在實務觀察可以發現前三小時所引發的競標者人數會影響到競標物之 標價的啟動幅度，以及引發其他競標者的興趣，故前三小時為重要的競標起 點；而後三小時，主要欲得知由哪位競標者得標，且結標時是否形成振盪狀 態，因此本研究觀察前三小時之發文者與競標者之網絡結構以及後三小時得 標者與競標者之網絡結構，以顯現競標者之競標行為所構成之網絡結構的差 異，至於其他競標之過程，因研究時間限制，研究暫時忽略。
研究對象為 Facebook 之「球鞋交易中!!!」社團，該社團為現今台灣重 要的球鞋社群競標之平台，社團成員數至今已突破 23 萬人，且每天都有 100 筆以上之競標貼文，供球鞋愛好者進行競標，因此為本研究樣本收集 目標，該社團介面如圖 3-1。收集資料分別有 Nike 球鞋競標文章與 Adidas 球鞋競標文章，Nike 球鞋競標筆數有 150 筆，Adidas 球鞋競標筆數有 150 筆。
圖 3-1 「球鞋交易中!!!」社團介面
本研究抽樣時間是將社群資料從研究時間 2016 年 10 月 30 日起，回溯 一年的資料，剔除「非競標」之文章進行樣本收集，每筆樣本資料前三小時 與後三小時競標數相加達到 5 筆以上，才認定為有效樣本，本研究抽樣有效 樣本數 600 筆。
圖 3-2 競標文樣本
圖 3-3 前三小時競標筆數
圖 3-4 後三小時競標筆數
本研究競標文樣本如圖 3-2，從發文者貼出競標文時間(2016 年 3 月 30 日 18 時 52 分)至結束競標時間(2016 年 4 月 1 日 23 時 59 分)，競標時間長 達 6 小時以上，且如圖 3-3，前三小時競標數 7 筆，與如圖 3-4，後三小時 競標數 6 筆，加總 13 筆(大於 5 筆)以上。
如上圖 3-3 之競標數為 7 筆，競標者依序註明為競標者 A、B、C、D、
E、F 與 G，7 位競標者；而在圖 3-4 競標數為 6 筆，而因得標者為網絡結構 之核心，故競標者依序註明為競標者 A、B 與 C，3 位競標者。完成競標者 確認後，以社會網絡矩陣表了解其之間的競標關係，進而再以社會網絡分析 軟體產生網絡結構圖，下一節將詳細說明社會網絡分析程序。
第二節、社會網絡分析程序
在表 3-1 競標者 C 回應競標者 B 之欄位填上「2」。
當建立完成社會網絡矩陣表後，透過社會網絡分析軟體 UCINET 進行分 析，進而產生如下圖 3-5 社會網絡結構圖範例。
圖 3-5 社會網絡結構圖範例
當每筆資料建立後，再使用 SNA 分析軟體 UCINET 進行各種 SNA 指標 的演算，以及透過網絡節點間互動行為來探討競標者間的網絡結構。本研究 為探討發文者與競標者、得標者與競標者之間的關係結構，因而採用的指標 有「社會網絡規模」與「社會網絡中心性」，做以下說明：
一、社會網絡規模（Social Network Size）
社會網絡規模為所有節點加總，主要了解此競標文之回應實際人數，而 本研究網絡規模分別為各競標文前三小時發文者與競標者人數相加及各競
標文後三小時得標者與競標者人數相加。如圖 3-5，社會網絡規模為各網絡 節點加總，其社會網絡規模為參與此競標的所有成員，因此社會網絡規模 為：發文者 + 競標者 A + 競標者 B + 競標者 C + 競標者 D + 競標者 E = 6。
二、社會網絡中心性（Network Centrality）
社會網絡中心性是在了解某一位成員在網絡中的核心程度以及對整體 網絡影響程度高低，可透過社會網絡中心性判斷其核心力。Freeman(1979) 說明中心性為其網絡中的核心地位與整體集中程度。當數值較高，代表幾乎 成員皆需透過中心性較高的節點來傳遞資訊。Faust(1997)提出三種可衡量社 會網絡中心性的指標，分別為程度中心性、接近中心性與居間中心性，本研 究主要探討競標者競價網絡結構，可以程度中心性與接近中心性輔助分析。
1.程度中心性（Degree Centrality）
程度中心性主要用以觀察某一節點與周圍節點的連結關係，若某一節點 與多個節點有關聯性，則代表該節點具有較高的影響力。如圖 3-5，有 1 位 競標者（競標者 A）直接連接發文者，而該社會網絡中包含發文者總共有 6 位行為者，對此可依判斷連結發文者之競標者範圍，判別發文者對該網絡的 程度中心性。本研究主要判斷發文者與競標者鄰近網絡程度中心性，其公式 如下：
程度中心性 DC = [ 有回應發文者之競標者人數總和 / （ n - 1 ） ] * 100
%；有回應發文者之競標者人數總和：所有競標者與發文者有回應關係，將 回應關係人數加總得出該值，n：社會網絡成員總數，也就是社會網絡規模。
以表 3-1 為例，中心點為發文者，n 為社會網絡規模 6，有回應發文者的 競標者人數為競標者 A，則總和為 1，因此其程度中心性計算方式為[ 1 /
（6-1） ]*100%= [0.2] * 100% = 20%，由此可得知該網絡連接發文者之程度 中心性範圍為 20%。
2.接近中心性（Closeness Centrality）
接近中心性主要用以觀察成員之間資訊接受的緊密程度，當接近中心性 值較高，代表較快接受到資訊；當值較低則代表較慢接受到資訊。本研究透 過接近中心性，用以觀察成員之間資訊接受的緊密程度，當接近中心性值偏 高，代表競標者之間出價緊密程度較高；而接近中心性值偏低，則表示競標 者之間出價緊密程度較低。其公式如下：
接近中心性 CC = [（n – 1）/ 最短路徑總和] * 100%； n：社會網絡成 員總數，也就是社會網絡規模；最短路徑總和：所有競標者到發文者的最短 路徑總和，而發文者為該計算的中心點或核心。
以圖 3-5 為例，中心點為發文者，n 為社會網絡規模 6，最短路徑總和為 每位競標者到發文者之最短距離，例如競標者 A 到發文者最短距離為 1、競 標者 B 到發文者最短距離為 2、競標者 C 到發文者最短距離為 3、競標者 D 到發文者最短距離為 4 與競標者 E 到發文者最短距離為 3，因此圖 3-5 最短 路徑總和為 1 + 2 + 3 + 4 + 3 = 13，根據上述可得出其接近中心性計算方式為 [（6 – 1）/ 13] * 100 % = 0.3846 * 100 % = 38.46%。接近中心性為 38.46%，
由此可見其值偏低，則表示競標者之間出價緊密程度較低。