第五章 研究結果分析與討論
5.2 讀者回饋資訊分析
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
聞數量與焦點新聞數量的差異也對本實驗在讀者體驗上造成了些許影響，這部份將在問 卷分析小節說明。
表 5.2 使用者群組分析 人數
實驗組 35
對照組 38
兩組使用者交集 28(69%)
兩組使用者聯集 45
本實驗是在自然的環境下進行，由讀者自由參與使用本研究所發展的新聞社群平 台，實驗的過程並沒有強制要求使用者兩週皆要使用本系統或者閱讀每一篇新聞，因此 無法確保兩週的使用者完全相同是本研究實驗設計比較上的限制，本研究根據網站上面 的使用者回饋資訊，分析兩組參與實驗的使用者群，表 5.2 顯示出兩週共有 45 人參與讀 報，其中有 69%的使用者是兩週皆參與使用，顯見政大大學報具有極高比例之忠誠度讀 者。
5.2 讀者回饋資訊分析
本節針對實驗組與對照組的讀者在系統上互動所留下的回饋資訊進行分析，並且進行兩 者的差異性比較。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
表 5.3 實驗組初始焦點新聞與系統推薦之焦點新聞列表
初始焦點新聞 系統推薦之焦點新聞
公投未過 教部仍補助博弈課程 交大響應週一無肉日 吃素減碳護地球 新興體育課 彼拉提斯活筋骨 揚帆墜愛河 慶中秋 鄉民揪團河濱大會烤
風雨無阻 國際馬拉松鳴槍起跑 公投未過 教部仍補助博弈課程 馬戲人生 從巴斯泉大學開始 古早人ㄟ智慧：天然無患子 輕鬆去汙除垢 十年反高學費歷程 《粉墨登場》 教育部提高外籍生比例 學者樂觀其成
台科大永晝照明系統 聚光省能 十年反高學費歷程 《粉墨登場》
烤肉扒柚 外籍生嚐鮮過節 烤肉扒柚 外籍生嚐鮮過節 慶中秋 鄉民揪團河濱大會烤 設備不足 北大承諾改善 大水退去，學生返校重建心生活 中興感恩敬師 黑森林變身許願園
由於本研究提出之決定焦點新聞演算法是基於使用者回饋資訊進行模糊推論而得 到，在沒有任何使用者回饋資訊之前無法進行推薦，而焦點新聞會被放置在首頁，如第 三章所述，新聞網站的首頁是非常重要的，首頁所放置的新聞會影響到使用者是否繼續 瀏覽該網站，也會影響到使用者每一次點擊瀏覽或回應的狀況，進而影響到社群經營結 果，因此，本研究在還未有讀者進行新聞回饋而能決定焦點新聞之前，採隨機的方式決 定系統的初始焦點新聞，試圖將初始新聞的影響降至最低，表 5.3 為系統隨機選取之初 始焦點新聞與系統基於使用者回饋推論之焦點新聞列表，其中灰色標註的新聞為兩者重 複之新聞。
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
動進行推薦的，其目的是滿足使用者閱讀感興趣新聞資訊的需求，進而希望促進讀者對 於新聞的關注與討論互動，而大學報是一個學術單位設立的電子報，其焦點新聞的選擇 有其平衡各種不同報導的考量也必須顧及不同需求喜好差異的讀者，此外也會考慮到對 於實習記者的訓練，必須全方位的發展。因此，在焦點的選擇會有平均挑選不同類別新 聞事件的決策模式。但是人工挑選的焦點新聞容易帶有主觀色彩，也不容易符合讀者真 正需求，對於大眾真正感興趣新聞的傳播與深度討論不利，因此經由讀者回饋與互動資 訊決定焦點新聞有助於解決上述問題，經由使用者意向的表達，也可以看出讀者關注新 聞的取向，更進而促進新聞互動討論的熱度，對於凝聚新聞社群建立更具忠誠度讀者群 具有助益，值得進行新聞傳播影響層面上的深度討論。
從表 5.5 中可以觀察到高達 43%的瀏覽次數聚焦在系統所推薦的 9 篇焦點新聞上，
且系統推薦的焦點新聞有 66%的使用者回應與得到 15.5 的分歧度分數；相對的大學報 本身由主編所挑選的焦點新聞在實驗組實驗中，僅得到 31%的瀏覽次數、36%的使用者 回應與總共 9.8 的分歧度分數，明顯的系統推薦之焦點新聞在瀏覽次數、回應次數及分 歧度三者皆高於全體平均表現水準；而大學報所挑選的焦點新聞僅略優於全體新聞之平 均水平；最後，未被系統所推薦之新聞則是三者中表現最差的。若我們將瀏覽次數、回 應次數及分歧度視為新聞收視率與話題性來看待的話，相較於大學報所挑選之焦點新 聞，本系統所推薦之焦點新聞可以更吸引使用者閱讀與引起使用者共鳴，但就此驟下定 論，對於大學報所選擇之焦點新聞並不公平，因為實驗組中被推薦的焦點新聞會被放置 於首頁中，大學報所挑選之新聞並不一定會停留在首頁，因此必須與完全根據大學報排 版所決定的對照組實驗作比較。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
圖 5.1 系統所選出的焦點新聞在使用者回饋上的表現 表 5.6 系統推薦之焦點新聞編號
系統推薦之焦點新聞編號
1 交大響應週一無肉日 吃素減碳護地球
2 慶中秋 鄉民揪團河濱大會烤
3 公投未過 教部仍補助博弈課程
4 古早人ㄟ智慧：天然無患子 輕鬆去汙除垢
5 教育部提高外籍生比例 學者樂觀其成
6 十年反高學費歷程 《粉墨登場》
7 烤肉扒柚 外籍生嚐鮮過節
8 設備不足 北大承諾改善
9 中興感恩敬師 黑森林變身許願園
由圖 5.1 可以看到本研究所提出的模糊推論選出的焦點新聞，在使用者回饋上的表 現，表 5.6 為焦點新聞編號與新聞標題，可以發現編號 1、編號 2 及編號 3 的生活新聞 在熱門度、話題性及分歧度三者都有很優異表現，因此能夠被選為焦點新聞，但本系統 的推論機制中，並不是一定要三個社群分數都要高才能被選作為焦點分數，以編號 4、
編號 8 及編號 9 的新聞為例，雖然其話題性不高為受到社群熱烈的討論，但是在熱門度 及分歧度上有不錯的表現，因此本系統的推論機制會根據先前所定義的模糊規則選出適 合的焦點新聞。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
表 5.7 對照組新聞讀者回饋資訊統計
新聞篇數 瀏覽次數 平均瀏覽次數 回應次數 平均回應次數 分歧度 平均分歧度
焦點新聞 14 568(35%) 40.57 74(40%) 5.29 12.9 0.92 非焦點新聞 36 1036(65%) 28.78 111(60%) 3.08 25.7 0.71
全體 50 1604 32.08 185 3.7 38.6 0.772
圖 5.2 平均瀏覽次數比較圖 圖 5.3 平均回應次數比較圖
圖 5.4 平均分歧度比較圖
表 5.7 為對照組焦點新聞與非焦點新聞所得到的使用者回饋資訊統計，其中焦點新 聞即為大學報主編所決定的焦點新聞，由表中顯示對照組的 14 篇焦點新聞得到 35%的 瀏覽次數、40%的回應次數與總共 12.9 的分歧度分數，另外 36 篇非焦點新聞則得到 65%
的瀏覽次數、60%的回應次數與總共 25.7 的分歧度分數。圖 5.2、圖 5.3、圖 5.4 為實驗 組與對照組在焦點與非焦點新聞得到的平均瀏覽次數、平均回應次數與平均分歧度比 較，實驗組與對照組分別位於圖中左邊與右邊；焦點、非焦點與全體新聞分別用不同長
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
條圖示表示，我們可以觀察到對照組在這三者的差異性並沒有實驗組明顯，足見由系統 自動依據讀者回饋產生焦點新聞的實驗組，相較於由主編挑選焦點新聞的控制組確實具 有較高的平均瀏覽次數、平均回應次數及分歧度分數，新聞互動討論明顯被有效提升。
圖 5.5 實驗組新聞瀏覽次數 圖 5.6 對照組新聞瀏覽次數
圖 5.7 實驗組新聞回應次數 圖 5.8 對照組新聞回應次數
圖 5.9 實驗組新聞分歧度 圖 5.10 對照組新聞分歧度
由圖 5.5、圖 5.6、圖 5.7、圖 5.8、圖 5.9 及圖 5.10 中觀察兩組間焦點與非焦點新聞 的分佈狀況，可以發現實驗組的焦點新聞皆集中於較高的右半部，也就是說實驗組所選
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
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。