第四章 實驗過程與結果分析
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4.4 總結
本研究的研究目的有三個：一為觀察 Flickr 網路社群以城市為行動者時，在不同的 情緒象限下會與哪些標籤建立較強的關係，並依此構築「城市－情感標籤」的二維關係 網路。二是觀察在不同的情緒象限下，網路中的行動者是否會出現不一樣的網路核心。
三則是以整體網路的觀點，觀察此網路的群聚性。
依照這三種研究目的，我們首先以候選城市與各城市的情感顯著標籤，建立出共現 次數只存在於城市標籤與情感標籤之間的二維共現矩陣，並將這個二維資料做了連結關 係的二元值（Binary）的轉換，如此一來就可針對此網路的角色與關係分析，並引進 Block Modeling 進行塊模型的群聚實驗。
在不同的情感象限中，我們建立的 2-mode 網路因各象限的情感標籤出現的集中重 複特性略有不同，使得每象限網路的大小也不一樣，分別是第一象限的 41 * 110、第二 象限的 41 * 148、第三象限的 41 * 139 與第四象限的 41 * 163。我們對這四個網路採行 2-mode centrality 的分析，個別計算其程度中心性、接近中心性與中介中心性後再進行 綜合性的比較。其分析結果可以從「城市維度」與「情感標籤維度」兩個角度切入，依 前者的角度，我們可以找到最容易表露情感的城市群，以及展現不同情感象限的代表城 市。而後者的結果，除了可以發現不同象限的特有標籤之外，我們也發掘出表現不同情 緒的共通標籤。
在塊分析模型部分，我們將同樣的 2-mode 矩陣資料，以 UCINET 工具分四個象限 個別進行「核心－邊緣」模組的計算並分析其結果，發現每個象限都出現了城市與情感
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標籤的群聚現象，這個結果與網路中心性的觀察結果互相呼應，都證實了城市在 Flickr 上的行動者角色，本身仍與照片中的大量情感標籤建立深厚的關係，充分展現出城市的 情感面向。
另外，我們試著引用了 Derudder et al.（2005）對世界城市網路連結程度的研究結論，
來與我們的研究結果參照比較，除了驗證了高度連結城市在社群網路上也具有同樣的特 性之外，還意外發現了城市仍然會依其組成人種的特性，反應在情感面向的展現上，歐 美的城市情感外放，亞洲的城市表現內斂。
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Thomas L. Firedman（2005）提出了 21 世紀初最具代表性的一句話：「The world is flat」，揭示了虛擬社群網路蓬勃發展的現象以及其帶來的影響。社群網路的成形往往打 則觀察到與本研究相當雷同的結果。London、New York、Paris、Chicago…這些城市都 居於網路的中心位置，亦即這些現實中高度發展的城市在 Flickr 這個全球性的虛擬社群 網路上，一樣具有主導者的優勢。同時我們也注意到 Hong Kong、Singapore 與 Tokyo 這些亞洲城市雖然在經濟連結上名列前茅，但這些城市在本研究中的情感表現上卻反其 道而行，顯示亞洲城市在情感面向的表現上，比起歐美仍是相對的保守與內斂。
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為 了 進 一 步 證 實 Flickr 上 的 城 市 確 實 能 展 現 情 感 的 面 向 ， 本 研 究 導 入 了 Core-Periphery 方式的塊模型分析。其結果顯示無論在何種情感象限，我們都可以發現 城市與情感標籤的緊密聚合現象，這證明了「城市」這種由個人聚合形成的概念，在社 群網路上依然保留了人類的喜、怒、哀、樂各種表情，而非只是世界地圖上的冷冷標記。
5.2 未來研究建議
城市可說是人類文明的重要組成，而我們也證明了在社群網路這種新型態的世界地 圖上，城市依然擁有其不可動搖的地位。本研究對於城市的切入點其實僅僅止於情感面 向，實際上還有很多有趣的角度可以來觀察這些城市，比如說城市的觀光面向或是城市 的經濟面向、人文面向…，只要透過標籤維度的操作來定義相對應的標籤條件，就有可 能進行相關的城市探討。
本研究的成果證明了「城市」這種集合的概念，在以個人為發展基礎的社群網路裡 依然可呈現其角色與情感。依此方向延伸，本研究應可作為研究社群網路中的各式各樣 次團體研究的一個參考，比方說 Flickr 社群中的國家、宗教、觀光地、人種、年齡層…
等等，都有可能結合成次團體並視為社群網路中的節點來進行相關的議題研究。
而本研究在進行分析之前，曾定義關係門檻值 C 將實際的共現次數矩陣轉換成為二 元關係矩陣，由於 C 值決定了共現關係的建立與否，所以其對本研究的結果影響力可謂 舉足輕重。我們的選擇方式是採取接近平均值的整數為代表性，然而或許我們還可以針 對 C 的取法進行探討，觀察在各種意義下的 C 值會是否會有其相對應的結果。
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本實驗中所採行的塊研究分析方法，進行的是標準的 2*2 型塊地圖方式分析，其結 果已經足以證明城市的情感特性，但我們應該還可以嘗試精鍊本研究的塊模型實驗，將 核心塊（core block）的資料取出再次進行塊模型運算，應可得到進階的核心方塊資料，
此步驟可重複進行直到產出的「城市－情感」資料符合我們研究期待的收斂程度，進一 步發掘城市與情感更深的關係。
本模型對於情感標籤的處理方式，是以該社群內符合條件的全部標籤之集合表現為 研究方向，可說是 Flickr 標籤集合所體現的一種平均面向展示，然而我們若依 Flickr 相 片所提供的額外資訊如拍攝時間（年份與四季）與上傳地點（本地人或外地人），應該 可以將整個研究結論由平均的觀點拉出時間軸或是地理軸，藉由結合「時」與「地」的 觀察，讓整個研究呈現出更立體的面貌。
另本研究的關係建立是以共現的純量作為參考，依此觀點我們可以發現現實中的高 度發展城市在虛擬社群上會傾向以其照片數量的絕對優勢佔據本研究核心地位，但若針 對各城市情感的表現來互相比較時，或許可以考量以相對的數量來進行加權換算，提高 其他城市的展示機會。
最後本研究的成果雖然揭露了城市具有的情感面向，但藉由這些情感關係的共現網 路，我們對於城市彼此之間的關係並未多加著墨，因為在本實驗的關係中，原本就排除 城市彼此之間的關係，但是在共同情感關係的連接下，本研究中的城市依然有可能實現 集結甚至是分群探討的研究空間。
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附錄 A：城市－情緒顯著標籤網路關係圖（第二象限，C=300）
附錄 B：城市－情緒顯著標籤網路關係圖（第三象限，C=300）
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附錄 C：城市－情緒顯著標籤網路關係圖（第四象限，C=300）
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附錄 D：Core-Periphery Block Modeling（第二象限，C=300，核心）
附錄 E：Core-Periphery Block Modeling（第二象限，C=300，邊緣）
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附錄 F：Core-Periphery Block Modeling（第三象限，C=300，核心）
附錄 G：Core-Periphery Block Modeling（第三象限，C=300，邊緣）
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