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第一章 緒論
在這資訊爆炸、網際網路頻寬與速度相繼提昇與蓬勃發展的通信產業年代，結合網 路科技所衍生的網路相簿因應而誕生，同時已儼然成為相片存取的一個空間選擇；在網 路相簿興起的年代，無名小站於 1999 年由一群台灣新竹交大的學生利用當時校內頻寬 架設 BBS 站所創立，在 2003 年更推出網路相簿、網誌、留言板等功能，但由於 Yahoo 收購 Flickr，使得無名小站於 2013 年 12 月 26 日關站；而 Flickr 網站則於 2004 年發表，
以提供免費的網路相簿而漸漸成為主流。社會網路分析（Social Network Analysis;SNA）
是一種研究社會的具體方式及社會結構關係的新觀點，同時也能表現人類關係特徵突出 表現的形式，它可用於分析社會網路的現象，如組織架構、社會關係甚至於國際關係等。
本研究是以社會網路分析為主，並以 Flickr Tags 資料為基礎，希望能透過社會網路分析 的方法延伸於此架構下的應用探討各項指標於此架構下的意義，進而得到更能符合此架 構的網路模型。
1.1 研究背景
日常生活中能夠短期記憶容量相當有限，大量複雜的資訊不斷增加，導致無法有效 的回顧舊有記憶，所以對於過往重要的人、事、物，往往只能用文字或相片來保存這些 記憶。而現今雖然透過網路可取得大量資訊來了解各城市文化，但是要從簡單的 Tag 了 解到攝影者所代表相片的真正含意其實並不容易，而往往真正能深切感動人心，卻常常 只是一張泛黃的舊相片所帶來的回憶。
在 Web 2.0 架構中強調共享及參與精神所產生的個人化（Personalization）內容服務，
越來越多使用者利用 Flickr 網路相簿搜尋、分享及保存相。O’Reilly （2005）提出 Web 2.0 一詞，即指出「Web 作為帄台」的特徵，其特色為「互動」與「分享」，而所強調的
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是「雙向互動」而非「單向傳播」、「用戶分享」而非「獨斷」、「集體智慧」而非「單一 智慧」，進而產生創新的服務模式與價值鏈。Web 2.0 看作一種用戶體驗、資源分享、集 體智慧、帄台開放、輕量級用戶介面與經營模式的新態度與新思維。Web 2.0 非指某特 定網路技術，而是泛指多種網路軟體開發與應用，演變至今係以使用者參與互動為主要 的概念。O’Reilly et al.（2005）認為 Web 2.0 係以網路作為帄台（Network as Platform），
涵蓋所有相連的裝置，善用該帄台本身的優勢，持續以更新服務的方式在帄台上推出軟 體。從 Web 2.0 所指涉的多樣性可知，欲達成一致定義並非簡易單純之事，但正因其意 涵廣泛與多采多姿的應用，使得無論是企業或政府、群體或個人、組織活動或非組織活 動，均可從其中找到連結點，在實務應用或理論探討上也顯出其多面向性。
目前這類網路相簿分享網站提供使用者標記功能，讓使用者為個人所保存之相片自 由定義 Tag 功能。透過這些 Tag 使用者得以進行關鍵字搜尋；也能間接串連相片相關線 索，進而增加城市與城市間互動性。因此本研究以 Flickr 網路相簿網站中具有指標性城 市為對象，嘗詴分析 Flickr 網路相簿所分享網站使用者之相片 Tag 特性及分享行為。
1.2 研究動機與目的
由於智慧型手機（Smart phone）和行動裝置（Tablet Computer 及 NB 等）應用的快 速發展，使得相片的資料量急遽成長，使用者在出外旅遊所拍攝相片，不再像以前一樣 利用底片沖洗出來保存，因為使用者是將自己喜歡相片透過網路相簿（如 Flickr、Picasa 網路相簿、Pixnet 痞客邦、Xuite 相簿、無名小站相簿等）來分享他們的生活點滴。而多 數人更是喜歡到 Facebook 或者是在部落格（Blog）撰寫文章來介紹自己旅遊的心得。
Flickr 網路相簿除了可以分享與家人、朋友、風景照以及生活照等等互動外，這個服務 有一個重要方面是使用者可以手動標註自己的相片，本文是利用 Flickr 線上相片服務允 許使用者利用 Flickr API 方式的收集 Tag 來觀察相片本身的意義的網站，也就是使用所 謂的標籤（Tag）與敘述（Annotation）來輔助使用者進行註記主要描述相片的內容之外，
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以及提供額外的前、後張相片語義資訊。但要從寫一個圖文並茂的部落格中取得 Tag 其 實並不容易，必頇要花許多時間進行資料蒐集、斷詞分析及語義分析等；因此本文將選 擇具有顯著的 Tag，運用 Flickr 相簿資料庫分析進行研究與實驗。
在本文中，除了探討如何能利用這些 Tag 來取得每個城市的特色，同時從中挑選 41 個城市的相片作為分析對象。在一般情況下，Flickr 上相片搜索取決於相片的註釋，而 相片相關的關鍵字（或標籤），則往往就可代表其相關訊息，同時亦賦予的一種主觀感 受，遠離客觀描述的形象，以達到本研究的貢獻目的。此外將 Flickr 上 Tags 的數量多寡 作為分析項目，並將 Tag 結果的特性，以及透過權重可分析出使用者如何標記相片和 Tags 中包含哪些資訊。基於這種分析、整理與評估，本文提出一套 Tag 方式，可以利用添加 到「相片處理註記」的方式，來分類使用者在相片 Tag 分類情形。
本研究透過分析城市與城市間的互動情況，從而衡量出城市與城市之間的關係程度，
但是用人工標註大量的「相片處理註記」是很相當耗時的工作；因此為了有效降低誤判 率，利用 My SQL 管理資料庫的處理可讓許多同義字（Synonymous）的 Tag 逐漸被整合，
藉此再配合社會網路分析（Social network analysis;SNA）軟體來提升識別的準確度。
1.3 研究資料
本實驗資料是利用 Flickr 原有 Flickr API 作為分析；首先透過 Flickr 網路相簿申請 一組 Flickr API KEY 來建立本實驗所需資料庫。然後將 41 個城市的 Flickr Tags 建立在 My SQL 資料庫後，經過 Porter 及 Lovins Stemming 詞幹處理後，去除 Flickr 多餘雜訊，
再利用 eBizMBA 提供各種網站的相關資訊與排名，選取 5 個旅遊網站所介紹 41 個城市 的文章合計 205 篇作為重要指標，分析其文章內容以 TF-IDF 處理結果當成權重（Weight），
其目的在於將一些排名較後的顯著標籤能提升排名，運用 41 個區域、4 大洲分群的方式 來了解各洲的文化特色。之後針對 Flickr Tags TOP 10 進行 Porter 及 Lovins Stemming，
同時加入 Weight 解析，最後透過 SNA 軟體，探討 41 個城市變化情形及字詞共現指標
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（Tag Co-Occurrence）來轉換成一個主要的共現字詞作為實驗結果。
1.4 研究貢獻
本文主要觀察 Flickr 的 Tags 內容分析及詞性、詞頻等研究。其主要研究貢獻包括：
研究使用者圖像標記動機，以了解各城市特色為主，並間接產生與其他城市之間的互動，
某幾個城市透過特定 Tags 連結，而得到關連性；在 Tags 詞頻率越高，代表 Degree Centrality 也越高，因此利用字詞共現指標（Tag co-occurrence）來計算與該城市的關聯 性及進行標籤結合，以階層式分類 Tags 方式得到結果；Tags 使用語文以英文為主，將 有助於詞頻歸類統一，顯著的 Tag 依其規則性，使用者 Tagging 人、事、時、地、物也 是最常使用的，而重複的 Tags 經過統計為 night 及 street 兩個之熱門標籤為主，可見攝 影者最常拿出相機拍照的動機是有關夜景及街景。透過 Flickr 網站本身 Popular Tags 經 由分析及匯出標籤雲的結果來與本文之實驗結果相對照 85%的吻合度驗證。
1.5 論文架構
本文架構可分為五章其內容如下：
（一）第一章為緒論簡介研究背景、研究動機與目的、研究資料及其貢獻。
（二）第二章為前人研究、文獻探討與相關技術介紹、從社會網路分析演變到社會 網路分析模型、然後是 Flickr Tag 分析及城市選擇分析，最後則是詞頻分析。
（三）第三章將針對本研究的流程，從架構介紹進一步處理資料的步驟，探討研究 工具及資料庫建置內容，TF-IDF 加權結果分析。
（四）第四章為實驗結果與評估，從 Flickr 實驗資料，挑選關鍵相片分析，以區域 分群的方式來觀察各洲的變化情形，同時結合時事去探討排名的變化，接著 是字詞貢獻實驗分析，將相關性質 Tag 整理出合併字詞關連，最後實驗總結。
（五）第五章為結論與未來研究方向，主要探討結論、研究限制及未來方向。