研究限制與未來研究方向

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第三節、 研究限制與未來研究方向 一、 研究限制

巨量文本分析法的限制

本研究採取巨量文本分析做為研究方法，雖可透過大量數據資料歸納同類 之貼文、評論內容，但並無法直接得知實況主的發文策略與粉絲的使用動機，

且可能忽略僅接收訊息而無外顯行為的潛水粉絲。因此，本研究結果僅能透過 貼文內容歸納策略類型、藉由評論推論粉絲之擬社會互動現象，未必能完全呈 現真實。

真實社群情境之限制

本研究為了瞭解實況主與粉絲在社群媒體環境下的「實際互動狀況」，而 使用「網路原始數據」作為分析樣本。然而，在女性遊戲實況主粉絲專頁中，

並沒有普遍使用性訴求程度過強的文本內容。因此，「性訴求程度」分布偏向 中、低程度可能導致不顯著影響互動率。

資料撈取、分析技術限制

本研究因為受限於資料撈取技術，導致分析之樣本來源選擇上受到侷限。

受到臉書公司隱私條款限制，無法得知實況主以外的評論者性別，故無法得知 粉絲「性別」是否為影響互動率之重要因素。

在分析技術方面，本文受限於機器斷詞分析技術，僅能判斷各則貼文是否 出現特定關鍵字，而無法計算單一詞彙在各則貼文中出現的次數。此外，受限 於缺乏影像分析技術，故無法將具有影音內容之貼文納入分析樣本。

關鍵字的限制

本研究採用關鍵字分類分析以處理大量網路數據；然而，受限於機器自動 化篩選之限制，部分類目僅能粗略地區分為「有無符合操作型定義」，而無法 針對各類目概念進行不同層面之分析。例如，僅能以「我」粗略地做為「自我 揭露有無」之判斷方式，而無法深入分析貼文中，「自我揭露」的深度與廣度 等其他層面。

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二、 未來研究方向

增加樣本來源之豐富度 1. 不同社群媒體之實況主

本研究僅以臉書作為分析對象，故無法比較其他社群平台的差異。未來研 究可進一步比較其他社群媒體，尤其是 Twitch、YouTube 等熱門實況社群，以 探討不同平台中的實況主與粉絲互動情況。

2. 不同產業、領域之實況主

本研究僅討論遊戲實況產業，故無法得知其他產業、領域之實況主是否具 有相似結果。未來研究可討論其他產業、領域之實況主，例如：談話性、美 妝、餐旅等常見實況領域，以探討不同領域與產業之實況主的發文策略。

3. 不同性別遊戲實況主

本研究僅以女性遊戲實況主作為分析對象，故無法比較不同性別之媒體表 演者對擬社會互動的影響。本研究驗證，「自我揭露」正向影響貼文所獲得的

「擬社會互動評論率」；而過去研究也指出「性別」是「自我揭露」的預測因

（Hollenbaugh & Ferris, 2014）。未來研究可將「性別」納為自變項，以探討實 況主的性別對自我揭露之影響否具有顯著差異；而不同性別實況主之自我揭 露，是否會進一步影響粉絲所產生的擬社會互動現象。此外，亦可以討論女性 遊戲實況主所釋出的自我揭露訊息，如何影響不同性別粉絲產生的擬社會互動 現象。

影響貼文互動率的其餘因素 1. 時間區間因素

考量遊戲實況產業之時間代表性，本研究僅以 2017 年 8 月 1 日至 2017 年 11 月 30 日作為研究時間區段，故無法觀察不同年份之遊戲實況社群「互動 率」趨勢。未來研究可以延長研究時間區間，或針對特定、歷年重大賽事之數 據進行歷年比較，藉此觀察遊戲實況產業的社群策略變化如何影響貼文互動 率，進而預測整體遊戲社群的互動變化趨勢。

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2. 語言使用、文化差異因素

在網路社群中，不同語系使用者均可能透過網路向他國實況主互動；又使 用者的語言使用習慣、文化差異可能影響其社群互動行為。然而，本研究僅針 對中文文本進行分析。因此，未來研究可以選擇特定跨國品牌、實況主之粉絲 專頁，以進一步比較不同語境下的社群互動關係。

3. 演算法機制因素

當代社群實務操作，多以「互動率」作為臉書的經營成效評估指標。「互 動率」提供品牌、企業或網路紅人一套客觀、具體的評估指標，卻也容易隨著 演算法調整而改變（Buzzsumo, January 3, 2019）。本研究透過分析評論內容，

試以建立「擬社會互動評論率」做為其他社群互動評估之參考指標。未來研究 可持續驗證「擬社會互動評論率」是否能夠做為互動評估標準，或納入其他影 響互動之因素，以建構替代互動率之評估依據。

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