第五章 結論與未來研究方向
5.2 未來研究方向
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較無限制，故被考量人選的相關歷任職務則有較大的差異，使得其預測準確度的成效較 差。
綜合以上所述，於本研究中所提出的職務人選預測系統，針對不同實驗模式所產生 的預測效果，對應於一般人事升遷領域中常見的現象，通常能符合其合理狀況；但政府 官員人事升遷異動本身即是一極為複雜的程序，除了於本研究中所主要探討的職務歷程 的影響之外，還有更多不同的影響因素，例如主管的政黨色彩所形成的主觀意識，用人 的偏好習慣，組織中人際關係的互動等，相信在往後的研究中，若嘗試引入這些影響因 素的考量，將有助於系統的預測準確度的提升。
而在本研究中嘗試從社會網路分析法中的 2-mode 網路模式角度，針對大量零碎的 資料來源進行分析；相對應於常見的社會網路分析法，其通常則主要著力於 1-mode 網 路模式下的分析與探討。目前對於 1-mode 模式下的社會網路分析，已發展出許多常見 的指標、性質等相關理論，而當處理 2-mode 網路的模式時，通常會選擇先將其轉換為 1-mode 網路模式，再運用相關理論進行分析、探討，但在網路轉換的過程之中，其間 是否會遺漏重要資訊？轉換後的 1-mode 網路是否可以適當呈現原先 2-mode 網路的蘊藏 意義？這些均仍是有待深入探討的議題；因而在本研究中，選擇在保存 2-mode 模式的 情況下，藉由運用適切於 2-mode 網路模式下的處理機制，進行分析、探討與驗證其理 論，期望能以此為後續選擇運用 2-mode 模式的社會網路分析法的人，提供些許經驗上 的協助。
5.2 未來研究方向
針對未來的研究方向，在此也提出幾個可延伸探討的方向如下：：
1. 職務群組分類設計：
在本研究中所建構的 2-mode 網路中，其職務節點是由部門以及職位名稱結合 而成，在實驗進行中，對於職務節點的比較是絕對比對，此種方式將會造成職務節
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點數量極為龐大，並且對於不同人物若其曾共同擔任相同部門下，職等極為相近但 不同職位的情況，並未能在其職務的相似度計算上，給予不同程度的權重計算。因 而若未來能針對職務節點的設計上，針對在同一個部門下的相關職位進行適當分組，
以給定其在進行相似度計算時的不同權重值，應該能有效的提升系統的預測準確率。
另一方面，為了能將預測結果更貼近現實狀況，未來可考慮將因不同的系統參數所 擷取的訓練資料先進行篩選，過濾一些特別狀況的干擾因素，例如參考資料中有因 空降因素所納入的參考職務等，排除之後，再進行相似度計算，可預期實驗結果能 更貼近現實狀況。
2. 職務權重設計：
本研究中所進行的職務節點比對，並無考量職務職等高低在參考的歷任職務中 的影響程度，此方法將所有的職務均視為相同的影響程度，而實際上，在考量實際 的接任人選過程中，若曾經擔任過較高職等職務的人選，理當會比其他人選被優先 考慮的程度較高。因此未來在針對職務節點的設計上，可針對不同的職等職務給予 不同的權重來進行相似度計算，可預期實驗結果能更貼近現實狀況。
3. 融和網路性質理論：
可期望針對在社會網路分析中，1-mode 網路模式中常見的網路性質理論，如 中心性（centrality）機制、凝聚子群體（cohesion subgroup）等等相關理論進行研 究分析，探討其在 2-mode 網路模式下是否仍可適用，或者是否可找尋出符合其性 質意義的相對應理論，並嘗試藉由這些網路性質理論，針對龐大的網路資訊，進行 過濾減少雜訊的產生，以進一步協助提升職務的預測準確率。
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常務次長 14 7
建築研究所所長 13 5
營建署署長 13 5
營建署副署長 12 8
主任秘書 12 7
入出國及移民署副署長 12 5
役政署副署長 12 4
建築研究所副所長 12 5
消防署副署長 12 4
行政院新聞局 局長 15 17
副局長 14 14
主任秘書 12 9