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該指數的原用於討論市場的集中度，反映市場結構，數值由高至低代表了市 場是獨佔、高寡佔、低寡佔或是競爭型。以本文的例子而言，一個粉專的資 訊來源是一個市場，每個來源網域都是其中的企業，所以當粉專僅引用一至 兩個資訊的來源時，整個市場內都會充斥著此媒體來源的意識形態，因而無 法接收不同的聲音，變成資訊寡占佔或獨佔的市場。
集中度的計算是市場中前五十大的企業市佔率的平方和，在本文中則代 表前五十大網域來源佔比的平方和，公式如下，其中 n 是被引用的網域數量，
X 代表總引用數，Xi 代表各網域被引用的次數：
HHI=∑ (𝑋𝑖
𝑥)2
𝑛𝑖=1
在本文中，若是計算出的集中度愈高，就代表該粉專分享的內容來源愈集 中，粉專的資訊邊界程度也就愈高，不同的資訊也就無法進入。相反的，資訊 邊界程度低的粉專則是分享的不同來源的資訊，讓討論場域的封閉性下降。
第三節、資料處理與分析
本節將說明如何後續分析各粉專的四項指標，預計透過分群的方式找出不 同特徵所發展出的群體，再配合網絡分析的若干指標說明各群體再焦點議題網 絡中的角色與位置。主要的分析運算軟體為 Excel、R 與 Gephi0.9.2。
一、資料標準化與分群
在計算出每個粉專在這四個指標上的數值後，進行離差標準化(Min-max normalization)，因為各資料間的全距差異大，會影響後續分群，透過標準化的 方式可以使各指標的資料在不影響排序和分布下，落在在 0 到 1 之間的範圍，
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標準化值 = 𝑥−𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛
經過標準化後，本研究利用統計軟體 R 對資料進行 K-means 分群，把 四個指標表現相似的粉專分類在一起，企圖理解不同性質粉專在同溫層中 所扮演的角色差異，經過多次的測試並考量各群之間的差異程度後，將所 有的粉專分類成五群。
二、網絡分析
網絡來自人與人之間的關係簡化，透過行動者與關係構成(Hanneman &
Riddle, 2005)，使得節點間的社會結構、互動模式與影響力得以被描述、分析與 定位。其中，行動者是網絡的主體，可能是人、機構、文章或是國家，在網絡 中以節點呈現。關係則是指行為者間所存在的連結型態，關係可以是多重的，
端看研究者的分析角度來決定連結的方式。網絡分析可以觀看大的社會結構，
例如結構洞、小世界理論；同時也有像弱連結等分析個體影響的觀點，是連結 微觀與鉅觀社會理論的重要工具(Granovetter,1973)，和本文將同溫層視為社群 間互動結果的觀點不謀而合，為了理解不同同溫層特性的節點群在議題網絡中 的表現，本研究將進一步使用網絡分析的方式討論各特徵群的影響力與角色。
本文利用 Gephi 0.9.2 繪製各粉專的關係網絡圖，以粉專為節點、相同 使用者留為連結，粉專之間有愈多的共同使用者到訪留言，所連結的線會 愈粗，位置也會愈近，呈現婚姻平權議題上使用者的分布、流動狀況。
此外，本文也進一步的計算各節點的網絡中心性(centrality)，藉以分析 節點在網絡中的位置與角色意涵。網絡中心性計算分為三個指標(Freeman, 1978; Hanneman & Riddle, 2005 )，分別是程度中心性(degree centrality)、接 近中心性(closeness centrality)和中介中心性(betweenness centrality)。
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程度中心性以節點的連結數進行運算，在網絡中相連的節點愈多，代 表期程度中心性愈高，在網絡中更夠接觸的節點愈多，表示其控制範圍和 影響力愈大。接近中心性用於關注每個節點到其他節點的距離，接近中心 性愈高表示和其他節點愈緊密，資訊接收與傳遞也會愈有效率。最後，中 介中心性是測量一個節點在其他任兩節點的連結路徑上的次數，當節點他 者聯繫的關鍵鏈結，及表示該點作為控制兩方資訊傳遞的守門人，可能透 過阻擋、扭曲資訊來影響群體。
在本研究中，將考量上述三項指標，討論不同同溫層特徵的粉專群在 議題網絡中的影響力。首先，議題網絡中程度中心性愈高，表示到訪其他 相關粉專的使用者也時常到訪該粉專，是關注議題者聚集的場域。而接近 中心性則是與他者緊密與否的指標，若是接近中心性高的粉專，在其所發 布的資訊在使用者閱覽後，可以較快地將資訊傳遞至別的粉專，所以接近 中性愈高，其資訊發布的重要性也愈高。最後，中介中心性在本文中則代 表了挺同反同的橋梁，中介中心性愈高的粉專，表示雙方使用者愈容易出 現，影響兩方人群的交流。
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肆、分析結果
本章分為三個部份，第一部份會從各同溫層指標出發，分析同溫層各節點 在不同指標的分布。第二部份則是用分群的方式綜合討論各指標在每群所呈現 出的同溫層特質模式，以及在婚姻平的網絡之下扮演的角色和呈現出的互動。
第三部份則用網絡分析的觀點了解同溫層中影響力與指標之間的關係，以理解 各群體在網絡中意義與位置。