正規化概念分析(Formal Concept Analysis, 簡稱 FCA)是透過語意呈 現資料間的概念關係，找出不同資料間相似概念之方法，而不僅是只依 靠人們的專業知識來判讀資料之間的關聯性(Formica, 2008)。FCA 能夠從 資料集合中呈現概念之間的相互關係，所謂的概念是指物件與屬性之間 的相依關係因而構成完全相同的個體，並產生 L 型矩陣圖，而概念矩陣
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圖的節點皆象徵為「概念」，此外每個節點之間的繼承關係，在矩陣圖中 則使用直線連接表示。而本研究使用 Concept Explorer 軟體將概念矩陣呈 現圖形化形象，能夠從中發現物件與屬性之間的概念結構，然後再以此 軟體繪製成正規化概念矩陣圖。
首先，本研究將從 Mobile01 論壇所蒐集的 864 筆討論資料進行資料 分析，將分析後的資料透過 Concept Explorer 軟體(Freeware)輸入至正規 化概念分析表中，找出資料間物件與屬性的概念，建立成正規化概念矩 陣表，如表 3-3 所示。
表 3-3 Mobile01 論壇之正規化概念矩陣表
規格特色 產品品質 產品維護 品牌辨識 品牌承諾 產品價格
Obj1 ╳ ╳ ╳
Obj2 ╳ ╳
Obj3 ╳ ╳ ╳ ╳
Obj4 ╳ ╳ ╳ ╳ ╳
Obj5 ╳ ╳ ╳
Obj6 ╳ ╳
…
Obj864 ╳ ╳
在表 3-3 正規化概念矩陣表中，首行的「Obj1」到「Obj864」代表在
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此正規化概念矩陣表共計有 864 筆的討論資料，每個 Obj 代表著一筆抽 樣出來的討論議題及其所有的討論內容，即為正規化物件(Formal Objects) 集合；首列則為正規化屬性(Formal Attributes)集合，亦代表本研究所探討 之 6 項概念類型，分別為「規格特色」、「產品品質」、「產品維護」、「品 牌辨識」、「品牌承諾」、「產品價格」；此外，文章中有提及該概念則以「╳」
表示，代表著該討論資料的內容與概念具有相關聯性。舉例來說，表 3-3 的「Obj1」的討論資料與「規格特色」、「品牌辨識」、「產品價格」概念 產生關聯，因此其相對的表格位置以「╳」的符號來表示，進而產生概 念關聯圖與資料的關聯性規則，以此類推完成正規化概念矩陣表，接著 再利用 Concept Explorer 軟體將正規化概念分析矩陣進行運算和分析，繪 製出知識概念的結構圖形。
綜合上述的研究步驟後，可以清楚曉得本研究是透過 KJ 法與正規化 概念分析法建構出智慧型手機各品牌產品在虛擬社群當中的知識分享之 結構，並於下一章節中，將以正規化概念分析矩陣圖呈現智慧型手機各 品牌產品的知識分享之結構，進而透過矩陣圖的剖析後，會將其結果有 更具體的詮釋。
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第肆章研究結果
本章節知識本體可區分為二個部分，第一部分為整體的知識本體，
第二部分則是利用分群方式建構知識本體，以作為本研究之發現及分析 比較之用。