨走勢(呂縩正, 2016)、進行建物沉降分析(蔡銘銓, 2010)、甚 至運用其來預測公司危機並給予公司治理之建議(蔡家明, 2008)，在統計學上也 是標準的成長曲線代表。
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3.2.2 Gompertz Curve
Benjamin Gompertz 利用成長曲線來預測人類死亡率(Gompertz, 1825)，後來 的學者將它運用在網際網路相關的產業，像是預測電腦的擴散(Kiiski & Pohjola, 2002)，或是預測電信產業之擴散(朱文伶, 2010)。其提出的 Gompertz Curve 公 式如數學式(2.2)：
y = L𝑒−𝑏𝑒−𝑘𝑡 (2. 2) y：應變數
L：成長上限 e：自然指數 b、k：係數
Gompertz Curve 除了運用在預測人類死亡率之外，也可以進行產品生命的 預測(吳亭潔, 2008)，Gompertz Curve 與 Pearl Curve 也時常被拿來做比較(黃勝 峻, 2007)，並且利用多個模型進行配適分析(朱文伶, 2010)。
上述所提到的 Pearl Curve 以及 Gompertz Curve，在運用至新產品或新技術 之擴散預測時，只考慮了口碑效應的影響。但是Bass 在 1969 年提出 Bass Diffusion Model (Bass, 1969)，他認為新商品的擴散，除了受到口碑效應的影響 之外，也會受到大眾媒體的影響，與前兩個模型有所不同，因此將其獨立一節 詳細介紹。