回應者
(二). 情緒反應迴歸分析
本研究運用 417 個節點資料做分析，將四項組合（回應者情緒反應 均值、回應者反應數量、本身發言情緒均值、本身發言數量）做迴歸分 析。而本研究主要在挖掘與探索社群成員情緒反應是否互為因果。研究 迴歸分析組合如下圖 5-5：
回應者情緒 反應均值
回應者 反應數量
本身發言 情緒均值
本身 發言數量
圖 5-5、節點迴歸分析組合圖
如圖 5-5 為節點迴歸分析組合圖，本研究透過圖中分析排列不同組 合，分別為兩大項，回應者情緒反應對本身發言情緒與本身發言情緒對 回應者情緒反應，如圖中各構面細分總共有 4 種組合，且每種組合會依 據自變數與依變數不同，因而分別有 4 * 2= 8 種組合的假設做本研究的節 點迴歸分析，所謂自變數是影響依變數，而依變數受到自變數的影響，
所以依變數會因自變數影響而變動，研究將從回應者情緒反應對本身發 言情緒與本身發言情緒對回應者情緒反應兩大方向做迴歸分析，瞭解節 點之間影響與被影響程度。
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1. 回應者情緒反應對本身發言情緒
H1
H2 回應者反應數量會受到本身發言數量正向影響
回應者反應數量與本身發言數量做迴歸分析，透過表中顯示回應者 反應數量與本身發言數量的迴歸分析模型具有顯著性，R 平方 0.058，在 迴歸係數方面，呈現顯著性，其值為 0.36。由此推測，節點本身的發言 數量，會間接影響到回應者對節點回應的數量，例如當節點本身受到議 題的影響，引發熱烈討論，因此當對議題發表文章次數多，而各回應者 受到節點發文的影響，引發對節點回覆次數高，反之，則引發對回應者 回覆次數少。
H3 回應者情緒反應均值會受到本身發言數量正向影響
回應者反應均值與本身發言數量做迴歸分析，透過表中顯示回應者 反應均值與本身發言數量的迴歸分析模型不具有顯著性，R 平方 0.006，
在迴歸係數方面，不呈現顯著性，其值為 0.046。由此推測，節點本身的 發言數量不會影響到回應者對節點情緒反應，因此回應者反應均值與本 身發言數量沒有正向的影響，例如當節點本身對議題發表數量多，各回 應者不受到節點發文的影響，而影響到回應者對本身發言情緒反應。
H4 回應者反應數量會受到本身發言情緒均值正向影響
回應者情緒反應數量與本身發言均值做迴歸分析，透過表中顯示回 應者情緒反應數量與本身發言均值的迴歸模型不具有顯著性，其值為 0.211，R 平方 0.004，在迴歸係數方面，不呈現顯著性，其值為 0.13，因 此回應者情緒反應數量不會受到本身發言均值的影響，因而回應者情緒 反應數量與本身發言均值沒有正向的影響。由此推測，節點本身發言的 情緒反應指數，不會影響到回應者回覆節點的數量，例如節點本身對議 題情緒反應，各回應者不會受到節點發文的影響，引發回覆節點次數。
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2. 本身發言情緒對回應者情緒反應 本研究探討以下四種假設：
H5 本身發言情緒均值會受到回應者情緒反應均值正向影響，本研究 假設本身發言情緒會受到回應者情緒反應影響，當回應者情緒反應較緩 和，則本身發言情緒也呈現緩和反應；
H6 本身發言數量會受到回應者反應數量正向影響，本研究假設本身 發言數量會受到回應者情緒反應數量影響，當回應者反應數量呈現頻繁 的狀態，則本身發言情緒的數量較多；
H7 本身發言數量會受到回應者情緒反應均值正向影響，本研究假設 本身發言數量會受到回應者情緒反應影響，當回應者情緒反應較大，則 造成本身發言數量較多；
H8 本身發言情緒均值會受到回應者反應數量正向影響，本研究假設 本身發言情緒會受到回應者反應數量而影響，當回應者回覆的數量高，
則造成本身發言情緒呈現激烈語氣。
為了探索各種假設，本研究將本身發言情緒（依變數）對回應者情 緒反應（自變數）做迴歸分析表，主要為本身發言情緒受到回應者情緒 反應影響，如表 5-5：
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表 5-5、本身發言情緒對回應者情緒反應迴歸分析表
H6 本身發言數量會受到回應者反應數量正向影響 0.004，在迴歸係數方面，不呈現顯著性，其值為 0.029，因此本身發言均 值與情緒反應數量沒有正向的影響。由此推測，節點本身發言的情緒反 應指數，不會受到情緒反應回應者回覆節點數量的影響，例如當回應者 回覆節點數量高，則節點本身對議題情緒不會受到回應者的影響，而形 成對議題的情緒反應偏高。
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第陸章 結論
本章將研究得出的結果做個整合，分別在「結論」、「未來研究方 向」做說明。