一、 反應結構定義步驟
本研究將網絡圖分類各反應結構，並將結構做定義，其網絡的定義 步驟如下圖 4-1。
參考文獻 與資料
命名與定義 反應結構
將各樣本網絡圖 做分類 探索樣本網絡圖
圖 4-1 反應結構定義步驟
黃盟文(2014)將反應結構形成三個以上小核心命名為發散式輪狀，但 輪狀形狀比較屬於單一，且演變為多個核心，因此將網絡三個以上小核 心命名為發散式輪狀較難區別，因此本研究定義為多核式網狀結構。
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而集中式比較屬於集中回覆單一成員，因此當有部分外圍成員彼此 做互動命名為集中式輪狀較難做區別，因此本研究定義為衍生式輪狀結 構。首先本研究將黃盟文(2014)的反應結構分類做修正，讓網絡反應結構 較有辨識能力，而透過研究中的樣本資料細分反應結構，例如成員幾乎 都連接發文者為輪狀型態，部分成員沒有連接發文者則稱為網狀型態，
其次瞭解樣本網絡之間的型態，透過網絡圖探索結構的分佈狀態，之後 將網絡型態命名及定義，最後將所有樣本分類成各種反應型態。
二、 反應結構定義
本研究將網絡反應結構分為兩個主要結構，分別為輪狀結構與網狀 結構，將在以下做深入說明。
(一). 輪狀結構：
輪狀結構以議題發起人為中心，大部份的反應者皆以回應議題發起人 的看法為主，因而在反應結構上形成有如輪狀的狀態，若依反應的複雜 度區分，則本文又將該結構細分為「集中式輪狀結構」與「衍生式輪狀 結構」。
型態(a) 型態 (b) 圖 4-2、集中式輪狀結構
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集中式輪狀結構是所有回應者都集中與發文者做交流，如圖 4-2(a)，
或者是外圍的成員也僅發現有一個零星相互討論的狀況，如圖 4-2(b)，這 些結構皆定義成集中式輪狀結構。
型態(a) 型態 (b) 圖 4-3、衍生式輪狀結構
衍生式輪狀結構是雖然主結構仍呈現輪狀狀態，但外圍的回覆者也 產生較多的相互溝通狀況，如圖 4-3(a)，或衍生一些議題，且引發其它人 討論，形成另一個網絡核心，如圖 4-3(b)，因而稱為衍生式輪狀結構。
(二). 網狀結構：
當議題形成較多人談論或者該議題成員間形成分歧，成員間不再只 與發文者回應，成員彼此形成相互錯綜複雜的交流，產生偏離主題或延 伸到另一個回應者身上，形成有如蜘蛛網般的網狀結構，又可細分成「多 核式網狀結構」以及「發散式網狀結構」。
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圖 4-4、多核式網狀結構
多核式網狀結構的反應結構不再只以發文者為回應中心，如圖 4-4 所示，多數成員回應網絡中心不再形成單一網絡中心，而是有多個網絡 核心，有些回應者與發文者做交流，另外卻有些成員沒有與發文者做互 動，彼此交流形成多個網絡中心，則稱為多核式網狀結構。
圖 4-5、發散式網狀結構
發散式網狀結構的反應結構因多數人討論，如圖 4-5 所示，形成節點 間複雜之結構，各個節點不再只是回應單一回應者，成員間彼此互相回 應，且不集中回覆單一節點，形成錯綜複雜的交流，則稱為發散式網狀 結構。
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三、 反應結構範例與分析
本研究反應結構分為「樣本收集」、「建立矩陣表」、「網絡圖」
與「分析反應結構」，在樣本收集方面，以 3C 產品論壇討論區資料為樣 本，運用資料判斷成員彼此回應狀態，建立議題矩陣表，並透過 SNA 分 析法，顯示該議題網絡圖，分析網絡圖形屬於本研究分類的哪種反應結 構，以下將運用本研究範例做說明。
(一). 反應結構樣本收集：
本研究收集 mobile01 論壇 3C 產品討論區為樣本，如下圖為研究範 例議題：「有人已經收到 Sony Xperia Z 平板的 OTA 了嗎? 」，透過議 題瞭解成員彼此回應情況，樣本收集過程說明如下。
發文者
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圖 4-6、mobile01 論壇範例議題圖 回應 Laid
回應 myp888
回應 wishicl
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如圖 4-6 為論壇議題範例圖，透過圖中顯示各社群成員彼此回應狀 態，例如當發文者「Laid」對此議題發文，而成員「myp888」回覆
「Laid」的文章，則為「1」，當沒有回應，則為「0」。
(二). 建立矩陣表：
透過各議題成員彼此回應型態，建立矩陣表格，如下表 4-1。
表 4-1、研究範例矩陣表 發文者
Laid
回應者 1 myp888
回應者 2 wishlcl 發文者
Laid
0 0 1
回應者 1 myp888
1 0 1
回應者 2 wishlcl
0 1 0
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(三). 網絡圖形：
經由矩陣表，並運用 SNA 分析法，得出該議題的網絡圖，如下圖 4-7。
圖 4-7、研究範例網絡圖
(四). 分析反應結構：
透過圖 4-7 顯示範例議題網絡圖，從圖中發現當發文者發起議題，引 發其他社群成員回應，且形成多個網狀核心，以本研究反應結構將此網 絡圖分類為多核式網狀結構。
本研究除了將網絡圖做分類，也將矩陣表進一步透過社會網絡指標 做分析，瞭解各節點間的影響程度，透過表 4-1 的範例，得出以下各網絡 指標分析：
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規模：了解議題實際發言人數，如範例發文者+回應 1+回應 2 = 3；
密度：探討網絡結構緊密程度，衡量社群成員彼此間互動關係是否緊密，
如範例本議題密度= [ 4/ 3（3 - 1）] * 100% =0.66 * 100% = 66%，4 為所 有 1 加總，3 則為網絡規模；
程度中心性：主要探討發文者與周圍節點之間的關係，判斷發文者對該 議題是否有較高影響力，如範例本議題程度中心性[1/(3-1)]*100% = 50%，1 為有回應發文者的成員數總和，3 則為網絡規模；
接近中心性：主要了解發文者與其他回應者間的距離，判斷發文者對議 題主導能力，當接近中心性越高，則代表較快取得發文者訊息，如範例 得出接近中心性為[(3-1)/ 3]*100% =0.66= 66%，圖 4-8 顯示各回應者與發 文者最短路徑為【1、2】，因而最短路徑為 1+2 = 3。
圖 4-8、接近中心性圖
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第二節 分析結果