第三章 研究方法
第一節 辨識網路早期採用者
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企業急欲知道的新商品擴散策略方案，同時也是新商品能否成功被市場接受的重 要研究議題。在得知網路早期採用者會將使用創意上傳至網際網路，且這些訊息 同時也會被網路上消費大眾的海量資料所淹沒後，為了要在網路的海量資料中萃 取網路早期採用者的創意，必須建構創新篩選機制才能找到有用於發展新商機的 創意。因此本研究基於這樣的概念提出下圖 10 所示用以辨識網路早期採用者及 其創意使用價值的分析流程：
圖 10.分析流程
本研究分析流程中的步驟，必須分別讓分析者與系統配合處理，運用分析者 的領域知識以及系統的快速運算能力，才能使篩選出來的資訊符合網路早期採用 者的創意使用價值，所以在下列流程中以 H 表示分析者所需完成的動作，以 C 表示系統必須完成的動作。
第一節 辨識網路早期採用者
本研究從口碑傳遞的角度思考創新商品在主流市場集群上的擴散過程
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（Engel et al., 1969；Herr et al., 1991），因此為了建立擴散情境必須先藉由網路早 期採用者的特性，在網路的海量資料中將他們辨識出來，接著才能蒐集他們分享 的資訊來萃取出創意使用價值。
1. 文章發表時間&數量（網路資料蒐集）
早期採用者也可稱之為領導使用者或意見領袖，他們的特性是很有自我的想 法且有很強烈的冒險精神、對新的事物都願意去嘗試、在他所處的群體中有較高 的地位和威信，受到身邊朋友或跟隨者的擁戴、會運用各種方式取得新商品資訊 並在早期洞悉新商品創意使用價值、會將此價值與身邊朋友或跟隨者共享並同時 維持他們的身份地位。根據這些特性可以得知，在網路上發表文章應該也是網路 早期採用者他們分享經驗的一種模式，且由他們對於新事物的態度來看，距離新 商品推出時間最近的文章最有可能由他們來發表，且 Rogers（唐錦超，民 95）
提到早期採用者佔全體消費者的 12.5%，因此可由部落格發表與新商品相關的文 章時間及蒐集到的數量來確認是否為網路早期採用者所發表。
2. 文章前處理與字詞分析
在文章的發表時間和數量辨識後，可以蒐集到屬於網路早期採用者分享的文 章，再運用系統進行字詞的分析。操作分成兩個部份：文章前處理與字詞分析。
文章前處理主要是先將整篇的文字資料經過斷字斷詞系統整理過，去除會干擾分 析的單字（例：的、和、及）或無意義的詞（依據分析者領域知識所排除的詞，
例：動詞）。字詞分析則是以關聯分析中兩兩共同出現的概念為主要計算基礎來 計算字詞在文章中的出現頻率，可以說明字詞的重要性。
a. 文章資料前處理（Data preprocess）
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分析者把從網路上蒐集來的部落格文章進行人工中文斷詞。一般來說中文斷 字斷詞會利用中研院開發的中文斷詞系統（CKIP）進行，但使用過後發現中研院 的 CKIP 系統在訓練過程多以新聞文章為主，而本研究蒐集的部落格文章，作者 在撰寫時並不會像新聞文章那樣條理分明且格式類似，其中更包含發佈者自己的 習慣用詞或是網路流行的文體（例：火星文、注音文、符號文），故本研究在比 較後續整理的難易度後決定使用人工閱讀的方式來斷詞，同時確認保留文章中具 有名詞及形容詞性質的詞。
1-1H） 分析者定義所要研究的創新領域和相關的關鍵字詞組。
1-1C） 從 Google 部落格資料庫篩選出符合關鍵字詞組及分析時間的資料。
1-2H） 分析者以其領域知識詳細閱讀蒐集回來的文章，同時進行斷詞和去除 無意義字詞並為每個字詞加上相對應的概念標籤。
a. 共同字詞出現分析與二分網路
共現分析（co-occurrence analysis）原本在資訊檢索與科學計量學中，是用來 將主題相關的文件歸類在一起的分類方法之一，實際應用則可視為把各種目標項 目的共同出現資訊加以量化的計算方法，以文章的字詞為例，可以計算兩個不同 字詞在同一句、一段或一篇文章中同時出現的次數（國家教育研究院）。計算完 成後即能分析網路資料中出現文字的頻率及呈現的字詞它們重要程度，頻率越高 越重要在關聯圖中的方塊越大，反之則方塊越小，同時以兩個字詞在同一句子出 現的頻率表示字詞間的連結程度。在經過上述的字詞分析後，即可將所蒐集的文 章由文字呈現方式轉成字詞關聯的視覺化圖形。
1-2C） 利用公式1計算字詞的頻率和關聯值。
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N is all words i = 1 to N – 1 j = i + 1 to N
D
s i s j s
j
i W W W
W
assoc( , ) min ,
（1）
i和j : 第ith字詞和第jth字詞 s : 表示句子
D : 所有的文章
1-3C） 將計算後的字詞視覺化產生字詞共同出現的關聯圖。
1-3H） 運用共同出現的關聯圖幫助分析者辨識圖中的概念與類別，同時刺激 分析者初步了解資料中呈現的創新市場與消費事物的關聯性，提供分析 者辨識創新市場消費類別，用以了解目前創新商品的消費情境。