階段一：音樂網站首頁情感風格意向研究

一、 研究方法與流程

為了找出音樂網站首頁情感風格意向，本階段將針對合適的音樂網站進行首 頁樣本的收集與篩選後，要求受測者針對這些網頁進行首頁情感意向相似性的分 群(category sorting)工作。使用者將針對情感風格意向相似的首頁挑選並將之分 到同樣的類別中。實驗進行的流程將如下：

1. 進行音樂網站首頁樣本的挑選，樣本的來源包括國內外知名音樂網站。

2. 以個別受測的方式進行實驗，地點選在有大桌子的房間中進行。

3. 正式實驗開始前將先行向受測者解釋實驗的目的及進行方式，並將請使用者 留下個人資料及在實驗同意書上簽名。

4. 為了確保受測者在實驗前從實驗室外帶來的情緒可以先被冷靜下來，受測者 被帶入實驗進行的房間後，會先進行情緒平穩(Calming)的步驟：給予受測者 中性圖片的刺激，並以SAM量表(Lang, 1980)評分確認使用者的情緒各向度 Valence值皆處於中性的狀態(4-6)。之所以採用SAM量表是由於其三維情緒設 計，能同時量測到受測者在激越程度(arousal)、優勢程度(dominance)及愉悅程 度(pleasure)的表現，最為全面。

5. 參考許峻誠(2001)的網頁風格研究方法，請受測者依據各音樂網站首頁在視 覺上帶給受試者在情感風格意向的相似性，對95份音樂網站首頁圖片進行情 感相似性分群。

6. 實驗結束後對受測者進行進一步的訪談，以了解使用者對網頁進行情感分群 在視覺上的依據為何，以及對網頁功能議題上的想法與建議。

7. 針對30個受測者的情感分群資料，以多元尺度分析(MDS)及集群分析法等數 據分析方式，找出使用者認知中的音樂網站情感風格類型。

圖3-3 階段一實驗進行流程 網頁樣本挑選 

與受測者徵募  進行分群實驗

使用者分群依 據訪談 

數據分析  (MDS、集群分析) 

二、 首頁樣本的挑選

首頁扮演著整個網站的窗口(Neilson, 2000)，提供使用者網站名稱和 Logo、

網站架構的目錄、最重要的新聞和促銷以及網站的特色等資訊。因此，本研究採 用音樂網站的首頁作為風格評量的依據，挑選國內外知名音樂網站的首頁作為樣 本。這些網站的來源有：

1. 書籍：Web Desgin : Music Sites (Wiedemann, 2006) 2. 網站：Music-Sites.net (http://www.music-sites.net)整理

美國唱片協會 RIAA 推薦的的合法音樂網站 3. 受訪者推薦及研究者主觀挑選

4. BBS 論壇推薦: music543.com、PTT 實業坊音樂群組

所有的網站皆以音樂作為網站的主題，依照文獻整理，依網站主題初步分 為｢廠牌/藝人」、｢購物/媒體」、｢視聽/電台」及｢社群/資訊」四種類型，但為了 避免個人主觀情感偏誤造成的影響，刪除｢廠牌/藝人」中的藝人網站，｢廠牌」

及｢社群/資訊」組別則將原本過於分眾化的樂種類型刪除而保留綜合型的網站 (例如刪除重金屬類型的廠牌或樂迷交流網站，保留綜合型網站如廠牌網站 Sony Music)。

因此最後採用的分類為｢綜合廠牌」、｢購物/視聽」、｢電台/媒體」及｢社群/

資訊」四種類型，以研究者從這四大類型主觀挑選共95 個音樂網站並盡量達到 各組樣本間的平均分配。樣本挑選的原則是希望能同時涵括各種視覺型式，不 論設計好壞、受歡迎與否都能在樣本範圍內，而不要偏重於某些同類型視覺形 式的網站。表3-1 為音樂網站樣本類型的說明及各組樣本數分布，詳細網站樣 本連結及其所屬類型見附件一整理。

表3-3 音樂網站樣本類型

類型 說明 範例網站 樣本數

綜合廠牌 音樂廠牌的官 方網站，包括 唱片業及音樂 表演策展單位

Columbia Records Virgin Records 25

購物/視聽 線上音樂影音 視聽或購物商 城網站

MSN Music KK BOX 28

電台/媒體 網路音樂主題 電台或是相關 音樂娛樂媒體 網站

Air Media NME 21

社群/資訊 樂迷社群及同 好以資訊交流 為目的架設的 網站

Song Kick Music Moz 21

三、 實驗受測者

本階段實驗徵募了 30 名受測者進行了網站首頁分堆的工作，主要來源為網上 徵募，包括熱門bbs 站交大資工 bs2(telnet://bs2.to)及台大 ptt 實業坊

(telnet://ptt.cc)，徵募期間為 99 年 7 月至 8 月間，對象以大學/研究生為主，也包

圖卡是以A4彩色輸出的方式呈現，置於大桌旁予受測者取用、參考比較，

並在大桌上完成分堆的工作。桌上並擺放筆記型電腦，若使用者需要時可以提供 完整大小的網頁圖檔(pdf)作為參考。

完成後將分群狀況記錄在調查表上。這些圖片在每次實驗前都會重新隨機排 列, 避免影響實驗結果(關於分群實驗的情感相似性調查問卷的設計，請參照附件 二) 。實驗結束後對受測者進行進一步的訪談，以了解使用者對網頁進行情感分 群在視覺上的依據為何，以及對網頁功能議題上的想法與建議；所獲得的資料可 以作為後續研究分析的參考。關於詳細問卷設計，請參照附件三。

圖3-4 分群實驗執行情形

圖3-5 分群實驗桌配置

五、 數據分析方式

(一) 多元尺度分析(Multidimensional Scaling , MDS)

多元尺度分析法(Multidimensional Scaling , MDS)是發展知覺圖的的一種主 析。再利用SPSS(16.0 版)統計軟體中的 MDS－PROXSCAL 相似性矩陣多元尺度 分析運算，來得到這95 個音樂網站首頁在情感風格認知空間中的分布情況。

(二) 集群分析法(Cluster Analysis)

集群分析是根據樣本間某些相似特性，將樣本化分為數個不同的集群，以使 同一集群間的樣本具有高度的同質性，而不同集群間的樣本則具有較高的異質性 (張紹勳、林秀娟，2005)。依分類方式的不同，又分為階層式集群分析(hierarchical cluster analysis)與非階層式集群分析(non- hierarchical cluster analysis)。一般來說 非階層式集群分析較適用於大量樣本時(超過兩百個以上)；本研究觀測的樣本數 較少(95 個)則採用階層式集群分析中的變異數法(variance method)，利用群間變 異大、群內變異小的方式來分群，並繪出樹狀圖來選擇集群的數目。

以前述製作出來的 95 個網頁樣本的情感相似性矩陣做為輸入資料，利用 SPSS(16.0 版)的階層式集群分析法(hierarchical cluster analysis)進行數據分析，可 以獲得95 個網葉的樹狀圖資料，挑選合適的分群數目，就可以找出音樂網站首

大綱見附件三)。依據這些訪談得到的資料以及前述文獻，製作成問卷於第三階 段詢問受測者，所獲得的資料用來分析MDS 及集群分析的結果，以作為認知平 面向度解釋以及分群風格意向命名的依據。