本研究經由受測者評估後，所得到的結果傾向於普通以上的評價，顯示出
標記功能確實可幫助使用者在楊英風數位美術館分享、瀏覽及搜尋資源。在本節 中將深入探討關鍵詞、標籤、推薦詞的內容是否確實達到使用者之需求，並針對 評價不好或極差狀況的結果深入探討，作為後續改進的依據。
在第五節曾經發現繪畫類中，「關鍵詞能否代表此作品」，不好及很差的評 價佔約30%，「推薦詞是否有助於蒐尋其他相關聯的作品」不好及很差的評價也 有25%，在此查看於繪畫類中，系統無法提供良好關鍵詞及推薦詞的為何種藝術 作品。
如圖49，繪畫類作品「窗外」，被某些受測者於關鍵詞評價很差，推薦詞也 多呈現「不好」及「很差」的評價，這幅作品窗外，意思大約是說窗明几淨的畫 面放著書本及茶具，呈現畫家日常生活的一面，作品強調悠閒、明快、愉悅等等 感受。關鍵詞「畫家」在此作品的摘要出現二次，故系統根據權重必定會將此關 鍵詞擷取出來，在此作品中受測者給予的標籤為景物、窗景、桌椅、靜物、悠閒 等字眼，而非著重在畫家這個詞彙。
在推薦詞的地方，系統推薦香蕉、遠景、燕尾、古厝、樹等詞彙。若是點選 推薦詞香蕉，則會搜尋到「香蕉」這幅作品(如圖 50)。
在香蕉這幅作品中，其內標籤出現「靜物」、「香蕉」，兩幅作品共用的標 籤為「靜物」，因此系統會將這兩個標籤的關聯性建立起來，如圖48，兩者計算 出來的標籤相似度為0.78，所以「窗外」這個作品推薦詞會出現「香蕉」這個詞 彙，也就是兩幅作品共同相似的地方是「靜物」這個標籤，故在「窗外」，就會 推薦「靜物」階層底下的詞彙給使用者，以搜尋其他作品，其他的推薦詞也是如 此產生出來。
圖48：靜物與香蕉的階層式結構
不同的使用者對作品感受不同，建立標籤所用到的詞彙也有所不同，雖然依
據演算法產生正確的推薦詞，仍然無法滿足所有使用者的喜好，某些使用者會認 為此推薦是不好的。針對此種現象的解決方法之一是建立個人化標籤，讓不同使 用者針對自己加註的標籤得到個人化的推薦。另外，關鍵詞是經由系統自動擷取 出每一個作品內重要的詞彙，以作為使用者參考及快速瀏覽作品的依據，若是系 統擷取出來的關鍵詞與使用者想法有所差異時，應當可讓使用者即時作手動的調 整，因為社會性標記的精神著重使用者的互動，以使用者的體驗為依歸，接下來 在下一章將說明現階段不足之處，並闡述未來發展方向。
圖49：繪畫類作品─窗外 圖50：繪畫類作品─香蕉
伍、 結論與未來展望
本章總結本論文並說明實作社會性標記於楊英風數位美術館所達成的效益。第一 節總結本研究提出的方法及對於數位典藏所產生的應用結果，第二節則闡述本研究未 來可發展的方向。