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第五章 結果與討論
5.1
基本資訊表 1
所 有 使 用 者 打 卡 時 選 用 地 理 標 籤 名 稱 來 源 統 計 資 料 來 源 ： 本 研 究 自 製
第⼀一週 第⼆二週 第三週 總計
Foursquare 87 101 68 256
LBEC 39 82 83 204
Used 41 49 77 167
Created by User 113 50 30 193
圖 15
所 有 使 用 者 打 卡 時 選 用 地 理 標 籤 名 稱 來 源 統 計 資 料 來 源 ： 本 研 究 自 製
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我們可以由此推測這兩位受試者對於打卡時所使用的地理標籤名稱較為講究，他們期望 可以利用較具個人化的地理標籤名稱來作為註釋。在打卡的網絡中，我們也需要這類型 的使用者來為其他的使用者建立具有個人化特色或是屬於群體情感傾向的地理標籤名 稱。然而在第三週時我們可以看出，經由時間與受試者彼此間地緣情感關係連結的建立，
這兩位使用者也逐漸開始選用本研究所提出的 LBEC 推薦之地理標籤。
圖 16
User6 與 User7 之 打 卡 地 理 標 籤 名 稱 來 源 統 計 圖 資 料 來 源 ： 本 研 究 自 製
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圖 17 為 User4 與 User10 兩位受試者的統計資訊，可以看出這兩位受試者的打卡 習慣為使用自己曾經使用過的地理標籤名稱。於前兩週的期間，他們都會使用
Foursquare API 所推薦之地理標籤與自行建立個人化的地理標籤名稱，當時間進行到第 三週時，他們開始使用自己曾經使用過的地理標籤名稱以及本研究所提出之 LBEC 推 薦的地理標籤。由此我們可以推測，這兩位使用者的生活範圍較為固定，因此系統幫助 使用者記憶曾經使用過的地理標籤名稱對於他們而言，是有幫助的。
圖 17
User4 與 User10 之 打 卡 地 理 標 籤 名 稱 來 源 統 計 圖 資 料 來 源 ： 本 研 究 自 製
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圖 18 為 User5、User8、User9、User13、User30 五位受試者的統計資料。經由折線 圖我們可看出，在實驗第一週與第二週期間，受試者使用 Foursquare API 所推薦的地 理標籤名稱與自行建立地理標籤名稱進行打卡居多，第三週時，則多使用本研究所提出 的 LBEC 推薦與自己曾經使用過的地理標籤名稱佔較大比例。例如：第二週的任務有 請受試者到政治大學側們的小吃街進行打卡，當有受試者建立了「政大殺人魔王燒臘」
這樣的地理標籤名稱，以及在政治大學側門麥當勞旁的露天小吃店建立了「廢墟」的地 理標籤名稱後，有許多與其有地緣情感關係連結的受試者都會選用此只有政大學生才會 知道的地理標籤名稱。
其中較為特別的是 User13，雖然她是屬於政治大學的學生，但是她由於打工的關 係，多在其它地方活動，使得她進行打卡的範圍較廣、地點也較多，因此當她到新的地 點進行打卡時，多會選用 Foursquare API 居多，所以使得她三週的統計數據上，
Foursquare API 的選用次數居高不下。雖然如此，當她在政治大學週邊進行卡時，若有 符合的選項時，亦會選擇本研究所提出的 LBEC 推薦之地理標籤名稱。
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圖 18
NCCU Group 受 試 者 之 打 卡 地 理 標 籤 名 稱 來 源 統 計 圖 資 料 來 源 ： 本 研 究 自 製
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User17、User18、User19、User20、User21 六位受試者的統計資料，此六位受試者的身 份為在交通部中央氣象局服役的替代役同事，他們除了假日外，平日的時間幾乎都相處 21 為他們常去運動的「臺北市中正運動中心 Taipei Jhong Jheng People Sports Center」
重新命名為「很多健身妹的地方」，也廣受到其他五位受試者使用。
藉由分析 CWB Group 的打卡資訊，可以發現他們也喜歡將打卡結合時事，增加打 卡的趣味性。例如：4 月 20 日時，發生了規模 5.8 的地震，相當多的記者聚集到了中 央氣象局採訪地震相關的資訊，因此 User21 就將平時使用的「中央氣象局 Central Weather Bureau」地理標籤名稱給予了「SNG 車聚集地」這樣具有時效性的命名；而 User20 則是將「中華民國總統府 Office of the President, Republic of China (Taiwan)」給 予了較具趣味化的命名「死亡之握 - 總統府」。由於有人願意創造具有個人化特色的地
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理標籤名稱，使得與其有地緣情感關係連結之群眾在打卡時有了更多的選項可以選擇，
也使得他們未來即使退役而離開這個區域，還是可以藉由觀看自己以往個人化的打卡記 錄，回憶起更多當時的情境、趣事，而非單調且大眾化的地理標籤名稱。
圖 19
NCCU Group 受 試 者 之 打 卡 地 理 標 籤 名 稱 來 源 統 計 圖 資 料 來 源 ： 本 研 究 自 製
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5.2.3 ShiLin Group
ShiLin Group 成員為多在捷運士林站週邊活動的受試者。圖 20 為 User23、User24、
User26、User27、User28、User29 六位受試者的統計資訊，此六位受試者間的關係為同 事，職業型態為保險業務員，也因工作上業務之需求，需要經常在外開會、拜訪客戶，
使得會到較多不同的地點進行打卡。由圖 20 可以看出，這六位受試者在實驗第一週時，
都以使用自己建立的地理標籤名稱為主。分析這六位受試者的資料可以發現，他們在進 行第一週的任務到五個指定地點打卡時，多選擇自行建立個人化的地理標籤名稱，例如：
他們都命名自己的辦公室為「國泰人壽陽明發展部」；由於業務需求他們經常需要來往 國泰世華銀行各家分行，因此他們捨棄選擇 Foursquare API 上所推薦的「國泰世華銀 行 XX 分行」，而選擇自行建立「國泰世華銀行」，如此一來不管是到了士林分行、陽明 分行等，都可以直接選用「國泰世華銀行」，藉以解決了要重新搜尋地理標籤名稱上的 困擾。
觀察這六位受試找第二週的打卡資料發現，他們於第二週開始使用 LBEC 推薦的 地理標籤名稱有大幅上升的趨勢，原因是在於他們多會利用外出用餐的時間進行打卡，
此時藉由瀏覽本研究所提出的 LBEC 推薦方式，看到與他們有地緣情感關係連結的群 眾在這附近曾經去過哪些地方購買餐點、飲料，促使他們也想要到那裡吃飯，或是令他 們覺得好像有段時間沒有購買該餐點了，而想要再去回味，進而也到同一地方進行打卡。
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圖 20
ShiLin Group 受 試 者 之 打 卡 地 理 標 籤 名 稱 來 源 統 計 圖 資 料 來 源 ： 本 研 究 自 製
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圖 21 為 User3 與 User25 兩位受試者的打卡統計資料，此兩位受試者為居住在士 林區彼此相識的家庭主婦，其中一位與 User26 相識，在實驗第一週時，User3 分別與 User25、User 26 一同打過數個卡，因此建立了彼此間的地緣情感關係連結。爾後，我 們可以發現 User3 與 User25 皆偏好使用 LBEC 所推薦的地理標籤名稱，原因是在於 她們彼此間會去的地點、店家雷同，對於地點的情感、偏好也相近，因此利用 LBEC 所 推薦的地理標籤名稱較選擇 Foursquare API 所推薦的地理標籤名稱更為貼近。
圖 21
User3、 User25 之 打 卡 地 理 標 籤 名 稱 來 源 統 計 圖 資 料 來 源 ： 本 研 究 自 製
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5.2.4 無固定活動區域
圖 22 為 User12 的打卡資訊統計，該位受試者並未歸類至上述的三個地緣關係群體 中，其身份為在南港上班並居住在天母地區的通勤族，假日喜愛到各大專院校進行排球 交流的活動。為了模擬本研究所提出的基於地緣情感關係連結推薦模型，因此於實驗第 二週時，我們請該受試者到 ShiLin Group 的指定地點進行打卡，希望藉此建立起該受 試者與其他受試者間的地緣情感關係連結。
經由分析，發現此位受試者因為在第一週時曾經使用「摩斯漢堡 MOS Burger」、「星 巴克 Starbucks」、「7-11」的地理標籤名稱進行打卡，進而與 User1 以及 ShiLin Group 中 的 User23 建立起地緣情感關係連結，使得他第二週到實驗指定地點打卡時，能夠有 LBEC 推薦的選項可以選擇，而這些推薦的選項也符合該位受試者的預期。由此我們可 以推測，該受試者與 User23 皆偏好到連鎖店家消費，因而建立起他們地緣情感關係連 結，爾後當他們到類似的地點時，我們就可以推薦他們彼此所使用過的相似地理標籤名 稱，增加推薦的準確性，甚至進一步地提供受試者所在的區域附近是否也有相似的店家，
如此一來也可以協助使用者更輕易的建立個人地理位置相關生命記憶。
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圖 22
User12 之 打 卡 地 理 標 籤 名 稱 來 源 統 計 圖 資 料 來 源 ： 本 研 究 自 製
圖 23
User1、 User2、 User22 之 打 卡 地 理 標 籤 名 稱 來 源 統 計 圖 資 料 來 源 ： 本 研 究 自 製
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User7、User20、User21、User23、User24、User26、User27、User29 就是屬於此 類型的使用者。
2. 規律型：屬於打卡地點較為規律、重複性高的使用者，我們可以推測這類型的 使用者因生活較為規律，因此多於重複的地理位置使用自己曾經使用過的地理 標籤進行打卡，若是此類型之使用者也偏好使用個人情感傾向的地理標籤名稱
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時，目前大眾所使用的打卡系統，就會使得偏向個人傾向的地理標籤因不被大 眾所使用而排名落後而消失於選單中，造成使用上的困難。然而本系統的設計 能有效的改善此問題。例如：User4、User10 就是屬於此類型的使用者。
3. 非規律型：屬於經常到不同的地理位置進行打卡者，這類型的使用者打卡的地 理位置通常較沒有規律，因此會使用較多不同的地理標籤名稱，也較少使用重 複的地理標籤名稱。例如：User13、User14、User30 就是屬於這類型的使用者。
4. LBEC 型：屬於本研究所認定的使用者類型，這類型的使用者可能會因為自行建 立地理標籤名稱的過程繁複，而選擇使用一般群眾所推薦的地理標籤名稱。然 而，當地緣情感關係連結之群眾逐漸建立後，這類型之使用者就會選用該關係 群眾所推薦之具個人情感傾向、偏好之地理標籤名稱，成為使用者在將來回憶
4. LBEC 型：屬於本研究所認定的使用者類型，這類型的使用者可能會因為自行建 立地理標籤名稱的過程繁複，而選擇使用一般群眾所推薦的地理標籤名稱。然 而，當地緣情感關係連結之群眾逐漸建立後，這類型之使用者就會選用該關係 群眾所推薦之具個人情感傾向、偏好之地理標籤名稱，成為使用者在將來回憶