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第一章 緒論
1.1 研究背景與目的
這是一個資訊發達的世代，有越來越多的社群網站興起，例如：Facebook、YouTube、
Twitter、Google+等，這些社群平台除了提供聯繫和交流的途徑外，也可以抒發個人的 心情、記錄個人或與朋友的生活，若以使用頻率來看，目前臉書(Facebook)列為各家之 首，為現代人最主要的社群網路服務(SNS)，故本論文主要的研究媒介為臉書。
臉書具有多樣化的互動機制，例如發佈貼文、傳送訊息給目標用戶、上傳及分享 相片、打卡等等，其中在相片的功能裡，除了可以上傳無限張相片、在相片內標記朋友、
看按讚數量、留言數量、分享數量、也可以附地理資訊(如圖 1.1)，這些優勢加上與其他 用戶互動得到的回饋感，讓很多使用者會把日常生活的照片傳到臉書上做分享，可能是 跟朋友的合照、風景照、食物照、聚會照、寵物照等等，於是臉書上會有很多類型的照 片，如果能對這些資源做有效的分析與管理，那麼就可以獲得更多可利用的資訊，進而 從其中觀察及推估出使用者的行為特性。另外，在臉書使用者的研究中，以往多是以其 活動行為去觀察其行為模式，像是貼文內容、轉貼分享連結、打卡紀錄等，鮮少是完全 以相片的角度去分析探討，綜合上述，本研究的目的是藉由圖像內容的分析，探討使用 者的行為模式。
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圖 1.1、臉書相片功能簡介
本研究提出之方法為，首先定義八種圖片類別，包含人物照、景物照、主題照、
非寫實照、食物照、動物照、文字照以及其他，以上為經觀察後發現出現較頻繁之類別，
並以此當作最上層的分類基礎，之後利用電腦視覺相關工具，將相片們加註標籤，並進 行自動分類，再根據此兩個層次的資訊(一是標籤資訊、另一個是相片分類結果)，進行 質性分析及使用者行為模式探討，最後透過以下五個研究問題，來對實驗結果有更深入 的瞭解。
(1) 使用者所張貼之相片，以哪種種類的相片最多?
(2) 男性、女性所張貼的相片內容，是否有所差異?
(3) 如何依據資料內容，進行使用者樣貌分析?
(4) 用標籤將使用者分群是否會和用照片分類結果將使用者分群的結果一致?
(5) 對於現有的資料，有何其他相關的應用?
附地理資訊 上傳相片的 附加文字
標註出現在 相片內的朋友
看按讚數量 相片資訊
觀看相片留言
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1.2 流程架構與方法
本論文研究流程架構圖如圖 1.2，首先會先徵求使用者授權同意，再去取得他們上 傳至臉書上的相片，接下來利用電腦視覺技術去分析圖像內容，例如：使用 Face++做人 臉偵測，得到影像內人臉相關資訊、使用 Rekognition 做場景辨識，得到影像內環境識 別的標籤(tag)、使用 Saliency Map 找出影像上視覺顯著的區域等等，之後藉由這些工具 所提供的資訊，將照片們做自動分類、加註標籤的動作，並以此兩個層次的資訊做為特 徵向量，使用階層式分群演算法進行使用者分群，並且根據實驗結果去分析每一群使用 者特性，來探討使用者的樣貌。
圖 1.2、研究流程架構圖
以電腦視覺為背景的工具 徵求使用者
取得使用者臉書相片
研究結果分析與探討
階層式分群演算法
使用者分群 階層式分群演算法
取得相片標籤 相片分類
Rekognition API 相
片 處 理
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1.3 論文貢獻
本論文的主要貢獻為：
一、我們提出以相片內容，進行臉書使用者樣貌分析：以往的研究鮮少完全以相 片內容來分析使用者特性，多是以其活動行為，像是打卡、線上購物、貼文按 讚、分享連結等方向去做探討，故造就此研究異於過去作法的獨特性。
二、我們提出八種相片分類以及判斷的方式：使用現有的工具為基礎，將圖片分 為人物照、景物照、食物照、動物照、主題照、文字照、非寫實照、其他等八 種類別，並結合質化與量化方式分析圖像內容，輔以圖表呈現整體的趨勢。
三、依據相片內容分析結果，對臉書使用者做初步的樣態分類：以本研究所蒐集 到的資料集為基準，將相片分類結果及標籤作為使用者特徵向量，並以此兩層 次資訊進行使用者分群，觀察每一群的特性，對臉書使用者做初步的樣態分 類。
四、對於使用者而言，本研究提供使用者發掘其展現在臉書上的行為模式；對於 研究者而言，透過圖像分析、分類、分群的方式，提供一個不同角度的探討。
1.4 論文架構
本論文分成五個章節，架構如下所述。第一章為緒論，主要對研究的動機、目的 進行解說，以及整體研究的概略性說明。在第二章相關研究與技術背景部分，我們將會 提出參考的影像處理相關文獻以及探討近年來社群網站的發展及影響，另外也會介紹臉 書相片蒐集的方法以及一些研究上會使用到的工具、API 相關技術。第三章則是會介紹
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本論文相片分類的定義為何，以及如何自動去將相片歸類的方法。第四章將詳細的描述 研究過程，包括資料蒐集、定義使用者特徵、運用特徵分析不同使用者的行為模式等研 究結果探討。在最後第五章的部分，本論文會提出結論，並且探討未來可能繼續研究發 展的方向。
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