第五章 研究結果分析與討論
5.3 網站使用分析
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出的焦點新聞皆是整體新聞中有比較高的讀者回饋與互動的新聞，當然這是必然的結 果，但觀察由實習主編選出的焦點新聞則是散亂於各個區間，在讀者回饋與互動上的表 現上，則比較像是一個亂數選擇的系統。
表 5.8 實驗組與對照組平均分歧度差異 平均分歧度
實驗組 0.96 對照組 0.77
由表 5.8 中觀察到實驗組的平均分歧度高於對照組的平均分歧度，也就是對照組因 為可以看到其他評分者的評分狀態，會更傾向於附和他人的評分，因此得到比較低的平 均分歧度；實驗組則因為完全不能看到其他人的評分，因此並不會受到其他評分者的影 響，這也證明隱藏他人評分的實驗設計，具有避免討論議題爭論性被極化的缺點，更可 以促進公共議題的客觀討論。
5.3 網站使用分析
由於本研究所提出之焦點新聞挑選演算法會根據新聞網站使用狀況動態調整焦點新聞 列表，因此本研究僅針對新聞網站最後推薦的焦點新聞進行分析，無法針對網站初始的 焦點新聞到系統最後推薦焦點新聞這個動態的使用歷程進行網站使用分析。本研究採用 網站使用狀況探勘工具 WUM 分析網站的 log 檔，分析使用者使用網站時的瀏覽路徑，
來評估動態挑選焦點新聞的優劣。一般而言，若使用者能夠從網站比較上層的節點獲取 想要的資訊，而不必到網站較下層的節點才能夠獲得其想要的資訊是比較好的網站資訊 架構設計，以本研究而言，較上層的節點就是擺放焦點新聞的首頁，較深的節點就是各
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個分類新聞頁面，而新聞內容就是使用者想要獲取的資訊，也是使用者瀏覽新聞網站的 目的。
表 5.9 網站 Log 檔範例
168.0.0.1 - - [06/Jan/2009:00:10:00 +0800] "GET / HTTP/1.1" 200 1000 (a) 168.0.0.1 - - [06/Jan/2009:00:10:30 +0800] "GET /news/1 HTTP/1.1" 200 1000 (b) 168.0.0.1 - - [06/Jan/2009:00:11:00 +0800] "GET /category/art/ HTTP/1.1" 200 1000 (c) 168.0.0.1 - - [06/Jan/2009:00:11:30 +0800] "GET /news/2 HTTP/1.1" 200 1000 (d)
本研究的網站設計，已經讓網站的網址符合一定的規範，因此，我們可以從使用者 向伺服器送出的請求(request)中，分析出使用者的瀏覽路徑，以表 5.9 為例，其中 a 是使 用者向伺服器取得首頁內容所發出的請求；b 則是使用者取得新聞編號 1 的新聞內容所 發出的請求；c 是取得「藝文」類別的新聞列表所發出的請求；d 是取得新聞編號 2 的 新聞內容所發出的請求，並且每一次請求都是帶有時間戳記與 IP 位址，因此，我們可 以很輕易從 log 檔中歸納出表 5.9 的 log 檔，使用者是從首頁進入之後，從首頁的焦點 新聞列表中選擇了新聞編號 1 的新聞閱讀，之後進入「藝文」類別的新聞列表中，選擇 了編號 2 的新聞閱讀，而本節的目標是希望分析比較是否大部份的使用者能夠經由較上 層節點，例如從 a 到 b 路徑取得新聞，亦或者使用者必須經由網站節點較深的節點，例 如 c 到 d 的路徑才能取得新聞。另外，在本系統中網站首頁與新聞分類頁面的網址是固 定不變的，因此，log 檔的分析並不會受到動態改變的焦點新聞列表影響，相反地，我 們可以從 log 檔中評估這個動態過程的優劣。由於每個使用者瀏覽習慣的不同，會對於 log 檔紀錄造成很大的差異，例如有些使用者可能會不停的重新整理某個頁面，或者可 能會從新聞列表中一次點擊多個新聞後再進行瀏覽，亦或者並非每一次使用者的點擊動 作都會向伺服器發出請求，有的時候會採用瀏覽器本身存放的快取，無可避免的這些因 素都可能會影響 log 檔分析的準確性，但是還是可以從中篩選出如表 5.9 這樣顯而易見 的有效路徑，作為評估的依據。
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表 5.10 瀏覽路徑分析
焦點 藝文 校園 生活 體育 副刊 新知 國際 總和 實驗組 80 8 16 14 25 7 13 11
46% 5% 9% 8% 14% 4% 7% 6% 174 對照組 99 10 31 24 24 19 16 19 41% 4% 13% 10% 10% 8% 7% 8% 242
表 5.10 為整理歸納之後的結果，分別列出了從首頁焦點新聞進入新聞內容頁面與從 各分類新聞列表頁面進入新聞內容頁面的次數，其中實驗組總共篩選出 174 次的有效瀏 覽路徑紀錄，對照組有 242 次的有效瀏覽路徑紀錄，以百分比來看，實驗組的使用者從 首頁的焦點新聞進入新聞頁面的比率佔整體點擊的 46%，高於對照組的 41%，並且實驗 組在焦點頁面僅呈現 9 篇焦點新聞，而對照組則有 14 篇，對照組的使用者理應會有更 高機率由首頁進入新聞，但從實驗結果顯示，實驗組在落後 5 篇焦點新聞的環境下，反 而在「使用者從焦點頁面進入新聞比率」的項目之中，勝過對照組有 5%之多。另外，
在「使用者從各類新聞列表進入新聞頁面比率」之中，可以發現由於實驗組的焦點新聞 並未推薦體育類別的新聞，因此，使用者有較高的比例會進入體育類別頁面中尋找其想 要的新聞，而實驗組未推薦任何體育類新聞，仍是因為系統完全採使用者導向，並未加 入人為主觀意見，而該周體育類新聞正好未受到使用者青睞導致；對照組則是比例較平 均的從每個類別中進入新聞頁面，並且對照組的使用者從各類別進入新聞頁面的比例也 比實驗組高，從以上的使用者瀏覽路徑分析發現，使用者從實驗組的新聞排版中更容易 獲取想要的新聞，簡而言之，透過本系統可以有效的將使用者所感興趣的新聞，從網站 較深的節點提升到更容易被使用者瀏覽的前方節點，大大地提高了網站的易用性，這是 一種群體智慧的展現，若我們以「吸引使用者駐足以增加網站黏性」為目標，實驗組的 表現顯然是比較傑出的。