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第一章 緒論
1.1 研究背景
隨著網際網路的發展，各種社群軟體因應而生，如 Facebook、Twitter、
Instagram 等，加上行動裝置的普及，使得人們可以隨時隨地上傳文字或圖片分 享生活點滴，因此社群媒體成為當代社會人們資訊傳遞、社交互動的核心，其中 以 Twitter 的訊息流通效果較為出色。根據 Twitter 於 2017 年的統計，每月活躍 用戶有3.3 億人次，每日則有 1 億人次，而每日所發出的推文（Tweets）數有 5.5 億篇，其中推文內容常出現的標籤（Hashtags）數量每日也有 1.2 億個；另外，
Twitter 用戶中更有高達 80%使用行動裝置，顯示出 Twitter 社群與人們的生活有 著密切關係。
Twitter 的社群架構以追蹤（Follow）為概念，主要頁面包含個人資訊、追蹤 人數（Following）、追蹤者人數（Followers）、推文等，任何用戶都可以發布推 文，上傳想要分享的照片，並透過標籤將自己的推文內容進行主題分類，如圖 1.1。
但 Twitter 限制了每筆推文內容不能超過 140 個字元，聚焦在情報的傳遞，這種 訊息快速流通的特性也使得 Twitter 成為事件發生時的最佳情報網，也是本論文 研究所採用的主要媒介。
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出特徵值，其中又以卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）在影 像辨識上有顯著的效果。每年由史丹佛大學所舉辦的 ImageNet 資料集圖像識別 競賽中，以往的資料集錯誤率大約落在28%至 30%之間，但 2012 年的冠軍隊伍 利用深度學習技術讓資料集錯誤率大幅降低至 16.42%，可見深度學習應用在圖 形識別上有顯著的效果。目前在圖片分析方面，已有現成的API 工具，如 Google Cloud Vision [1]，Amazon Rekognition [2]等可供利用，自動擷取一張圖片的各種 物件並以標籤標出，但若要分析特定主題的圖片或是找出其中涵蓋的抽象概念，‧
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事觀光活動的比例也呈現增加趨勢（圖 1.3），然而，這之中又有哪些景點是具 有實質的觀光意義，或者只是旅客的走馬看花，當旅途中所遇到的事物有值得記 錄的意義時，便會促使人們在社群平台上發表文章，除了能向他人分享同時也讓 自己能在將來回味，與景點的人流統計相比，社群平台的評論反而更具觀光的指 標性，也能成為其他人們在決定旅遊景點時很好的參考。
圖1.2 近十年來台旅客及國民出國人次變化與國人國內旅遊總旅次變化[3]
圖1.3 近十年來台旅客觀光目的別人次及佔比變化[3]
綜合上述，本研究蒐集了 2017 年間 Twitter 上與台灣相關內容的推文及圖片 作為研究資料集，從中分析出人們在台灣的觀光行為，研究流程首先會經過資料 集前處理，包含將重複或是空白等會影響資料集整潔度（Data Cleanliness）的圖
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片移出，之後定義觀光與非觀光類別的訓練資料，資料內容涵蓋文字與影像兩種 輸入，以此作為深度學習訓練之標的，最後再探討圖文並行之有效性。
1.3 論文貢獻
本研究的主要貢獻如下：
一、提出以圖文作為輸入的深度學習模型：以往的研究大多是純文字或純 影像的分析，但在社群平台上往往需要靠圖文的相互輔助才能理解使 用者的真正涵義，故本研究提出有別於以往的分析架構。
二、提出觀光與非觀光類別的分類與判斷方式：以本研究蒐集到的資料為 基準，將推文資料分為觀光與非觀光兩個大類別，並結合質化與量化 方式分析圖文內容。
三、提供給質化相關研究發掘社群平台上的使用者行為：除了觀光以外，
可由本研究的資料集內容探討不同的研究分支，例如流行文化趨勢、
政治風向等，而這些分類特徵也會提供給質化研究者，讓他們從中選 出自己所需要的特徵進行探討。
1.4 論文架構
本論文分為六個章節，架構如下。第一章為緒論，主要介紹研究動機並解說 研究目的，將整個研究流程進行概略的說明；第二章為技術背景與相關研究，除 了介紹研究上所使用的深度學習技術背景與相關研究，也會講解目前常用來做圖 片分析的工具及相關技術；第三章為資料集介紹與研究架構，此章節將描述本研 究的資料蒐集方法，並對資料集內容進行說明，介紹各個分類的定義標準；第四
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型與完整實驗流程；第五章為實驗結果，會詳細記錄各個階段的實驗成果與數據，
並進行分析討論；第六章為結論，將在此章節探討本研究可進行的後續分析與未 來可繼續發展的研究方向。