未來工作

上Facebook 貼文原有的屬性，可以同時呈現出 Facebook 粉絲專頁上貼文內容的 情緒，以及該篇貼文中 Facebook 使用者給予的情緒貼文，能夠更精準地達到情 緒變化的判斷。另外，Facebook 使用者在貼文中的留言也是一個很重要的資料，

在未來，透過分析留言中文字與貼文中文字的比對，了解到 Facebook 使用者於 該篇貼文下討論的議題是否與貼文內容相關，也可以比較留言彼此之間的贊同貼 文內容以及反對貼文內容的差異程度。

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Grabowski, "Small MultiPiles: Piling time to explore temporal patterns in dynamic networks," in Computer Graphics Forum, 2015, vol. 34, no. 3, pp. 31-40: Wiley Online Library.

[2] B. Bach, C. Shi, N. Heulot, T. Madhyastha, T. Grabowski, and P. Dragicevic,

"Time curves: Folding time to visualize patterns of temporal evolution in data,"

IEEE transactions on visualization and computer graphics, vol. 22, no. 1, pp. 559-568, 2016.

[3] R. Blanch, R. Dautriche, and G. Bisson, "Dendrogramix: A hybrid tree-matrix visualization technique to support interactive exploration of dendrograms," in Visualization Symposium (PacificVis), 2015 IEEE Pacific, 2015, pp. 31-38: IEEE.

[4] N. Cao, C. Shi, S. Lin, J. Lu, Y.-R. Lin, and C.-Y. Lin, "TargetVue: Visual analysis of anomalous user behaviors in online communication systems," IEEE transactions on visualization and computer graphics, vol. 22, no. 1, pp. 280-289, 2016.

[5] J. Chen, A. M. MacEachren, and D. J. Peuquet, "Constructing overview+ detail dendrogram-matrix views," IEEE transactions on visualization and computer graphics, vol. 15, no. 6, pp. 889-896, 2009.

[6] Q. Cui, M. O. Ward, and E. A. Rundensteiner, "Enhancing scatterplot matrices for data with ordering or spatial attributes," in Electronic Imaging 2006, 2006, pp.

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[7] M. Hu, K. Wongsuphasawat, and J. Stasko, "Visualizing Social Media Content with SentenTree," IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,

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附錄

進行使用者測試時，受測者根據不同資料集在填寫問卷時，系統在螢幕的畫 面上會呈現的圖形，以及根據不同類型的題目受測者會如何操作系統。以下有三 種視覺化，分別為本論文的系統圖(A 上圖以及圖 B 上圖)、Multiple Scatter Plot(圖 A 下圖)以及 Calendar View(圖 B 下圖)，皆會根據 Greenpeace 綠色和平(台灣網站) 於2016 年 3 月 1 號至 2017 年 2 月 28 號發佈的所有貼文作為資料集進行視覺化 呈現，共有634 篇貼文，說明受測者會如何觀察以及操作。

Q.1 在貼文散佈圖中有一個區域的貼文的統計數據中，Sad 的百分比大於 50 以 及 Angry 百分比小於 40，請判斷兩篇貼文有沒有在圈選的範圍中。

Q.2 在上一題圈選出來的區域中，有沒有同一天連續發布的貼文在該區域中，判 斷下列組合是否符合條件。

受測者會在本論文的系統中，於貼文散佈圖中圈選出一個區域符合Q1 的條 見(圖 A 上圖紅色區域)，同時觀察左側的 Time Block 判斷題目中的貼文是否有 被系統highlight，若有則為正確，反之亦然。同時，於 Time Block 中被 highlight 的貼文裡，會有符合Q2 條件連續貼文的組合存在，判斷題目中的組合是否正確。

同樣的，受測者在觀察Multiple Scatter Plot 時，會圈選一個區域符合 Q1 的條件 (圖 A 下圖灰色區域)，判斷題目中的貼文是否存在於右側貼文。同時判斷是否有 符合Q2 條件的貼文組合。

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圖A. 上圖為本論文系統在操作 Q1 以及 Q2 時，於貼文散佈圖中圈選的區域。

下圖為Multiple Scatter Plot 圈選的區域。

Q.3 Time Block 中是不是有粉絲團發布 5 篇以上貼文的日期，分別判斷下列日期 是否符合條件。

Q.4 每一個 Time Block 中會具有 Like、Comment 或是 Share 為最凸出的日期，

下列日期是否為該Time Block 中 Comment 中最凸出的日期。

Q3 以及 Q4 要求受測者觀察本論文系統中的 Time Block 以及 Calendar View 中，判斷Q3 以及 Q4 中的日期是否符合題目描述的條件，如果符合則給予正確 的標記，若否則給予錯誤的標記。受測者觀察本論文系統中的 Time Block(如圖 B 上圖)，若題目中的日期所屬的扇形圓餅被切割成五塊以上，以及該日期是否 為該月份最凸出的日期，代表該屬性的累積數量最多，若正確則給予正確的標記，

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反之亦然。Calendar View(如圖 B 下圖)，受測者會點擊 Calendar View 上日期，

判斷發佈的貼文數量是否超出五篇，同時觀察日期上的顏色是否為該時間範圍內 最深的顏色，代表該屬性的累積數量最多。

圖B. 受測者會觀察上圖中 Time Block 視覺化圖形以及，並且回答 Q3 以及 Q4 的題目。下圖為Calendar View，受測者透過觀察且回答問卷題目。