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第一章 緒論
第⼀節 研究背景與動機
全民上網的時代已然到來，據台灣網路資訊中心調查（2016）顯示，台灣 12 歲以上曾經上網的人口比例，已逼近九成，若再加入 12 歲以下的數位原住民 人口，此數字還有增加空間。資策會（2017 年 5 月 1 日）的調查更指出在台灣 每個人平均擁有四個社群網站帳號，近9 成的人們每週都會使用社群網站。皮尤 調查中心報告（2016）也顯示，有將近 80%的網路使用者都在使用社群網站，行 銷人員幾可斷言，所有的消費者都在社群網站上了。
但從人數比例來看，社群網站上的能被行銷人員「看見」的消費者，卻是極 少數。英國衛報記者曾提出1-9-90 理論（Arthur, 2006, July 20），指出網路社群 中會發表意見的成員僅佔10%，多達九成的成員是指消費內容的潛水者。皮尤研 究中心（2016）發布的社群新聞使用報告也指出，在社群網站的所有新聞貼文中，
僅有約8%的群眾經常於欄位中進行回覆或表達意見，由此數據可知社群中的潛 水者和發言者的比例差距十分懸殊。過去幾年的潛水者研究，多以探討潛水者動 機為主要研究方向，但主要的研究訴求是希望透過降低其潛水動機，鼓勵潛水者 浮出水面（de-lurking）發言，來使社群內容更加豐富（Nonnecke & Preece, 2001;
Preece, Nonnecke & Andrew, 2004; Curien, Fauchart, Laffond & Moreau, 2006; Liao
& Chou, 2012; Lai & Chen 2014）。然而在任何社群成員使用網路社群的歷程上，
都將必然先閱讀發言者發言內容後，才有可能決定自己是否發言，過往的潛水者 研究方向，卻未系統性的將發言者言論納入探討。
另一方面，在訊息流動如此快速的年代，研究網路社群時需要一系統化、自 動化的觀測技術來跟上訊息的產製速度，如社群聆聽（social listening）等社群觀
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測系統便應運而生。社群聆聽指以社群網站上大量的使用者產製資料（user generated content）為目標，透過爬蟲程式（crawler）紀錄數位或網站後台資料，
再配合文本探勘（text-mining）和情緒分析（sentiment analysis）等社群媒體分析
（social media analytics）技術輔助（He, Wu, Yan, Akula & Shen, 2015），對結構、
非結構化的資料集進行快速分析，並轉換為情緒分數或聲量折線圖等結構化資訊，
賦予研究人員在短時間內解讀大量樣本資料的能力，來了解網路使用者對特定人 事物的想法（Nair, 2011）。社群聆聽技術雖然較其他調查法而言，具有速度、
數量等巨大優勢，但社群中發言者產製的文字、圖片或影音等媒介是進行網路社 群觀察時，唯一能使用的資料來源，這也是當今許多社群輿論監控或社群聆聽技 術時常受到的質疑之一（Powers et. al., 2012; Culotta & Cutler, 2016; Liu, Singh &
Srinivasan, 2016）。在瀏覽數、點擊數或停留時間等較表面的數位足跡資料無法 深刻描繪網路社群成員的想法和輪廓的前提下，行銷及研究人員必須仰賴願意表 態的發言者來挖掘整體使用者偏好或進行各種調查（He, Zha, & Li, 2013）。然 而發言者作為使用基數的少數，其代表性真的足夠嗎？目前業界將發言者的意見 視為整體網路使用者的意見的作法，是適當的嗎？
以網路社群的使用歷程而言，發言者言論在潛水者決定是否發言前佔有重要 的位置，過去較少研究對此作討論，因此發言者言論如何影響潛水動機的選擇是 本研究欲探討的問題之一。另外社群聆聽的即時反應能力自然無需質疑，但發言 者意見在此技術下是否可以代表數量更大的潛水者或整體社群，實需要學術檢驗，
過去卻少有文獻嘗試解決社群媒體分析無法觸及潛水者一事。若以社群聆聽技術 進行研究測量能得到與調查法接近的結果，發言者對潛水者的代表性問題可望能 在學術上被進一步討論，社群聆聽技術也能為更多研究輔助使用。
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第⼆節 研究目的
首先針對發言者言論和潛水動機、行為的關係，過去的潛水者研究多致力窮 盡各式各樣的潛水動機，希望透過減少潛水動機來促使潛水者浮出水面發言，健 全網路虛擬社群環境。本研究認為，社群成員使用社群網站之初通常已瀏覽過發 言者言論內容，此時即發展出社群成員自我意見與主流意見一致或不一致兩種可 能，在兩種不同狀況下可能循不同動機潛水。
意見一致性的概念來自沈默螺旋理論，過去應用在社群網站的沈默螺旋理論 研究，多只考慮社群主流意見與社群成員意見不一致的狀況下與社群成員的發言 意願的關係。這些研究以社群主流意見一致性與發言意願為主要測量變項，並沒 有將潛水動機納入考量（Kim, Kim & Oh, 2014; Shen & Wang, 2015; Gearhart &
Zhang, 2015）。本文參考 Noelle-Neumann（1974）的沈默螺旋理論，與其他學 者的後續研究（Askay, 2015; Neubaum & Krämer, 2016），認為社群成員的意見 若和社群的主流意見不一致時，可能會因害怕被孤立的動機導致產生潛水行為。
此外，根據相關研究（McDevitt, Kiousis & Wahl-Jorgensen, 2003; Chen, Zhang &
Latimer, 2014），本文認為社群成員自己和社群多數意見一致性較高時，社群成 員則可能因社會性散漫動機而潛水。綜上推論，本研究第一個目的是探討潛水者 與發言者的意見一致性，是否與其潛水動機和潛水行為有關。
另外目前社群聆聽技術雖然僅能以發言者言論作為為一分析資料來源，但業 界仍將分析結果視為整體社群意見的代表，對於為數龐大的潛水者而言，這樣的 代表性是否足夠？又以社群聆聽技術進行潛水者研究得到的結果是否會與調查 法得到的結果存在顯著差距？為嘗試探討此問題，本文第二個目的是在測量社群 多數意見時，同時將使用社群媒體分析技術和調查法兩種方法，來驗證社群聆聽 技術測量結果對整體社群意見的代表性。