演算法有效性評估設計

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第五章

實驗設計與結果分析

為評估本論文中的提出的互動參考點相似度演算法是否可以符合使用者的創作敘事的 需求，以及照片與互動敘事結合的有效性，我們將第四章的實作平台加入了實驗設計。

在此互動敘事平台中，我們設計了三種故事版型，並在每個故事版型中加入了三種挑選 法提供給使用者進行測試。我們找了30位18~35歲之間的受試者協助進行網站的測試，

並針對使用感想進行問卷調查。為了控制實驗變因，系統統一使用同一組的實驗相片集 合以及故事版型給受測者進行敘事創作。受試者在實驗的過程中，每次選擇故事版型後，

必須連續創作三次。系統會利用隨機的方式設定目前測試的挑選法(但不重覆)，而受試 者亦不會得知目前系統所設定的挑選法為何，只需要在最後的問卷中將此次的創作感受 如實填寫即可。

本 研 究 採 取 的 實 驗 設 計 是 在 網 站 平 台 加 入 三 種 故 事 版 型 (1) 關 鍵 字 版 型 (keyword-based story template)、(2)日期版型(Date-based story template)、(3)空間版型 (Location-based story template)來配合三種挑選方法(1)隨機挑選法(Random selection)、(2) 靜 態挑 選 法(Static template selection) 、(3) 動 態參考點挑 選法(Dynamically adjustive selection)。而每種故事版型都將會與三種挑選法進行實驗，每完成一種組合實驗後，受 試者藉由問卷提供系統有效性分數，作為此次演算法實驗的數據。實驗結束後，請受測 者填寫系統易用性的問卷調查，了解該平台的系統設計是否符合使用者需求。最後再進 行數據資料統計，進行系統的衡量。

5.1 演算法有效性評估設計

在第三章中，我們提出靜態、動態參考點與相似度模型的概念後，為了評估本論文演算

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法的有效性，我們提出三種挑選法進行使用者意向評估。下列是三種方法的說明：

 隨機挑選法(Random selection)

如圖 5.1 所示，使用者挑選故事版型後，將會在資料庫裡隨機挑選照片當作敘事的推 薦相片，不會將相片過濾出故事版型的框架，也無任何演算法計算。隨機挑選候選照 片回饋給使用者。

圖 5.1 隨機挑選法

 靜態挑選法(Static template selection)

如圖 5.2 所示，使用者挑選利用故事版型設定檔(config.xml)設定的故事版型

(Template)。此設定檔會設定所需的各式屬性，例如故事型態、該故事版型參考點和 關鍵字屬性中的人、事、物、感覺中的各項屬性權重。系統會根據故事版型的設定值，

以此版型產生此故事版型的照片網絡(template photo network)。但該方法是單純的利 用設定好的故事版型參考點計算相似度推薦相片。但未根據與使用者的互動即時更新 參考點，屬於靜態網絡故事圖。

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圖 5.2 靜態挑選法

 動態參考點挑選法(Dynamic adjustive selection)

如圖 5.3 所示，此方法則加入本研究提出的互動參考點計算相似度。如同靜態挑選法，

利用設定檔將故事版型的條件設定好，系統再產生出相片故事網絡圖。接著在使用者 的敘事創作過程中，根據使用者挑選出的歷程照片，重新計算下一輪候選照片的參考 點，再根據新的參考點重新計算照片的相似度進行推薦，以根據使用者創作意向進行 修正。

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圖 5.3 動態參考點挑選法