過去的社群感測器（Social Sensor）

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則將其應用於探討政論節目上，以社群網絡取徑，探討 Twitter 上由電視政論節 目主持人所引發的討論[19]。

社群網絡分析應用也有於災難事件的研究上，如 Vieweg 等人的研究中，則 探討如何於災難發生時，如何以信息提取（information extraction）技術擷取相關 重要訊息[20]。或是在施旭峰的研究中，運用新興媒體上即時的資訊內容，以社 群網絡分析進行探索機器學習自動化分類的實驗，發展自動化訊息分類，在災難 發生時，可透過自動化分類器即時過濾線上訊息提供資訊予相關單位，以減少人 力資源並解決資訊過多無法負荷的窘境，並可運用於政府機構防救災體系應變決 策的參考上。而此研究中也提及了未來若有能進而發展社群感測器（Social Sensor）

的可能性，可放置於不同的社群網絡位置上，自動偵測事件的發生與擷取有用的 資訊，來協助政府決策單位制定政策，將可更有效的擬定行銷策略或對於目標族 群進行鎖定式的宣導[21]。

社群網絡的應用面相當廣泛，也可更用於各類型的領域上面，不過除針對特 色領域的研究，進而發展成為該領域上所應用的系統外，大部分的研究都屬於個 案型的研究與應用，一次性的研究完成後，便難以再重用。本研究希望能匯集這 些應用與方法，以模組化方式實現方法，進而形成社群感測器來強化管理與重用 性，透過不同屬性之感測器選用，可交互應用於不同領域中。

2.4. 過去的社群感測器（Social Sensor）

社群感測器一詞屬於一新式概念的應用名詞，其概念雖然源自於實體感測器，但 將其概念應用於社群媒體上，各家想法與設計方法皆不盡相同。而在本研究所提 出的社群感測器之設計與創新概念上，與先前提出社群感測器之相關研究亦有所 不同。

在先前嘗試提出社群感測器（Social Sensor）之研究中，例如，Venu Vasudevan 等人的研究[22]，將社群感射器應用於電視節目。該研究起因於電視節目（尤其 是在體育與實際片段）的全球化導致電視觀眾的選擇更加撲朔迷離，於是希望能 透過社群媒體-Twitter 的社群感知能力和即時性，與電視運動節目賽事的多變性

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相結合，成為即時電視的社群感測器。並將此社群感測器設計成可以擴展到多個 體育頻道的電視事件檢測框架，當在 Twitter 上發生高峰時，便以間質性導覽

（Interstitial Navigation）的方式來滿足體育愛好者在選擇體育節目上的需求。其 社群感測器設計精神在於透過社群媒體的即時討論與傳播的特性，將社群媒體資 料與電視節目相結合，找出當社群媒體討論量激增而形成高峰時，可作為當下電 視節目導航上的推薦。該社群感測器只適合在具備間質性觀看（Interstitial View-ing），且能引發社群網絡用戶即時參與高水平的電視節目中。

而在 Takeshi Sakaki 等人在 2010 年的研究中[23]，使用了相當受歡迎的社群 媒體-Twitter，並運用其具實地性的特點，研究地震等事件的即時互動。研究中選 用存在大量的地震和大量遍布全國各地的 Twitter 用戶的日本作為檢測地震的應 用，將每一個 Twitter 用戶當做感測器，並應用卡爾曼濾波和粒子濾波來監測 Twitter 中的推文和目標探測活動，透過推文的關鍵字分類器、單詞數、以及它們 的上下文的分析來發現該事件的位置中心和軌跡概率性的時空模型，並以此在日 本建立了地震報告制度。而在該研究中對於社群感測器的定義上將每一個 Twitter 用戶認為是一個感測器，並具有感覺信息，也稱之為虛擬感測器，種類繁多且具 有不同的特點，有些感測器相當活躍，有些則沒有，有的甚至無法操作或是暫時 失靈。如一個用戶正在睡覺、或是做別的事情之類。在該研究後，Takeshi Sakaki 等人在 2013 年的研究中[24]，再一次提出了社群感測器，並將其應用於汽車導 航系統上。在這裡的社群感測器是即時提取社群媒體訊息，透過文本的分類方法、

地理坐標、與駕駛有關的重要事件的信息，來提供駕駛信息的建議，並期望在駕 駛信息提供上較差的國家，可透過社群媒體的即時提取來提供當前交通狀況的詳 細信息。

這些研究所提及的社群感測器皆具有從社群媒體來源中獲取信息的特點，也 具有轉化信息提供分析結果給特定領域應用的特點。但較停留在如何抓取社群媒 體資料來做分析，並應用於某一特定領域，以此來設計社群感測器，應用面上限 制了應用領域範圍，而社群感測器設計的標的可能是方法也可能是社群使用者，

定義上也不盡相同。在本研究所提出的社群感測器中，不僅僅是如何設計單一功 能之感測器，而更在如何將獲取之社群媒體資料，以觀測個案的面向導入進行管 理，並可選用各式各樣之感測器來進行分析。本研究所提出的社群感測器（Social Sensor）在設計上有三大特色：可管理性、模組化與重用性，可滿足跨領域之分 析、感測器的隨插隨拔、分析經驗的重用、觀測個案上的可管理性等。

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第三章

實例問題定義

本章將以實例說明 NCCU-QUT 國際合作團隊（以下稱為水火計畫團隊）在水火 計畫中，是如何組織與發展新媒體的資料蒐集和分析技術的方法流程。首先會介 紹該團隊的任務以及定位，再來將以鄭宇君、陳百齡在「探索 2012 台灣總統大 選之社交媒體浮現社群：鉅量資料分析取徑」[3]中的研究為例，進行該分析主題 的說明與其研究團隊中所使用的分析流程。

3.1. NCCU-QUT 國際合作團隊（水火計畫團隊）

NCCU-QUT 國際合作團隊的成立源起，始於政治大學與澳洲昆士蘭科技大學

（Queensland University of Technology, Australia）合作研究計畫之先導研究計畫。

台澳雙方的研究團隊決定雙方合作研究以 2009 年兩國發生的重大天然災難事件 為先導研究個案，分析災難時期之公眾傳播過程與動態變化，預定自 2010 年 1 月起，展開為期三年的國際合作研究計畫。後來並發展國科會專題研究計畫暨國 際合作研究計畫（2011/08-2013/07）。

該計畫團隊亦為跨領域研究團隊，成員來自傳播和資訊科學兩個領域，透過 兩大領域的碰撞與結合，進行社群媒體鉅量資料分析的研究探討，其中包括了：

（1）建立災情資料蒐集的標準作業程序；（2）將擷取的鉅量資料經篩選、分析，

並以視覺化處理後呈現；（3）建立災難傳播文獻的線上資料庫，團隊成員定期 閱讀文獻並製作摘要，並定期將資料上傳網站。而在文字網絡分析中，使用斷詞 和詞彙篩選以及整體資料的視覺呈現方面的知識，也已有一定程度的累積，比如 可利用 Gephi 繪圖軟體將災難期間的災情網站中相闗或同時出現的語彙繪成共 現網絡（co-words networks）。

該計畫團隊深耕在社群媒體網絡的世界中，除探討災難傳播議題外，也從速 度風險的觀點切入，試圖描繪快速變遷中的社群媒體角色和議題如何轉變。研究 範疇也將從先前網路媒體對災難訊息的傳佈，擴展至華人社群的社會重大事件，

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與更多的社群媒體事件。而現今因收集的社交媒體個案資料量日趨眾多，計畫團 隊也開始將目標放在建立更有效率及更有系統的社交媒體資料撈取與分析步驟 上，希望能建立提供社群媒體資料撈取、儲存與分析的平台及工具，並持續發展 更多資料探勘的技術來進行鉅量資料的分析整理。

3.2. 總統大選個案分析主題

本個案為水火計畫團隊的研究計畫，該研究發表於 2012 年中國網絡傳播學年會 澳門國際會議，主題為「超越在地脈絡的全球社交媒體：以 2012 年台灣總統大 選的中文 Twitter 討論社群為例」[25]。另外也發表為 2013 年中華傳播學會年會 論文，主題為「探索 2012 年台灣總統大選之社交媒體浮現社群：鉅量資料分析 取徑」[3]。研究學者為鄭宇君、陳百齡，並有水火計畫跨領域成員協助進行資料 分析作業。以下以「探索 2012 年台灣總統大選之社交媒體浮現社群：鉅量資料 分析取徑」為例進行說明。

該主題研究之所以選擇 2012 年台灣總統大選為關鍵個案，主要是因為社群 媒體的出現與普及促使全球化與在地化的界線模糊，特別是當出現重大事件或議 題時，社群媒體所串連起的網路社群打破以地理界線劃分的國族認同與現實界線

。而這個個案不僅是一個在地議題，同時也是全球議題，除了台灣的 Twitter 社 群使用者關心之外，許多海外 Twitter 社群的討論熱度亦不下於台灣本島。所以 該主題研究主要針對了不同語言社群對於台灣總統大選的關注程度、對三位主要 候選人的討論熱度，以及傳播模式的動態變化進行探討與相關研究。並希望能透 過此一社群媒體鉅量資料分析方法，來探索「全球社交媒體中不同華人社群的傳 播模式」。

在這個分析主題中，最後研究結果顯示：Twitter 台灣使用者做為總統大選 的在地社群，由於選舉結果的不確定性，從選前到選舉當天都在 Twitter 上進行 實際「討論」，使用者每天發送二到三則推文相互對話；中國大陸的簡體中文社 群，選前則是每日轉發少數推文表達「關切」，但選舉當天則湧入大量使用者參 與討論，傳播模式由「關切」轉為「討論」；至於日文使用社群，只在選舉當天 大量參與，並轉發新聞報導，顯示其傳播模式為「發佈資訊」，目的在於瞭解選 舉結果。

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3.3. 總統大選分析個案流程

在該主題研究中，希望能夠透過鉅量資料（big data）的分析取徑，收集人們在社

在該主題研究中，希望能夠透過鉅量資料（big data）的分析取徑，收集人們在社