第七章 結論與未來研究
7.2 未來研究
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第七章
結論與未來研究
7.1 結論
在本研究中，以感測器概念與可管理性、可模組化、可重用性的三大目標來 進行社群感測器（Social Sensor）平台的設計。本研究提供了一個可以保存個案 與管理個案的平台，除能保存觀測個案分析結果外，也可以進行觀測個案和感測 器參數的調整，調整完後，可以快速的重啟分析運算。而分析專家也可依據分析 需求，將各感測器模組自由的掛載於各種類型的觀測個案上面進行分析，也可以 將先前個案的經驗建立為參數預設樣板，來達到快速複製前案經驗並能重複使用。
另外本研究也提出了可將各類研究方法、處理流程進行歸納，搭配視覺化分析顯 示來進行感測器模組化設計，亦實作了語系感測器與文本感測器。其中語系感測 器的分析方法為本研究所提出，其分析方法準確率，平均相互同意度為 0.94，複 合信度更達到了 0.98。而在實驗評估上，採用質化分析的日誌法與抽象五階論進 行評估，在系統易用性評估上，正面評價為 32.97%，持平評價為 38.46%，負面 評價則為 28.57%，顯示其好壞評價參半，且持平評價所占比率為最高，可藉由 強化教育訓練或進一步調整使用介面改善之。在系統有用性評估上，正面評價為 60.32%，持平評價為 31.75%，負面評價則為 7.94%，顯示其系統有用性評價相當 正面。且本研究的三大目標，可模組化、可重用性、可管理性評估結果亦相當正 面。另外在有助於縮短資料分析時程上被認為是很重要的貢獻，也能解決過去社 群媒體鉅量資料分析所遇上的難題，並且受測者確實可以透過本系統獲得分析價 值，也證實了本研究以感測器概念所設計之系統確實有用。
7.2 未來研究
在本研究中所提出的社群感測器（Social Sensor），是以嶄新的思維來進行設計的 一套新社群媒體資料分析工具。因屬原創性之研究，雖已證實本系統之有效性，
但本研究未竟之處仍多，本研究提出以下幾點，希望未來可繼續朝以下幾個面向 邁進：(1)調整與更加完備社群感測器平台之介面設計與操作流程，如強化參數預
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設樣板、調整感測器參數設定流程、個人分析歷程等。(2)可持續深化語系感測器 與文本感測器，如開發新分析功能，或是加入原始文本查詢以來回檢驗。(3).發 展新的感測器，如社群網絡感測器、總體資料感測器。(4).感測器的交互使用，
如語系感測器與文本感測器的整合分析。(5).與其他系統之資料介接，如可對外 介接其他分析工具或是資料收集工具。(6).可容納更多異質之社群媒體數據資料，
本研究以 Twitter 數據資料進行示範，未來也可接入更多不同的社群媒體，如：
Facebook、PTT 等。(7).更即時的社群感測器，目前的分析以上傳建立的歷史資 料為主，未來亦可考慮自動化介接至資料收集工具，可觸發其收集程序，與即時 回收數據資料，做更即時方便的分析運算。除此之外，本研究在最後的實驗評估 中，嘗試提出了一種以質化分析、量化分析進行交互分析的新方法，在未來亦可 持續發展該分析方法，並設計成為新一代的感測器。
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Social Sensor 太籠統，建議改 為中文「推文感測器」較符合 實際情況。…介面設計、不清
楚、建議 負面
系統易用性-1 A 1
主選單：「Social Sensor」宜 改為「首頁」，「Create」應 改為「建立個案」， 建議增
列「開啟個案」選項。 介面設計、建議 負面
系統易用性-1 A 1
觀測個案明細：右側「Your So-cial Sensors」宜改為「感測器列 表」。按鍵的圖形部分太大，而
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本次使用”Shaw wu”樣板，
不會出現無效數據，讓使用者
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系統可用性-6 C 加上社群網絡分析模組
新感測器、需求、
期望、建議 持平
系統可用性-6 C 更好地幫助使用者管理觀測個案資料
觀測個案管理、設
計、建議 持平
系統可用性-6 C
進一步改善介面資料顯示（例如，
Sensor 的設定參數、分析運算時能顯
示進度） 介面設計、建議 持平
系統可用性-6 D 可以，尤其是時間序列的分析
價值、有用、有用 分析、時間序列分
析 正面