研究建議

在資料來源方面，維持資料的完整性很重要。首先，網路資料不同於紙本 資料存儲，受限於現階段的電腦與網路發展，有些資料是有時效性的。如同研 究限制所述，本文僅研究 2017 年，但實際上並非本文不研究 2016 年或更早之 前，但是網頁資料僅保存到 2017 年，因此過去的資料，除非有人保存，否則已 無法取得。在我寫論文的當下，資料已經剩下 2018 年下半年的資料，因此在有 紀錄時，如何盡可能的保存所有資料，值得後續研究者努力。

在研究方法方面，本文為了避免灌水的問題，因此並沒有處理貼文者和回 文者的權重問題，貼文者作為意見領袖，在本文的測量方式中，很大程度上他

是個議題設定者，因此，他貼了什麼文，某種程度上決定今天的總統滿意度會 如何。畢竟在八卦版上，發文權限是受限的，因此如何解決貼文和回文的權重 問題，亦值得努力。

如要將本研究方式延用到其他平台，必須注意到不同平台、網站的特性，

以 PTT 八卦版為例，因未受到演算法影響，因此在計算上，我們可以將滿意的 使用者除以所有使用者計算滿意度。但如果進入社群平台的應用，有些貼文壓 根就不會被某些使用者看到，因此在滿意度計算上要特別注意不同平台的規則 可能造成的影響。

如何確定網路上的使用者是誰、有哪些特質值得更大的突破。這其實是網 路資料和既有研究對接的基礎。目前，我們無法得知使用者是誰，畢竟網路實 名制的國家不多，至少在台灣不是，使用者資訊難以取得造成既有的討論網路 資料應用的範圍有限。但使用者資訊是可以突破的，例如本文中利用各地方版 的內容進行地理區域的識別。唯有解決網路使用者的特質問題，網路資料的使 用才有可能和民調資料有進一步對話的可能。

最後，本文並非大數據研究，文字探勘、機器學習作為研究「大數據」的 重要方法，但不代表以文字探勘和機器學習執行的研究就是「大數據」研究。

我們只是讓電腦處理了超過我們能負荷的問題，或許冠上個漂亮、華麗的名稱 有助於個人的生涯。但是作者認為應該回到研究的基本面──解釋問題、解決 問題。本文並非不使用文字雲或社會網絡等方式，但這樣的方式對本文要解釋 的問題並沒有幫助。

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