度探索的四個 Story Elements Model，受測者們對於可以直接看到視覺化網絡圖表示肯 定，受測者 A 表示其在之前使用 Gephi[37]畫過網絡圖，Gephi 是一套開放的網絡分析領
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那在 Story Elements Model 中，最常被使用的模型為 Keywords Model 及 Time Model，
而 Noun Co-word Model 次之，最後是 Users Model，據訪談的結果，大部分的受測者表 示較常使用 Keywords Model 是因為 Keywords Model 可以很明確看到整個資料集在不同 週次討論的主題變化，在初探這個事件的時候很好用；而 Time Model 則是可以清楚看 過施測資料集的事件，受測者 A：「比較少用到 Noun Co-Word Model，因為很多名詞都 不曉得是指哪位人物，還搞錯人，以為圖上的周永康是另外一位大陸的周永康。」，從上 述我們可以歸納出本系統有些模型適合針對資料集事件不熟悉的使用者初探性使用，例 如像總結事件主題的 Keywords Model 與可以清楚看到事件聲量全貌的 Time Model、而 有些模型則是在對事件有初步了解的使用者進行深入挖掘事件中人事物彼此間關係時 推文素材的功能，讓受測者可以到 Materials Room 進行進一步的整理思緒，將線索寫下，
或是寫出報導，受測者 B、F 皆認為這個功能對撰寫新聞有幫助，受測者 G 也表示：「特 別喜歡 Collect 之後還可以在 Materials Room 中 grouping，對使用者整理資料上很有助
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關於易用性的建議，我們按照本系統的功能區塊順序陳述，在 Browsing Room 中的 Story Elements Model，有些使用者認為視覺化呈現的節點 Label 大小希望能配合節點的 大小，區分再明顯一些；在 Tags Zone 的部分，針對調整權重的地方可以在設計更明瞭 清楚，因為有些使用者在這部分會有理解上的問題，可以改成較為簡單的，單純使用優 先條件、次要條件的設定來讓使用者指定；也是在 Tags Zone 中，下面的已選取 Tags，
有些使用者提出可以加上一鍵清除目前 Tags 的功能，因為會有想要從頭開始探索的時
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候，如果不能清除，很多 Tags 會擾亂思緒；在 Tweets Display Area 的部分，部分受測者 們希望可以在每則推文中加上原推文的連結，幫助他們返回原來的頁面；在同一個區塊 中，依照轉推數量（retweet count）排序的推文，使用者希望只出現轉推的原始推文，因 為太多筆相同轉推同一推文的內容比較沒有意義；而在 Materials Room 中，有些使用者 希望可以將收集的推文透過＂拖曳＂到編輯文章區來直接引用的功能，使用者表示因為 寫稿很注重資料來源，所以一定要全文引用。透過上述使用者的系統介面上的建議，給 予系統成為一個可以讓記者有效探索發掘新聞主題的改善方向。
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