第一章 導論
1.3. 預期貢獻
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因此本研究將對個案進行參數化的設計，使用者可透過前案的經驗來建立參 數預設樣板，而當我們在進行個案研究時，則可以透過參數預設樣板的引用，來 達到快速複製並進行分析。第二是對感測器進行參數化的設計，我們也可以透過 引用合適的參數預設樣板來幫助我們更準確的使用感測器。而對於開發者而言，
接續模組化的設計，也可以將這些分析方法反覆的來使用，減少每次都要客製化 撰寫程式的負擔。
1.2.3 可管理性
資訊管理 （Information Management）是從一個或多個來源中蒐集並管理資訊，
且負責分配這些資訊給一個或更多的人閱讀。而管理意味著組織和支配資料的結 構、處理和傳送。目前社群媒體鉅量資料分析的方法，經常是以個別事件或是特 定主題探討來進行一次性的分析研究，如透過收集 Twitter 上關於總統大選事件 或是陳光誠事件等資料，分別去進行探討和研究，使用了個別的處理程序和分析 方法，而分析結果的產出也經常是以簡報或是各自的視覺化工具進行呈現。同時 在處理的過程中，這些數據被零碎的放置在每一道分析環節中，通常一次性的分 析結果出爐後，便難以再重現和進行調整。
透過本研究所建構的社群感應器工具，提供了一個環境，可將個別案件收入，
進行資料處理、分析、視覺化呈現的有效組織。使用者可透過建立觀測專案，選 用感測器分析，來產生分析結果。並進行設定與調整，來對資料、個案、感測器 等進行管理。本研究將在後面的章節中，再繼續詳述此社群感測器的設計。
1.3. 預期貢獻
發展社群感測器將可有效解決目前社交媒體鉅量資料分析下，資料分析速度跟不 上資料收集的速度、分析流程無法整合、專家經驗無法保留等問題。而透過使用 社群感測器，未來資料分析人員將可更快速的將所收集到的資料開始進行分析作 業、可適性化的選擇分析感測器、使用前人專家經驗以及管理更多不同類型的社 群媒體個案資料。分析人員將可透過使用此工具，來有效縮短資料分析處理作業 所需的時間，並能更快速的闡釋分析結果。
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第二章
相關研究
2.1. 社群媒體（Social Media）概述
近年來社群媒體的興起，串連起人與人或是人與社群之間的關係，而架構出的虛 擬互動世界，成功締造了全球成千上萬的使用族群，更帶動了社群媒體的資料分 析浪潮。社群媒體有別於一般傳統的社會大眾媒體，傳統社會大眾媒體包含新聞 報紙、廣播、電視、電影等，內容由業主進行編輯，閱讀者僅能閱讀或收視，而 不具有進行編輯或是評論的權力。社群媒體則多以網路平台呈現，內容可由用戶 選擇或編輯。
社群媒體在 Andreas M. Kaplan 與 Michael Haenlein 的研究中定義為是一群 在互聯網上的應用程序，而這些應用是建立在 Web 2.0 的概念與技術基礎之上，
並允許用戶生成內容（User Generated Content）的建立與交換[4]。社群媒體具有 用戶生成內容與媒體豐富性（Media Richness）等特色。用戶生成內容可以被看 作是人們利用社群媒體所有方法的總和，通常用於描述各種形式的媒體內容是公 開的且由最終用戶所建立[5]；而在媒體豐富性的定義上，則是假設交流的目標是 為了解決模糊與降低不確定性，而在一定時間區段內所能傳達的訊息若越豐富，
越能解決模糊與降低不確定性[4]。
近似於社群媒體，在社群呈現（Social Presence）理論中對於「社群呈現」在 媒體上的定義為：可以透過聲學、視覺和身體接觸讓兩個交流夥伴間得以通訊 [6]。而社群媒體之於虛擬社群，Rheingold 認為的虛擬社群是一群人在網路上從 事公眾討論，經過一段時間，彼此擁有足夠的情感之後，所形成人際關係的網路。
而虛擬社群是一種新型的社會組織，它的發生來自於虛擬空間上有足夠的人、足 夠的情感、與人際關係在網路上長期發展[7]。更進一步定義社群媒體的話，Dhiraj Murthy 則區別了社群網絡（Social Network）與社群媒體的差別。強調社群網絡 等網路服務，使用者在限定的系統範圍內擁有公開或半公開的身份；透過這些網 路服務，使用者與其他用戶產生連結。至於社群媒體，則主要指「一般人」
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（Ordinary people）能在社群網絡中產製「新聞」（user-generated ‘news’），以 有別於傳統社會大眾媒體。但對社群媒體來說，社群網絡是非常重要的，特別是 其散播資訊之能力[8]。不過社群媒體也可廣義的被看待為人們彼此之間用來分 享意見、見解、經驗和觀點的工具和平台。它能夠以多種不同的形式來呈現，包 括文本、圖像、音樂和視頻。常見的包括 Twitter、Facebook、YouTube5、Blog6、 Plurk、Flickr7等等。社群媒體運用互聯網技術與工具，在人群間分享資訊和討論 問題，通過不斷的交互與擴散，能夠有效地對某個主題達成共識，而且其影響是 相當廣大且深遠的。
2.2. 社群網絡（Social Network）分析技術
社群網絡分析（Social Network Analysis）是對社會網絡的關係結構及其屬性加以 分析的一套規範和方法。Mark Stelzner 認為社群媒體可以稱為是策略和廣播的出 口，而社群網絡（Social Network）則是實現與他人連接的工具。不過像 Twitter 和 Facebook 的 Web 2.0 網站與整個模式，則完美的橫跨了社群媒體和社群網絡 兩者[9]。在這裡將社群網絡分析視為是對於架構在社群網絡上的社群媒體關聯 或是現象所進行的分析。而這種分析可視為是運用各種數學方法、圖論等發展起 來的定量分析方法，為了研究人在社群網絡環境中的相互作用可以表達為基於關 係的一種模式或規則，而基於這種關係的有規律模式則反映了社群結構，成為了 社群網絡分析的出發點。此外，社群網絡分析也是一種研究資訊交換的方法與技 術，其分析重點在於行動者（Actors）之間的關係模式，並研究資源（Resources）
在行動者之間的可用性與可交換性[10]。Haythornthwaite 也認為社群網路分析是 一種研究行動者（Actors），包括了個人、團體或組織間資源交換的方法與技術 [11]。進一步定義分析元素，則包含了：（1） 交換（Exchange）:一種交換資源 的關係。可以是個人間的，或是組織間的；（2） 行動者:如個人, 團體或組織；
（3） 資源:包含有形的物品、服務、錢財，或無形的如資訊、社會支持、影響。
在分析技術的實現上面，有 Elaine J. Yuan 等人[12]採用語義網路分析法，使 用了斷詞分析系統、共現分析、聚類分析等方法，來計算詞彙出現的頻率、共現
5 “Youtube” in https://www.youtube.com/
6 “痞客邦 Blog” in http://www.pixnet.net/blog
7 “flickr” in https://www.flickr.com/
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情況及詞與詞之間的距離，並按照算法將其分成不同的語義簇（Network Clusters）， 最後繪製語義網絡圖來實現研究方法。也有像使用基本統計、交互連結分析、分 隔指數等，及用質化方式探討如 Twitter 之使用環境與資訊散播特性之研究[13]。
除 了 分 析 方 法 之 外 ， 也 有 很 多 研 究 社 群 媒 體 所 使 用 的 工 具 ， 像 是 yourTwapperkeeper8是一可用來追蹤多組關鍵字或 hashtag 的開放原始碼軟體。另 外，Microsoft Office Excel9的統計套件、Leximancer10或 Wordstat11的文本處理軟 體，以及作為網絡分析與視覺化分析工具的 Gephi12等軟體[14]，均是當前的工 具。分析方法與分析工具種類繁多，且各有各的用途，使用者可依據分析標的來 做合適的選擇。
2.3. 社群網絡（Social Network）分析應用
社群網絡分析的應用相當廣泛而且多元，像是一些常見的社群網絡分析應用包括 進行資料融合與資料探勘、網路傳播模式建模、用戶屬性和使用者行為分析、基 於位置的互動分析、社會共享和過濾、推薦系統的應用等等。應用在商業行為上，
企業可運用社群網絡分析來支持其商業活動，如客戶交互和分析，市場營銷和商 業智能的需求[15]。社會網絡分析也可用於情報蒐集、反情報和執法活動。這種 技術允許分析人員能夠映射一個秘密或秘密組織，像是間諜網絡一樣，可挖掘出 一個有組織的犯罪家族或街頭幫派[15]。也有研究應用在食品安全上，以社群媒 體分析技術來建置「塑化劑檢測結果查詢站」，可定時自動匯集官方網站的檢測 結果，讓檢測結果透明化，恢復民眾消費信心[16]。或是將社群媒體資料分析應 用於「政治選舉」事件上面，如透過觀察 2010 澳洲總理選舉事件，進行三個方 向的研究，包含了，傳統主流媒體與社交媒體 twitter 內容的關係（主題內容分 析）、twitter 在澳洲媒介生態的角色、還有參與討論使用者的社交網絡[17]。也有 研究將應用放在探討 HASHTAG 使用上政治化的情況，並以加拿大 Twitter 為例，
其在探討上可分為：（1） 誰使用政治的 HASHTAG？（2） 有 HASHTAG 的推 文本質為何？（3） Twitter 給予政治討論多大的空間？[18]而另外像 Himelboim
8 “yourTwapperKeeper” in https://github.com/540co/yourTwapperKeeper
9 “Excel” in http://office.microsoft.com/zh-tw/excel/
10 “leximancer” in https://www.leximancer.com/
11 “Wordstat” in http://provalisresearch.com/products/content-analysis-software/
12 “Gephi” in https://gephi.org/
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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）
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）