「臺灣音樂群像資料庫」人物社會網絡研究

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(1)國立臺灣師範大學圖書資訊學研究所圖書資訊學在職專班碩士學位論文. 指導教授：陳淑君博士. 「臺灣音樂群像資料庫」人物社會網絡研究 RESEARCH ON THE SOCIAL NETWORK OF CHARACTERS IN "THE ONLINE DATABASE OF TAIWANESE MUSICIANS.". 研究生：黃予祈撰. 中華民國一 ○ 八年七月.

(2) 中文摘要臺灣音樂館於 2011 年建置之音樂人物導向網站─「臺灣音樂群像資料庫」，為搭上國家型數位典藏計畫（2002-2012）末班風潮而建置的人物主題網站，數位典藏計畫告一段落後，接續的數位人文研究有方興未艾之勢，其中社會網絡分析屬於數位人文研究一環，臺灣音樂界的人物網絡分析尚未有相關研究。有鑑於此，本研究從「臺灣音樂群像資料庫」170 位人物生平萃取出臺灣音樂發展的組織及活動權威詞彙，運用權威詞彙共現的關係建置出人物之間的關聯矩陣，並利用社會網絡分析和統計分析，探討影響權力差異的網絡中心性是否因專業領域而有所不同，進而依中心性將音樂家分群，觀察不同中心性集群的領域特性、描述臺灣音樂家網絡的樣貌，瞭解臺灣音樂環境的發展概況。研究結果顯示，臺灣音樂群像網絡為網絡幅度不大、核心邊陲分明的中型網絡，作曲家為彼此交流最密切的領域，其自我網絡最大、連線數最多，且大多位於核心區，所在位置使該領域較易成為網絡中具影響力的領導者。南管、原住民、音樂行政為領域內人物皆互有連線的完備領域，代表這幾個領域人物所接觸涉獵的單位組織較為相近，反之，領域內人物之間完全無連線的領域為樂器和音樂文字作家，顯示領域內人物各自發揮無交集。音樂行政具有需要與其他單位和領域交涉的特質，使其中心性高的機率較其他領域高。單因子變異數（One-way ANOVA）分析的結果，顯示領域和三種中心性之間皆有顯著差異，事後檢定參考變異數同質的程度中心性，指揮領域的程度中心性明顯高於客家領域。從集群分析來看，傳統音樂領域人物大多位於中心性偏低的邊緣與邊陲集群。未來研究建議有以下兩個方向，其一是縮小範圍，選擇網絡內研究對象同質性高的同領域或是同集群人物，探討人物與組織、單位之間的二模關係；其二是擴大研究時空，推展至與外在社會脈動關聯研究，更能推論出新的趨勢及觀點。關鍵字：社會網絡分析、臺灣音樂家、臺灣音樂群像、數位人文 i.

(3) Abstract The Taiwan Music Institute established a musician-oriented website, The Online Database of Taiwanese Musicians, in 2011, which followed the last trend of the Taiwan e-Learning and Digital Archives Program (2002-2012). This Program has fallen behind, and the following Digital Humanities Research is in the ascendant. Social network analysis belongs to the Digital Humanities research. There is no relevant research on the network analysis of Taiwanese music. In view of this, this study extracts the organization and activity authority vocabulary of Taiwanese music development from musician’s Chronology from 170 musicians of The Online Database of Taiwanese Musicians, constructs an association matrix between the characters by using the co-occurrence relationship of authoritative vocabulary, and uses social network analysis and statistical analysis to explore whether the network centrality of influencing power differences varies according to the professional field, and divides the musicians into groups according to the centrality, and observes the differences. The field characteristics of different central clusters are observed, the appearance of the Taiwanese musician network is depicted, and the development of the Taiwanese music environment understood. The research results show that the Taiwanese music network is a medium-sized network with a clear core and periphery. Composers are then able to communicate most closely with each other having the largest self-network and the largest number of connections with most are located in the core area. Their location makes it easier for them to become influential leaders in the network. Nanguan, aborigines and music administration are complete fields in which the characters in the field are connected to each other. It indicates that the organizations involved in these fields are closer to each other. In contrast, the areas where there is no connection between the characters in the ii.

(4) field, are musical instruments and music writers, showing that the characters in the field do not intersect. Music administration has the characteristics of negotiating with other units and fields, which makes it more central than other fields. The results of the One-way ANOVA analysis show significant differences between the field and the three centralities. The degree centrality of homogeneity of reference variance is verified in the Post hoc test. The degree of centrality in the conductor field was significantly higher than that in the Hakka field. From the perspective of cluster analysis, most of the characters of the traditional music field are located at the edge of the low centrality and periphery area. There are two directions for future research. One is to narrow down the scope, select the same domain or the same cluster of people with high homogeneity in the network, and explore the two-mode relationship between people and organizations and units. The second is to expand the research space and time, and to study the correlation with external social pulsation, so as to infer new trends and viewpoints.. Keywords: social network analysis, Taiwanese musician, The Online Database of Taiwanese Musicians, Digital Humanities. iii.

(5) 目次第一章緒論................................................................................................................ 1 第一節第二節第三節第四節. 研究背景與動機 ........................................................................................ 1 研究目的與問題 ........................................................................................ 5 研究限制與範圍 ........................................................................................ 7 名詞解釋 .................................................................................................... 8. 第二章文獻探討...................................................................................................... 10 第一節群體傳記學 .............................................................................................. 10 第二節社會網絡分析 .......................................................................................... 15 第三節群體傳記學與社會網絡分析之結合研究案例 ...................................... 33 第三章研究設計...................................................................................................... 43 第一節第二節第三節第四節. 研究對象 .................................................................................................. 43 研究步驟 .................................................................................................. 46 資料處理 .................................................................................................. 47 資料分析 .................................................................................................. 54. 第四章研究結果...................................................................................................... 58 第一節資料觀察及閾值切割 .............................................................................. 58 第二節整體網絡與自我網絡分析 ...................................................................... 67 第三節中心性分析 .............................................................................................. 77 第四節中心性統計 .............................................................................................. 83 第五節集群分析 .................................................................................................. 88 第五章結論與建議.................................................................................................. 92 第一節第二節. 研究結論.................................................................................................. 92 研究建議.................................................................................................. 99. 參考文獻.................................................................................................................... 103 附錄 1、臺灣音樂群像資料庫網站截至 2018 年底人物領域分類....................... 111 附錄 2、人物分群結果(紅色為傳統音樂人物、黑色為藝術音樂人物) .............. 116. iv.

(6) 表次表 2-1、社會網絡類型與分析指標內容表 2-2、社會網絡研究綜合比較表 2-3、社會網絡分析方法比較表 2-4、TM 三種網絡模式表 2-5、具社會網絡分析功能之群體傳記平台表 3-1、臺灣音樂群像資料庫傳統音樂領域分類表 3-2、臺灣音樂群像資料庫藝術音樂、研究與教育、通俗音樂領域表 3-3、原群像資料庫大事紀表 3-4、擷取大事紀動詞. 16 31 31 35 40 44 44 48 48. 表 3-5、從各類型事件歸納的動詞表 3-6、將動詞的左右字串列出，1 有值 0 無值表 3-7、權威詞規則. 48 49 50. 表 3-8、權威詞屬性內容表 3-9、ULAN 事件欄位結構表 3-10、人物事件與權威表表 3-11、事件屬性內容表 3-12、人物與權威詞二模矩陣(上)、人物與人物一模矩陣(下) 表 3-13、人物領域屬性表 3-14、資料分析內容對應研究問題表 4-1、人物與權威詞的多值二模矩陣(局部). 50 51 51 51 51 53 57 59. 表 4-2、人物與權威詞涉及次數 10 以上的列舉表 4-3、人物與人物的一模多值矩陣(局部) 表 4-4、人物與人物權威詞交集次數 10 以上的列舉表 4-5、不同切割閾值的結構分析表與圖表 4-6、人物與人物的一模二值矩陣(局部) 表 4-7、多值和二值網絡密度表 4-8、各領域音樂家人數、內部連線數量及密度表 4-9、自我網絡密度 1 人物所屬領域與自我網絡規模、共現權威詞表 4-10、自我網絡密度前五低的人物表 4-11、中介中心性前五名者. 59 61 61 64 66 67 68 74 76 80. 表 4-12、三種中心性綜合排名前二十名表 4-13、中心性排名前 20 名者領域表 4-14、人物領域中心性之敘述統計表 4-15、變異數分析結果表 4-16、變異數同質檢定結果表 4-17、事後檢定雪費法. 81 82 83 85 86 87 v.

(7) 表 4-18、K-Means 運算歷程. 89. vi.

(8) 圖次圖 2-1、DPRR 篩選檢索條件頁面圖 2-2、DPRR 檢索結果呈現頁面圖 2-3、1870-1969 年的英國作曲家網絡圖圖 2-4、1870-1969 年的英國作曲家網絡圖圖 2-5、畫作創作網絡圖 2-6、手稿工作室藝術家的中介中心性圖 2-7、傳播管理研究所指導教授與口試委員學術合作網絡關係圖圖 2-8、世新大學新聞傳播學院各研究所共同研究主體關鍵字網絡雷達圖. 12 13 20 21 24 25 26 27. 圖 2-9、學界論文委員網絡圖 2-10、高偏好多樣性讀者的個人書櫃網絡圖 2-11、使用者書目群集網絡圖. 27 28 29. 圖 2-12、金曲獎最佳國語男女歌手獎之提名音樂工作者社群樣貌圖 2-13、TM 人物頁面圖 2-14、TM 編輯關係網絡圖圖 2-15、PoMS 族譜網絡圖圖 2-16、CBDB 傳主個人生平資訊、地理資訊、關係資訊圖 2-17、古籍平臺史料人物關係工具視覺圖及編輯介面圖 2-18、TBDB 傳主間的社群網絡圖 3-1、臺灣音樂群像資料庫採階層性瀏覽. 30 34 35 37 38 39 40 45. 圖 3-2、臺灣音樂群像資料庫人物大事紀年表圖 4-1、人物共現交集次數 10 以上之網絡圖圖 4-2、二模視覺化網絡圖圖 4-3、郭芝苑與製樂小集關聯圖 4-4、潘皇龍與製樂小集關聯圖 4-5、網絡領域圖作曲家領域圖 4-6、南管領域人物連線完備圖圖 4-7、整體網絡圖圖 4-8、郭芝苑自我網絡圖圖 4-9、自我網絡密度最大和最小的人物. 45 61 62 63 63 70 70 71 73 76. 圖 4-10、一模二值程度中心性圖 4-11、接近中心性圖 4-12、中介中心性圖 4-13、客家領域人物分布圖 4-14、Elbow Method 圖 4-15、中介中心性與程度中心性集群圖. 78 79 80 84 88 90. vii.

(9) 圖 4-16、接近中心性與程度中心性集群圖圖 4-17、整體網絡分群圖圖 5-1、以節點大小表現程度中心性高低圖 5-2、Linked Jazz 的群眾外包工具所提供的關係屬性選擇. viii. 90 91 94 101.

(10) 第一章第一節. 緒論. 研究背景與動機. 從 1990 年代開始，美國國會圖書館開始美國記憶先導計畫（1990-1995），針對珍貴實體館藏和歷史文獻數位化過程所遭遇的問題和技術規範進行深入研究，後續發展為美國國家數位圖書館計畫-美國記憶（1995-2000），選擇代表美國文化遺產的歷史性檔案並進行數位化工作，以建立一個電子圖書館，來支援對美國歷史與文化的研究（梁美珍，2002）。面對數位文化遺產的國際大趨勢，臺灣的國家科學委員會（現為科技部）於 2002 年推展數位典藏國家型科技計畫，目標是將全國珍貴典藏品進行數位化並建立網站和資料庫，透過網路媒體的特性，與民眾分享國家資源，在此架構下，包括機構型計畫和公開徵選計畫，總計執行 10 年至 2012 年劃下句點，累積上百萬筆數位典藏素材（數位典藏與數位學習國家型科技計畫介紹，2002）。其中對於人物的畢生成就典藏和建置人物主題網站，更是突顯臺灣各領域的地靈人傑，像是音樂家史惟亮和李泰祥、書畫家傅狷夫、詩人張賴玉廉、政治家許世賢、宗教家李炳南等，以及臺灣電影數位典藏資料庫中所收錄的電影人們。這些人物主題網站大致的架構為個人生平傳記、年表、典藏物件的展示，透過數位典藏的技術，將這些大師們的畢生心血結晶以高品質的數位流程保存並於網站展現，非常利於文化典藏及推廣。 2012 年數位典藏計畫告一段落後，接續的數位人文研究在臺灣開始蓬勃發展。數位人文是結合數位資料，運用資訊科技來從事人文研究的新興領域，包括探索資料的隱性層面，強調跨學科的深層跨域合作（Svensson, 2012）。在網絡時代重新架構人文學科，充分利用網路技術，交流思想、創建實踐社區，建立知識的領域（Spiro, 2012），主要旨趣是利用數位科技探討或解決人文領域的問題，. 1.

(11) 或是從人文的角度探索、反思數位科技如何形塑人文世界（林富士，2017）。藉由數位人文之力將數位藏品物件再研究，達到素材的活化及知識的深化。然而，儘管過去數位典藏的基礎累積了如此龐大的數位物件，但是被利用於數位人文研究的案例尚不多，背後的原因可能包括數位典藏所產生的數位資料並非以數位人文研究為前提、藏品資料完整性不足、數位人文工具操作有難度、數位人文工具無法滿足研究者需求、研究者不習慣數位人文的研究方式等因素（張志光，2018）。僅有少數數位人文研究是建立於數位典藏的基礎上，像是臺大資訊工程系團隊所做的「資料探勘」研究，透過文本分析的技術，擷取文本中的資訊和知識。以國內數位人文研究為例，像是臺灣歷史數位圖書館所建之古地契典藏，透過此批文本資料分析，發展出了多個研究成果，有關於契書間的自動分類系統（盧家慶， 2008），基於此系統的基礎，進而將契書間的關係重建（黃于鳴，2009），再從契書中的地點名稱研究出相似地名的比對方法（林韋翰，2010）等；以及透過自動化文字探勘輔助文本分析，分析媒體在這三十年來的風災議題趨勢研究，以及比較在不同時期如何再現特定的議題，顯示不同的風災意涵（謝吉隆、楊苾淳，2018）。上述數位人文研究大多著墨於文本、文字處理，另有以圖像材料像是佛教石窟與圖像為研究基礎，採用國際圖像互通架構（International Image Interoperability Framework, IIIF）為理論與技術規範，運用 IIIF 圖像（Image）、展示（Presentation）、搜尋（Content Search）及驗證（Authentication）等共四套技術規範進行研究實作，並建構數位人文研究環境的圖像研究平台，提供研究學者更佳的佛教圖像研究材料外，也促進關注同一議題的學者可交換、分享研究成果（陳淑君、王祥安、凌宇謙，2018）。另一數位人文研究大宗是應用 GIS 地理資訊系統，以提供觀看、呈現與分析傳統史料的新視野，研究內容包括古代海洋貿易、道路交通、宗教信仰傳播、國家起源，以及人群遷徙等議題（李博，2017），以及結合史料及 GIS 地理資訊系統所建置之各種數位人文研究平台，像是「蘇軾文史地理資訊系統」、「唐宋詩詞作者及作品分佈地理資訊系統」、「臺灣百年歷史地圖」、「國家文化資料庫」等，提供以空間分佈框架探索歷史發展演進的視角。 2.

(12) 除了上述研究外，運用「社會網絡分析」作為數位人文研究的一種方法論逐漸興起，其中最著名的數位人文工具為哈佛大學與北京大學合作的「中國歷代人物傳記資料庫」（China Biographical Database Project, CBDB），該計畫透過大量傳記資料的群體傳記學研究，得出群體相同或是相異的特性、因素，再搭配量化歸納的數據，進而對歷史現象進行詮釋解讀，之後更從群體特性延伸為人與人關係所組成的複雜人際網絡，CBDB 提供之人物數據可匯入社會網絡分析軟體，將分析結果視覺化，便於觀察人物間的互動、角色與關係（中國歷代人物傳記資料庫， 2019）。許雅惠（2015）實驗如何運用此資料庫研究北宋金石收藏界的社會網絡，該研究利用 CBDB 找出三本金石圖錄中的作者、收藏家及相關人，再透過社會網絡分析軟體將這些人際網絡視覺化，加以探討當時政治文化脈絡，她扮演著歷史補遺的角色，打破過往藝術史研究多半以藏品、藝術品為研究標的之傳統（張志光，2018），為數位科技與人文研究相輔相成應用的最佳典範。國外也有相關研究是以該資料庫的群體傳記學為基礎，研究北宋初期教育學院講師的現場調查，討論如何提取、轉換、驗證、視覺化分析北宋初期（960-1050）中國首都學院講師的傳記資料。通過對講師的專題調查，目的是瞭解講師的學術背景在多大程度上影響了學生的學習？講師的地理背景在多大程度上影響了他的學術傾向？是什麼影響了講師的任命變化，這些變化如何體現政府教育與考試之間的關係？對上述問題的回答可以幫助我們重新思考北宋慶曆年間（1041-1048）大都市教育機構的改革在多大程度上具有革命性（Chu, 2015）。該研究幫助我們能對於慶曆新政以不同角度進行分析，提供探索歷史的新觀點。奠基於 CBDB 的基礎上，臺灣歷史人物資料庫（Taiwan Biographical Database, TBDB）由歷史人文與資訊科學兩領域的學者共同合作，依照臺灣近現代人物與時代的特色，修訂並擴充 CBDB 的類別架構，以《新修彰化縣志．人物志》作為 TBDB 人物屬性建置與文本探勘的起始，TBDB 應用文本探勘與社會網絡分析工具，使資料庫能確實符合歷史人文學者的研究需求。（張素玢，2018）. 3.

(13) 社會網絡分析屬於數位人文研究一環，應用對象有當前活躍的網路社群成員的互動分析，探討成員回應數與網絡密度及中心性關係（董采維、唐牧群，2014）；或是如上述從歷史文獻如古地契、金石圖錄擷取其中人物之間的關係分析，進而發掘新的歷史現象或是提供過往歷史不同思維的詮釋；針對近代人物生平研究使用社會網絡分析的有畫家陳澄波，在其個人網站以視覺化呈現與當代畫壇人物的朋友、師生、同事關係圖，以及與畫壇人物參與組織的網絡圖，洞悉早期臺灣美術史之發展（從北緯 23.5 度出發－陳澄波，2014）。綜上所述，研究對象從古至今，研究領域從考古學、歷史、藝術史到網路社群，皆有社會網絡分析應用之案例，然而關於此項方法應用於音樂領域並不多，如同藝術史所關注重點為藝術品本身的處境，音樂家被關注的多為音樂作品之藝術貢獻，傳統的研究諸如林佳盈（2015）針對臺灣音樂家陳泗治鋼琴作品研究、蘇綺梅（2009）研究張炫文的獨唱作品；或是對於單一作品類型進行發展趨勢研究，像是藍充盈（2013）研究 1960 年代至今，臺灣作曲家的鋼琴作品探討；更大多數的音樂人物研究是針對作曲家，進行整體的生平與作品研究，像是作曲家江文也、史惟亮、郭芝苑、劉德義、盧炎、張昊等人在二十多年前皆有個人傳記式的整體探討（吳玲宜，1990；吳嘉瑜，1990；莊文達，1994；陳曉瑛，1992；詹宏一，1997；蕭雅玲）；多位音樂家的綜合研究有針對特定身分屬性作為主題進行探討，像是杜旻芳（2010）研究臺灣當代女性作曲家的創作背景，探討女性的身分與創作的關係、生活中多重角色對於創作的影響。由此可知，臺灣音樂界的人物網絡分析尚未有以社會網絡分析方法進行的相關研究。因此，本研究以臺灣當代音樂人物生平大事紀為素材，透過資料整理與社會網絡分析、統計分析，最終希望能一窺音樂生態的發展面貌，亦是探索及展現數位人文工具與人文研究合作的歷程。. 4.

(14) 第二節. 研究目的與問題. 本研究將以臺灣音樂館於 2011 年以數位典藏概念建置之「臺灣音樂群像資料庫」為基礎，此網站有系統蒐集、整理臺灣音樂人物之生平、圖像、作品、音樂文獻及影音資料，每位人物有生平、年表、作品清單、典藏物件，目前已有 170 位音樂人物，人物年代跨越日治時期至現今，為當前認識臺灣音樂人物最具代表性的平臺（http://musiciantw.ncfta.gov.tw/index.aspx），因著資料庫逐年的內容擴充及功能調整，近期收錄的內容跨越了原來僅作為研究成果展現的範圍，立基於臺灣音樂歷史的宏觀視野，擴及更多音樂人物面向，如當代作曲家、音樂學者、出版者、教育者、地方工作者等領域，網頁前端的呈現也更加系統化，添加人物搜尋、專業分類瀏覽、年代排列等功能，而隨著資料庫內容的逐漸豐富，「臺灣音樂群像」大部分的人物條目在網路搜尋結果都佔有的優先排序，成為了解臺灣音樂人物最重要的入口管道（黃于真，2018）。本研究希冀仰賴數位人文的方法，包括文本探勘、群體傳記研究、社會網絡分析等，探討人、事、物在時間分佈的脈絡和提供具潛力的新詮釋觀點。如同林富士（2017）所言，人物向來是人文研究的主要對象，而傳統的人文學者通常會偏重於探討個別人物或特定人群的行為、心理和活動，但數位人文學者則可以利用「社會網絡分析」（Social Network Analysis）的方法和工具，剖析社會結構與社會關係，並勾勒主要發展趨勢和重大變遷。現今「臺灣音樂群像資料庫」為平面式、博覽式將人物生平資料依專長領域直觀地一一分層分類，然而每個人的資料各自為政，並無串連，這群音樂家們，在同一塊土地、過去重疊的時光中，充滿著各式交集事件、音樂活動、組織等火花四射的精采絢爛互動在目前網站尚看不出來。因此，本研究依循群體傳記學的精神─將人物的各類資訊加以羅列、組合，通過對這些資料考察、檢測內在相關性，以及瞭解關係和活動的模式，並與歷史脈絡連結。運用上述概念於本研究，. 5.

(15) 意即從人物生平萃取出臺灣音樂發展的組織及活動權威詞彙，運用權威詞彙共現的關係建置出人物之間的關聯矩陣，再利用社會網絡分析及統計分析等工具，觀察臺灣音樂家網絡的樣貌。人物位於網絡中的位置伴隨的是權力及影響力的差異，最終希望能提供音樂研究者運用新的研究方法及途徑探索新課題。本研究目的如下：. 1.. 分析音樂家的整體與自我網絡，發揮見微知著的效果，. 2.. 探討音樂家專業領域之核心與邊陲位置分布，了解臺灣音樂環境的發展概況。. 基於上述研究目的，研究問題如下：. 1.. 關於「臺灣音樂群像資料庫」音樂家的整體網絡樣貌？. 2.. 關於「臺灣音樂群像資料庫」音樂家的自我網域樣貌？. 3.. 不同專長領域的音樂家，領域與網絡中心性是否具有顯著差異？. 4.. 音樂家依網絡中心性分群，分群後的集群特性為何？. 6.

(16) 第三節. 研究限制與範圍. 本研究文本取自臺灣音樂群像資料庫 170 位音樂家生平大事紀年表資料，擷取其中的權威詞進行人與人之間的共現分析。基於本資料庫的資料來源性質差異極大，包括文建會時期（2002 年起）陸續出版的 36 本《資深音樂家叢書》、歷年研究計畫成果、音樂家本人或家屬提供的資料。除此之外，每位人物的撰寫作者不同，甚至有的是本人為自己立傳或是以學生角度側寫，而有立場、語法及內容詳簡程度的差異。且此資料庫大事紀內容並無明確規範收錄內容層面、範圍深淺及書寫體例，而有大事紀記載內容繁簡懸殊的差異，著錄最多的是陳郁秀，共記載了 491 件大事紀條目，其次是潘皇龍 298 件，最少的王宋來，僅有 10 件大事紀條目，次少的葉美景 11 件。生平鉅細靡遺記載者，在擷取權威詞時具有較易被擷取與出現次數多的優勢，進而影響社會網絡分析的結果，目前僅能依現狀進行擷取和分析。此外，在使用社會網絡分析時，大多須將人與人出現次數的多值矩陣切割成「有／無」的「1/0」二模矩陣，除了切割閾值不易判斷外，比如若有兩位人物間交集次數少，但經判斷是非常重要的來往，因此若僅以表面量化數字來判斷，時常會忽略人物間的交集品質，對於此類特殊交集，該如何增加權重彌補量化測量下的盲點尚不在本研究討論範圍。. 7.

(17) 第四節一、. 名詞解釋. 臺灣音樂群像資料庫網站. 此為臺灣音樂館（http://musiciantw.ncfta.gov.tw/about.aspx）從 2011 年起建置之人物傳記網站，以有系統蒐集、保存臺灣音樂相關人物之文字、圖像、作品、圖書文獻及影音資料，並整合臺灣音樂館現有資料庫、研究計畫及相關出版品，提供臺灣重要音樂人物之資訊，擴充臺灣音樂知識學習的機會與環境，增進大眾對於臺灣音樂人物之認識，培養臺灣音樂創作、演出及研究人才，促進臺灣音樂文化永續發展，並透過網路無國界之延展性，達到音樂教育推動功能與產學活用之目標，勾勒完整臺灣音樂文化網絡，截至 2018 年底已建置 170 位人物（附錄 1）。此網站除了建置初始有原本既有的書籍和計畫成果可參考外，其餘大多需要聯繫音樂家重新訪談及收集資料，透過每年的研究案擴增網站資料，在研究案開始前，根據館方每年度收集的各大音樂獎項得獎名單、各方推薦，提列名單至音樂專家諮詢會議討論每期收錄對象，主要是依據年紀與貢獻程度進行綜合評估。. 二、. 群體傳記學（Prosopography）. 對一群人物生平做集體資料蒐集，探討其共同之背景特徵，目的是透過收集、分析和統計傳記資料相關資料，研究其集體傳記來瞭解大環境下群體的關係和活動的模式。群體傳記學分析關注的是個人的環境、社會地位、活躍的地方或地點、以及在社會中的表現，透過資料分析了解其內在相關性，並拓展推論至整體社會，觀察它的結構在特定區域內的演變，從中瞭解整體社會的共同性與相異性及其與其他行為形式或行動形式的相關性，甚至與社會、經濟、政治環境的歷史脈絡連結。（Verboven, Carlier, & Dumolyn, 2007）。. 三、. 社會網絡分析（Social Network Analysis）. 8.

(18) 社會網絡意指一群人所形成的一系列的關係，關係包括親屬關係，信任或友誼等情感關係，以及隸屬於同一組織或單位的關係，或是在同一事件內共同出現的關係，像是參與了同一場會議、一起喝了杯咖啡、或是互通 email，通常將事件關係視為個人的個別事件（Prell, 2012）。社會網絡分析觀察的是連接的結構和個體如何鑲嵌在結構中，連結數目與種類同時也決定行動者所鑲嵌的網絡將如何限制其行為，及其所擁有的機會、影響力、權力（陳世榮，2013）。. 9.

(19) 第二章. 文獻探討. 前兩節先分別探究群體傳記學及社會網絡分析的涵義及案例，第三節整理以社會網絡分析方法應用於群體傳記研究平臺的案例。. 第一節一、. 群體傳記學. 定義與目的. 群體傳記學（Prosopography）係透過對一群歷史人物的生平所做的集體性的研究，探討其共同之背景特徵。其方法為先建立一個研究範圍，然後就此提出一組相同的問題，包括出生、死亡、婚姻、家庭、社會出身、經濟地位、居住地、教育、個人財富與來源、職業、宗教、宦歷等方面。然後，將此研究範圍中所有人物的各類資訊加以羅列、組合，通過對這些資訊的考察找出具有顯著意義的變量（中國歷代人物傳記資料庫，2019）。英國歷史學家勞倫斯斯通（Lawrence Stone, 1919-1999）在 1971 年的一篇解釋性文章中提出這個詞引起了普遍關注，斯通指出，「作為政治史的工具發明，現在社會史學家正在越來越多地使用它」。將具有共同特定政治或社會特徵的一系列人分離出來，然後根據多重標準對每個系列進行分析，以便獲得特定資料確定整個群體資料中的常數和變量，可以檢測這些資訊的內在相關性，及其與其他行為形式或行動形式的相關性，甚至與社會、經濟、政治環境的歷史脈絡連結；研究的目標是通過收集分析和統計傳記資料相關數據，研究集體傳記來瞭解關係和活動的模式，這使得它成為研究當前現代社會有價值的技術（Stone, 1971）。群體傳記學將人和事件的歷史，與長期演化過程的社會歷史結合起來，這些隱藏的歷史大部分都是透過識別群體傳記所表現的公共顯性層面所呈現。簡而言之，群體傳記學分析關注的是個人的環境、社會地位、活躍的地方或地點、以及在社會中的表現，並拓展推論至整體社會，觀察它的結構在特定區域內的演變， 10.

(20) 從中瞭解整體社會的共同性與相異性。為了解釋一個人的職業生涯和生命歷程、發現一個人的獨特性或共同性、凸顯社會環境和家庭為這個人的歷史研究創造的理想背景，它使我們能夠確定一個人的代表性，並將他的個人生活，與其他成員的「典型」生活進行比較，這個人的生活過程是典型的還是特殊的（Verboven et al., 2007）？透過預定人群的成員進行相同的問題調查，整個人口的特徵就變得清晰了，並且結合不同的群體傳記資料，我們可以理解在不同社會環境中的人口流動，以及揭示社會群體成員之間的聯繫，和尋找與其他群體的相關性，發現它們之間可能的關係和重疊性. 二、. 案例. 歷史研究者每年都會挖掘及出版成千上萬的古代銘文和紙沙草紙，發現前所未有的人名，或者提供有關已知人士的更多歷時（diachronic）和共時（synchronic）的工作人員名單。其中，羅馬法斯蒂（Roman fasti）是官方歷史或歷史記錄，包含按時間順序列出的事件和羅馬的所有領事，也包含官方機構（例如羅馬參議院）的成員和可以被選擇執行特定服務的人的名單（例如陪審團），通過重新組合專有名詞表（ onomastica ）和建立索引來實現羅馬法斯蒂的重建（http://romanrepublic.ac.uk/about/）。有鑑於上述豐富的古羅馬歷史素材，英國藝術與人文研究理事會（Arts and Humanities Research Council, AHRC）提供將近 632 萬英鎊，自 2013 年起贊助了倫敦國王學院建置「羅馬共和國數位群體傳記」（Digital Prosopography of the Roman Republic, DPRR），此群體傳記資料庫於 2017 年 5 月建置完成，主要目標是促進對羅馬共和國的整體研究，呈現隨時間其結構、規模和組成的變化。為此，建立了一個可全面檢索羅馬社會已知成員的資料庫，匯集了有關個人職業、辦公場域、個人狀況、生活日期和家庭關係等資訊，資料庫具備多重條件篩選介面（圖 2-1），結果頁面除了個人資訊外，還會標示與他人的關係（圖 2-2）。此外，DPRR 團隊建構的所有資料也以鏈接開放資料. 11.

(21) 的 RDF 格式，並發展出 DPRR 的本體論（Ontology）（DPRR: RDF Services Documentation, 2017）。http://romanrepublic.ac.uk/rdf/doc/ontology.html. 圖 2-1、DPRR 篩選檢索條件頁面. 12.

(22) 圖 2-2、DPRR 檢索結果呈現頁面前述可證，群體傳記學的分析和解釋是社會學科和人文學科的跨學科研究領域，此方法成為歷史研究的雙重工具，一來揭示敘事中隱含的興趣和聯繫，再者，分析社群中的角色以及社會構成的變化。對上述兩種用途的實踐與應用，先試圖以系統和標準化方式將各組人員的所有相關傳記資料匯集在一起，以資料庫的方式建置來自特定環境的人物列表，按時間順序和地理位置，從各種歷史角度整理群體傳記資料，方便之後透過網絡分析的方法框架來測量和解釋資料。. 三、. 限制. 群體傳記學是一種典型的歸納方法，它從個人和個人行為的主要來源中提取的具體資料開始，來自群體傳記學處理資料的「原始」（naked）數據提供瞭解釋歷史現象的論據，但其本身並不是解釋，旨在瞭解一般現象。然而當研究者在處理不充分或不具代表性的資料時，總體結果的可靠性不可避免地受到限制。在這 13.

(23) 種情況下，研究方法的多樣化是必要的，群體傳記網絡形成了網絡科學領域的一部分，網絡分析的關係視角幫助歷史研究和群體傳記學獲得了一個全新的方法論，社會網絡理論能夠克服歷史研究對象和歷史資料提出的概念和認識論困難，構建一個探勘網絡，為過去的歷史社群提供另一種更流暢的解釋（Verboven et al., 2007）。. 14.

(24) 第二節一、. 社會網絡分析. 定義與目的. 社會網絡分析（Social Network Analysis, SNA）是通過使用網絡和圖論來研究社會結構的過程，以表徵來講，包括網絡結構的節點（指在網絡中的行動者）或鏈接的關係和相互作用。社會網絡分析有時也稱為「結構分析」，不是一個正式的理論，而是一個調查社會的廣泛策略結構，行動者（actor）之間的關係成為第一優先，個人屬性只是次要（Otte & Rousseau, 2002）。資料分為屬性資料（attribute data）和關係資料（relational data），有許多現有的統計程式即是對屬性資料進行分析，適用於分析關係資料的就是網絡分析（Scott, 2007），社會網絡科學提供了一種獨特的看世界的方式，因為它涉及個人和團體，以及前者如何成為後者，不同於將行動者間連結描述為自我屬性，網絡分析觀察的是連接的結構和個體如何鑲嵌在結構中，連結數目與種類同時也決定行動者所鑲嵌的網絡將如何限制其行為，及其所擁有的機會、影響力、權力（陳世榮，2013）。社會科學中最有力的觀點之一，就是個人被嵌入在厚厚的社會關係和互動網絡中的觀念（Borgatti, Mehra, Brass, & Labianca, 2009）。行動者透過關聯創造宏觀結構，通過研究網絡關係，在微觀層次量測關係並使用分析技術推論宏觀層次的結構，有助於把個體微觀網絡與大規模社會系統的宏觀結構結合起來，以獲得對巢狀世界的理解。網絡是映射元素之間連接的方法。許多網絡涉及人與人之間的關係，但只要元素之間存在關係，任何事物都可以成為網絡的主體。網絡資料由行動者（actor）與隸屬（affiliation）關係形成，每個行動者由節點（node）表示，每個連結關係顯示為邊（edge）（也稱為 link 或 tie，點之間的線），而連結又分為有向與無向，有些社群互動涉及方向性的行動，像是 A 評論 B、B 回應 A；有些關係僅為簡單. 15.

(25) 的共現（co-occurring）、共存（co-present）代表成對的行動者有著接合（bonded）的互動關係（陳世榮，2013）。. 二、. 社會網絡分析方法. 社會網絡若依類型可分為整體網和自我網域，這兩種網絡的分析方法分別是由上而下透過宏觀視角觀察整體結構議題，以及由下而上從點到線與面，從自我（ego）的觀點看待結構，透過微觀的層次觀察個體附著於巨觀結構的方式（陳世榮，2013）。以下分別說明此兩種類型網絡的分析方式：. 1.. 整體網絡（whole network）分析：整體網絡為一個有明確邊界的行動者的集合，而非漫無邊際或是大量行動者。選擇的對象是相對封閉的整體進行研究，分析內容為對網絡的構成（texture）進行分析，尋求對整個群體的瞭解與描述（劉軍，2009）。. 2.. 自我網域（ego network）分析：自我網域是從整體網絡中萃取而來，分析的目的旨在描述鑲嵌在社會結構的個體差異，分析內容包含個體屬性資料、與他人的關係資料（Prell, 2012）。. 表 2-1、社會網絡類型與分析指標內容. 類型. 指標. 整體網絡分析. 內容. 分析指標. 整體網域基本指標. 規模、密度、最短距離、群聚係數等. 凝聚子群(network. 由對偶關係延伸出的小團體，如何成為大型社會結構的連帶與連接，分析方法有 K-core、E-I 指標、Lambda 集合等。. cohesion) 核心邊緣 (core/Periphery). 中心性分析. 「核心」是一個聚類，是在同一事件共同出現的行動者聚類，這些行動者之間緊密聯繫在一起，「邊緣」是指其餘行動者在同樣事件上不共同出現。代表著權力的多重面向，程度(degree)中心性、接近(closeness)中心性、中介 16.

(26) (betweenness)中心性自我網域分析. 自我網域基本指標. 規模、關係數、密度、平均距離、直徑、兩步內可達點數、可達效率等。. 結構洞(structural. 測量「自我」與他人間的「非冗餘關係」 (non-redundant relationships)，在他人與自我存在關係，但彼此之間不存在關係的網絡中，「自我」會有控制資訊的優勢。. hole). 中間人角色(broker). 中間人亦稱掮客，存在於在有向連結中間，角色共有協調人、守門人、代理人、顧問、聯絡人五種。. 誠實中間人(honest. 個體成為中間人的次數，以及中介性質的. broker). 強弱，分為純中介、弱中介和非中介。. 資料來源：陳世榮（2013）；劉軍（2009）；Prell（2012）；榮泰生（2013）；本研究整理。除了上述網絡類型和各項指標外，「權力」是社會網絡研究關係的重要議題，且同時具有宏觀與微觀的特性，能從整個網絡的群性或是行動者之間的關係進行解讀。在社會網絡中，人之所以有權力，是因為與他者存在關係、可以影響他人、或是成為他者的依賴，我們透過點（個體、行動者）與網絡的中心性來研究個體在整體網絡中的權力、影響力，可謂權力的量化研究（榮泰生，2013）。不同中心性代表著權力的多重面向，可分為程度（degree）中心性、接近（closeness）中心性、中介（betweenness）中心性。因此，瞭解個體在網絡的位置能幫助我們得知網絡中能影響他人並促進事件發生的權力核心人物，核心人物同時也占據了網絡的最佳位置，有可能成為領導者、話題中心、或是第一個接收到訊息者（Prell, 2012）。. 三、. 案例. 本節呈現國際上使用社會網絡分析方法於音樂與藝術領域研究的案例，以及國內應用此方法於人物網絡、書目網絡、人物角色網絡之相關研究，最後再整理出上述研究之社會網絡分析內容與方法（表 2-2、表 2-3）。 17.

(27) (1) 英國作曲家社會網絡分析作曲家通常單獨創作音樂，即使對於像作曲家這樣孤獨的藝術家來說，創造性的作品也可能在很大程度上取決於互動和協作，像是作曲家從教師和同齡人的網絡中獲取隱性和正式的音樂知識，他們以此為基礎創造自己的風格和音樂創新，最後，作曲家可以實際合作舉辦音樂會，宣傳彼此的新作品，分享資金和資源，這些網絡實現了「集體發明」，這些作曲家產生了獨特的音樂運動和激烈的創造力。音樂學家和歷史學家對作曲家之間的聯繫表現出相當大的興趣，社會網絡分析為喜歡社會學或人類學的音樂學家提供了真正的機會，可以與歷史或文本分析方法一起使用，以研究子群體和社群內的個體位置、作曲家與機構、活動和組織的聯繫和關於音樂創作的可能機制等推論。此研究對象為 19 世紀英國田園樂派（English Pastoral School）到 20 世紀的作曲家，挑選 505 位從 1870 到 1969 年之間在英國出生或是活躍於英國的作曲家，傳記來自牛津線上音樂辭典（Oxford Music Online）、新葛羅夫歌劇辭典（New Grove Dictionary of Opera）和新葛羅夫音樂與音樂家辭典（The New Grove Dictionary of Music and Musicians），傳記作者遵循半結構化格式，提供有關國籍、教育及其生活史的資訊，在分析其作品之前，他會捕捉與事業成功相關的因素。此研究為求公平客觀，因此不依賴單一作者的解釋，而是參考了大量的傳記作者。作曲家之間的聯繫為建立傳記內的共現關係，亦即在他們自己的傳記中所提及的他人，或他們在其他人的傳記中有所呈現。此研究運用了社會網絡分析的三種中心性分析，分析結果顯示佛漢威廉斯（Ralph Vaughan Williams, 1872-1958）的高度中心性，有可能是因為他在作曲家社群投入了大量資金，耗費時間和精力提供鼓勵和指導後進，這是對音樂家社群的重大貢獻。相比之下，在逍遙音樂節（The Proms）中作品最多的音樂家布列頓（Benjamin Britten, 1913-1976），可能被認為在其他人的傳記中會多次出現， 18.

(28) 特別是與其他連結力高的作曲家，結果證明不是如此，儘管他有高度中介中心性展現了控制資訊的能力，及衡量連結人物數量的程度中心性也不低，但他在衡量與高連結力人物的連結的特徵向量中心性（eigenvector centrality）卻是消失的，顯示布列頓已經「有意識地」將自己和前幾代的主要作曲家保持距離。逍遙音樂節（全稱為 The Henry Wood Promenade Concerts presented by the BBC）為每年一度在英國倫敦舉行的古典音樂節，指揮家伍德（Henry Wood, 1869-1944）為此音樂節自 1895 年創辦以來的第一任指揮，在伍德的職業生涯中，他演出超過 717 首當代作品的首演，涉及 357 位作曲家，成為現代音樂作曲家作品發表的推手，此研究使用了每位作曲家在 1890 年至 2011 年逍遙音樂節中所展示的作品數量作為標準，運用逍遙音樂節的作品數量，衡量中心性與成功被演出之間的關聯。逍遙音樂節演出作品前三名為布列頓、佛漢威廉斯和華爾頓（William Walton, 1902-1983），佛漢威廉斯是上述中心性最高的人物，然而在此卻次於布列頓，而華爾頓在音樂成就上取得極大成功，在網絡各項中心性前 20 名排名卻是完全沒有上榜，此也足見中心性與成功程度並不是完全相關。最後，該研究使用迴歸分析探討逍遙音樂節中能獲取成功的屬性，結果顯示擁有多重專長的音樂家，其專長數量與成功相關性顯著降低，或許因為那些不那麼有才華的人傾向於以多元化建立職業。此外，蘇格蘭人、威爾士人（Welsh）或愛爾蘭人等不是英國人的成功可能性也相對較小，顯示移民作曲家並不容易取得成功；以及生在 20 世紀後期的作曲家，相較於 1870 年至 1889 年出生的作曲家，較為成功。社會網絡分析對於詳細描述英國古典音樂的網絡關係非常有價值，值得注意的是，此網絡橫跨 1870 到 1969 年期間，可見 20 世紀的英國古典音樂傳統事可做為單一運動進行研究（圖 2-3），並允許我們檢驗中心性和成功之間的關聯。希. 19.

(29) 望歷史學家、音樂學家和音樂社會學家能夠將這些方法與他們的領域知識相結合，以提供更明確的答案（McAndrew & Everett, 2015）。. 圖 2-3、1870-1969 年的英國作曲家網絡圖（已去除孤立點） (2) 英國龐克音樂網絡分析 Crossley 提出龐克（punk）音樂作為音樂世界（music worlds）是建立在「關係社會學」（relational sociology）上的觀點，他認為新的音樂世界是通過一群相互聯繫和興趣一致的人們集體行動參與創造和維持的音樂世界，即為 20 世紀 70 年代後期英國的龐克和後龐克音樂風格（Crossley, 2015）。Crossley 透過社會網絡分析，闡述這兩種風格都是由「樂隊、觀眾、場地、經理、推動者和其他人」組成的錯綜複雜網絡所推展出來的。他運用社會網絡分析方法驗證，以解釋文化運動的出現和運動中的某些關鍵衝突，在此其中的網絡及其結構性質就很重要，並強調網絡的概念和分析的形式方法，對於文化和文化運動的社會學分析都是重要的（Crossley, 2008）。. 20.

(30) 他利用網絡密度、成分數量和路徑長度來描述網絡樣貌，並通過網絡的三種中心性分別對「關鍵參與者」進行分類。Crossley 提供給任何有興趣追踪新音樂風格的學者一個輝煌而有價值的工具，最終證明龐克出現係由音樂實踐所激發的一個小的、特定區域人群的社會網絡運作（圖 2-4）（Crossley, 2015）。最後，他利用與倫敦龐克世界相同的模型，討論了曼徹斯特、利物浦和雪非耳（Sheffield）的後龐克風格的出現，從 20 世紀 70 年代後期的每個城市的龐克和後龐克音樂世界的歷史記錄開始，簡要介紹了著名的樂隊、發起人、場地、唱片公司和內部派系，證明每個後龐克世界都是出於一個充滿動力且聯繫緊密的社會網絡，網絡為英國龐克和後龐克提供了細緻而新穎的解釋。. 圖 2-4、龐克音樂家的內部網絡 (3) 爵士音樂家社會網絡分析社群與社會資本連接，乃基於社群內部密集的社會關係，社群能更整合並具有豐富的跨群體關係，這些結構特徵對於理解社群動態很重要，社會網絡可以反映社會不平等的模式和確定其結構。該研究介紹在紐約和舊金山這兩個大都市地. 21.

(31) 區的爵士音樂家的社會網絡，目的是確定爵士音樂家社群的組織原則，包括評估他們與其他社會群體的不同程度。由於大多數爵士音樂家是以非正式學徒制學習爵士音樂，沒有一致的教育資格證書，也無加入相關工會組織，沒有任何機構隸屬關係來定義爵士音樂家社區，此族群欠缺官方紀錄，因此資料收集方式採受訪者驅使抽樣（Respondent-Driven Sampling Method, RDS），RDS 方法過去已經被用來研究所謂的「隱藏族群」，因為沒有可用於抽取樣本的族群成員的列表，使得族群的大小、位置和邊界未知；成員有隱私問題，並創造外部人難以滲透的非正式網絡；人口相對於普通人口較小。該方法基於同行推薦系統，需要爵士音樂家相互引薦，這樣可以防止取樣中充斥著市場性的、有名的或能見度高的爵士音樂家，或者只有那些加入特定組織的人，允許從難以接觸的人群中抽取代表性樣本（Heckathorn, 2003）。結果分別基於與紐約爵士音樂家 264 次和與舊金山爵士音樂家 300 次的面對面訪談，該分析通過引入研究大型社會網絡結構的方法擴展了該方法，透過網絡規模的聚集分析、組內聯繫偏差（同質性）和組外聯繫偏差（異性）的組合分析，結果顯示，爵士音樂家之間的凝聚力部分基於種族和民族、表現風格、以及性別和年齡，後兩者同時也是分群的基礎，但最重要的分群決定因素是專業間的聯繫，也就是音樂風格和主要樂器。舊金山的年齡和性別不平等程度更高，紐約的種族和族裔界限更強。另外比較特別的是，在美國社會，教育水準與社會地位和收入有密切相關，教育決定了重要因素。然而，紐約爵士音樂家社群並非如此，他們形成了一個不分教育水準的連結，教育幾乎沒有影響聯繫關係，教育水準實際上是不相關的（Heckathorn, 2003）。 (4) 音樂家合作與相似網絡分析 AllMusic 是一個音樂和音樂家的資料庫，起源於 1990 年代初期由 Michael Erlewine 撰寫的 All Music Guide: The Best CDs, Albums & Tapes: The Expert's 22.

(32) Guide to the Best Releases from Thousands of Artists in All Types of Music 厚達 1200 頁參考書並附一張 CD，他使用詮釋資料創建音樂專輯和音樂家資料，並創立公司，目標是創建一個開放近用的資料庫，它不只是跟踪評論或專輯，而是建構了風格、音樂類型（含子分類）和音樂販售的平台，並能查看所有的評論、評分、音樂家傳記和專輯目錄資訊，AllMusic 資料庫過去 20 多年來收錄的專輯曲目數擁有超過 3000 萬首，Spotify、Pandora 和 Apple Music 皆是其追隨者（Smith, 2016）。在 allmusic（http://www.allmusic.com）資料庫的音樂家頁面，可以找到各種與其他藝術家關聯的分類關係，包括：「相似」（Similar To）、「影響」（Influenced By）、「被追隨」（Followed By）、「有關聯」（Associated With）、「合作」（Collaborated With）等。該研究分析 allmusic 建構的兩個當代流行音樂家社會網絡─合作網絡（collaboration network）和相似性網絡（similarity network），合作網絡是指兩個音樂家連接在一起製作一個或多個專輯；相似性網絡是由人類感知（專家的意見）設計的，然而，如何捕捉人類所感知的音樂相似性仍然是一個開放的領域。一個是音樂家之間的合作關係是自然演化的，另一個是他們之間的音樂相似性，完全是通過人類對音樂的感知來構建的。另透過兩個網絡的中心性排名等級差距以及斯皮爾曼相關係數（Spearman correlation）為 0.255 所示，兩者僅略微相關，說明合作不是相似性的傳播機制，音樂相似不是一個預測合作連接的因素，藝術家通常會與完全不同風格的藝術家合作，相似性和合作網絡之間的差異，排除了使用合作資料來推斷音樂相似性的可能性（Park, Celma, Koppenberger, Cano, & Buldú, 2007）。 (5) 歐洲印刷社群交流網絡. 23.

(33) 林肯（Matthew Lincoln）透過對現存版畫推斷出的潛在歷史網絡的分析，為歐洲早期現代藝術版畫的發展提供了新的視角。這項分析追溯了一個長期的印刷生產歷史，該歷史考察了 1550 年至 1750 年間不同地區版畫製作社群互動方式的變化，強調了人口統計力量的強大影響。資料來源為大英博物館和荷蘭國家博物館的印刷品資料庫，利用網絡分析追蹤歐洲印刷師、版畫家和出版商社群之間的關聯，展現藝術作品交流的模式，並呈現在此期間印刷版畫的國際化，以及探討其現象與當時人口數量統計相關的趨勢，將分散在各國的歷史片段串連起來。林肯的方法恢復了在混亂中失去的歷史連續性，而且以特殊的個人和反常的事件作為中心的描述，顯示漸進與持續的變化，及測量生產的變化，是由特定的歷史事件決定，或者更確切地說，是受此時期整個歐洲人口結構的改變而有所變動。. 圖 2-5、畫作創作網絡：分析印刷社群彼此之間和社群群組內自身的連線隨著大型印刷品的興起，合作印刷生產也產生國際化的趨勢。此研究透過 E-I 指標（External-Internal Index）分析印刷社群彼此之間和社群群組內自身的連線（圖 2-5），並進而與各國歷史時間軸進程中的重大事件、人口變化分布進行分析比較。透過 E-I 指標的穿針引線發揮見微知著的效果，見證各國的重大歷史事件和人口結構所造成的影響（Lincoln, 2017）。 24.

(34) (6) 印度手稿工作室社群網絡 Yael Rice 研究 16 世紀晚期 Mughal 宮廷皇室工作室的藝術家社會網絡分析，幫助我們更能理解手稿工作室的社會結構，這在當時文本中很少被記錄。Rice 的焦點放在展現手稿工作室本身的內部結構，以及發現在這些作品中特殊的風格混合作用。因為研究這些手稿通常關注大師級的藝術家，學者們尚未對合作的重要性和聯繫進行充分分析，利用 Granovetter 關於「弱關係的力量」（strength of weak ties）的理論，Rice 展示了南亞 Mughal 工作室如何培養藝術家之間的合作模式，節點大小表現中介中心性程度，節點越大中介程度越高，連線粗細代表合作程度（圖 2-6），這象徵了手稿工作室風格融合的創作和發展歷程（Rice, 2017）。. 圖 2-6 手稿工作室藝術家的中介中心性：節點大小依中介中心性表現，連線越粗合作程度越大次數越多 (7) 碩士論文指導教授和口試委員以及研究主題關鍵字網絡. 25.

(35) 為瞭解世新大學傳播學院教師間及系所間之隱性學術合作及學術傳播網絡，以密度、程度中心性和中介中心性等網絡分析探究傳播學院中碩士論文指導教授、所屬系所、研究主題等網絡，得出傳播學院各系所指導教授與口試委員之合作聯繫關係（圖 2-7），以及瞭解整個學院網絡指標值最高之關鍵字為「生活型態」、「數位電視」及「隱喻抽取技術」等（圖 2-8），可供未來課程規畫之參考（余詠南、阮明淑，2013）。另一篇類似的研究主題，範圍則擴大至國內跨校的圖書資訊領域研究，以研究主題和合作對象屬性視為多樣性指標，並根據社會網絡分析三種中心性得出各校口試委員的社會網絡中心性結果（圖 2-9），再與上述多樣性指標進行迴歸分析，證實論文委員的社會網絡特性與研究主題多樣性有顯著相關（董采維、唐牧群，2014）。. 圖 2-7 傳播管理研究所指導教授與口試委員學術合作網絡關係圖. 26.

(36) 圖 2-8 世新大學新聞傳播學院各研究所共同研究主體關鍵字網絡雷達圖. 圖 2-9、學界論文委員網絡，以顏色區分中介中心性. 27.

(37) (8) 網路書櫃書籍和書目平臺使用者網絡歐怡安（2015）以網路書櫃 aNobii 的書籍為研究對象，以書中任兩本書被共同擁有的次數建立書櫃網絡及進行此網絡的社會網絡分析（圖 2-10），再以皮爾森相關係數探討書櫃網絡的中心性、作品類型知識與讀者偏好性之相關性，最終結果能增進網路書櫃推薦的效能，作為推薦的依據。顏子淇與吳美美（2014）以 CiteULike 書目平臺為研究對象，探討使用者於此平臺的使用者彼此連結關係和以收藏相同的書目為共現所建立的使用者網絡進行分析，得出使用者書目網絡的中心性和領域群集分析結果（圖 2-11），可做為推廣此平臺的參考。. 圖 2-10、高偏好多樣性讀者的個人書櫃網絡（程度中心性）. 28.

(38) 圖 2-11、使用者書目群集網絡圖 (9) 金曲獎男女歌手提名人創作角色網絡范蔚敏（2018）以近十年間的金曲獎最佳國語男女歌手獎提名人專輯音樂工作者為研究對象，以歌曲為音樂工作者和歌手的連結所形成的網絡（圖 2-12），分析其網絡特徵及中心性，再與歌手的身分多元程度進行逐步迴歸相關性分析，得出身分越多元的創作歌手，由於較有機會接觸其他創作者而產生合作關係，因此較容易位居網絡中心位置。. 29.

(39) 圖 2-12、金曲獎最佳國語男女歌手獎之提名音樂工作者社群樣貌. 30.

(40) 表 2-2、上述社會網絡研究綜合比較研究. 網絡. 網絡節點. 連線關係. 1. McAndrew（2015）. 英國作曲家. 在傳記中出現共現. 2. Crossley（2015）. 龐克音樂家. 在文獻中出現關係. 3. Heckathorn（2003）. 爵士音樂家. 在訪談中出現關係. 4. Park（2006）. 流行音樂家. 合作關係、音樂相似性. 5. Lincoln（2017）. 版畫藝術家. 合作印刷作品. 工作室藝術家. 合作創作作品. 7. 余詠南（2008）. 指導教授、口試委員. 合作指導碩士論文. 8. 董采維（2013）. 指導教授、口試委員. 合作指導碩士論文. 9. 歐怡安（2015）. 網路書櫃的書. 被共同擁有. 10. 顏子淇（2015）. 網路平臺使用者. 收藏相同書目. 11. 范蔚敏（2018）. 音樂工作者與歌手. 所創作或演唱的歌曲. 6. Rice（2017）. 資料來源：本研究整理。表 2-3、社會網絡分析方法比較（中心性之探究為主要社會網絡研究指標）網絡分析指標. 研究 1. 2. 整體網域基本指標. ●. ●. 凝聚子群. ●. 核心邊緣. ●. 中心性分析. ●. 自我網域基本指標. 3. 4. ●. 5. 6. 7. 8. ●. ●. ●. 9. 10. 11. ●. ●. ●. ●. ● ●. ●. ●. ●. ●. ●. ●. ●. ●. 資料來源：本研究整理。. 31.

(41) 四、. 限制. 利用網絡理論和分析，研究歷史上、學術上的流通與交流歷程，旨在解決量化和質性方法之間缺乏對話和理解的問題，將量化的結果藉由視覺化呈現，能更加瞭解因果、產生新的認識論。網絡視覺化對網絡的影響，一方面能夠將淩亂的檔案、隱藏的行動者等資料進入可能揭示的強大的連接網絡，但另一方面，也有可能構成網絡視覺化的結果源自於資料面的偏見和假設。如同波拉斯（Porras, 2017a）所言，強調網絡中所有參與者的組織和推動運動的權力結構，是有鑑於構成現有數據的結構性不平衡，因此她對網絡科學分析藝術歷史模式的能力持懷疑態度。因為網絡的分析與呈現需要數據資料，對於較為邊緣或是相對弱勢的人會做出的計算不平等，所以，儘管她認識到分析大量數據的艱钜任務以及計算分析的潛力，以幫助我們更好地理解某些藝術歷史代理人和領域的傳遞性和中心性，但她也斷言需要「睜大眼睛」，檢查結構網絡的假設以及視覺化可能無意中強化的偏見（Porras, 2017b）。. 32.

(42) 第三節. 群體傳記學與社會網絡分析之結合研究案例. 社會網絡分析是群體傳記學的進階應用，歷史學家能夠利用群體傳記資料發現社會網絡的存在，並透過社會網絡分析技術跳脫歷史的線性敘述，以不同角度詮釋歷史，彰顯群體傳記的重要性。本節將介紹五個國內外群體傳記與社會網絡結合應用的案例平台，並於節末比較此五個平台功能與社會網絡分析層面（表 2-5）。. 一、. Trismegistos. Trismegistos（TM），以赫爾墨斯（Hermes）的著名綽號「透特」起名，其為埃及的智慧和寫作之神，在希臘宗教和哲學中發揮了重要作用，是一個旨在克服文本研究中語言和學科障礙的平臺，內容來自古代世界，特別是晚期的埃及和尼羅河谷（大約西元前 800 - 800 年）。TM 的核心組成部分是古籍文本，目前共有 759,163 個條目。此項成果起源於 2004 年科隆大學獲得 Sofja Kovalevskaja Award 補助開始進行「在埃及的希臘羅馬多語言和多文化研究」（Multilingualism and Multiculturalism in Graeco-Roman Egypt），利用現有的希臘古文工具（the Heidelberger Gesamtverzeichnis griechischer Urkunden aus Ägypten , HGV），並結合魯汶大學（universities of Leuven）的「古籍魯汶資料庫」（the Leuven Database of Ancient Books, LDAB）研究，在兩個學校的密切合作之下，TM 資料庫於 2005 年創建，它專注於提供來自古羅馬埃及（Graeco-Roman Egypt）已發表的紙質文獻的資料，之後拓展至銘文和埃及以外的紙沙草紙（papyrus）資料，地理範圍擴大到整個古代世界。這意味著 Trismegistos 越來越希望成為一個可以找到有關古羅馬埃及所有文本資訊的平台，從而促進跨文化和跨語言的研究（Trismegistos, 2019）。平台提供直接從文本文字、或是從匯聚的檔案（collections/archives）、地理位置、人物和網絡、文本作者等多重方式作為參考主體探索文本內容。舉例來說， 33.

(43) 萃取出地理資訊，就可從地圖上的點的密集度可以看出資料面所涉及的空間位置，在地名的呈現頁面，除了此地名的位置介紹、外部連結介紹、各語言名稱資訊、所出現的文獻，頁面右方提供 URI 識別符和 JSON 格式下載，頁面下方提供參考資料內容分析，包括語言、文獻類型、人名等圓餅圖等視覺化統計分析圖示，以及最下方的時間軸提供佐證文獻所涉及的時間年代區間（圖 2-13）。. 圖 2-13、TM 人物頁面 34.

(44) 人物網絡分析的部分，有三種網絡模式，分別為共同編輯和出版網絡、共同創作網絡、親屬關係網絡，前兩者為無向圖的共現關係，親屬關係為有向關係，根據不同網絡模式提供網絡分析指數，如連線向外連出及向內連進的出入度指數（In/Out-Degree）、中心性指數、離心率和所連結的節點數量等。節點顏色根據不同網絡也代表不同意義，像是代表不同語言來源資料（藍色=埃及語、綠色= 希臘語、黃色=混合、橙色=拉丁文、綠色=閃米特（Semitic）、粉紅色=其他語言、灰色=未知），點的大小根據或是編輯數量、創作數量標示，代表有多少條線連入，點越大連進的關係越多。此平台將資料的各種屬性和類型以地圖、統計圖、時間軸、網絡分析等多種視覺方式呈現，呈現資料多元運用的效果（圖 2-14）。. 圖 2-14、TM 編輯關係網絡圖表 2-4、TM 三種網絡模式人物網絡模式. 節點顏色. 連線關係. 共同編輯和出版. 深紅色為連線程共現. 中介中心性、接近中心. 共同創作. 度中心性高；深 (無向圖) 藍色為程度中心性低. 性、離心率、連結節點數、涉及文本數. 親屬關係. 代表不同語言來有向圖源資料. 出入度數量、連結節點數. 資料來源：本研究整理。 35. 社會網絡指標.

(45) 二、. People of Medieval Scotland（PoMS）. 英國藝術與人文研究理事會（Arts and Humanities Research Council, AHRC）和 Leverhulme Trust 基金會資助了一項為期三年的計畫（2013-2016），名為「十二世紀和十三世紀的蘇格蘭蓋爾式轉變」（the Transformation of Gaelic Scotland in the Twelfth and Thirteenth Centuries）。計畫團隊包括格拉斯哥（Glasgow）大學人文學院以及倫敦國王學院數位人文系，該計畫提供了對照（mapping）機制以及在 PoMS 資料庫社會網絡分析的探索性研究。中世紀蘇格蘭群像（ People of Medieval Scotland, PoMS ）資料庫（http://www.poms.ac.uk/），包含有關蘇格蘭或與蘇格蘭有關的人物參與資訊的彙編，集結了過去三個計畫的成果：The Paradox of Medieval Scotland （2007-2010）; The Breaking of Britain （2010-2013）; and The Community of the Realm in Scotland （2017-2020）。這些資訊是在 1093 年 11 月 13 日 Malcolm III 死亡到 1314 年 11 月 6 日在 Cambuskenneth 的 Robert I 之間議會文件中所載蘇格蘭人在此期間發生了王國的界限變化。為了保持國籍一致性，該資料庫涵蓋了亞歷山大三世去世後成為蘇格蘭一部分的所有領土，且資料庫不僅僅是所有人的瀏覽列表，它旨在利用社會網絡分析反映人們之間的互動和關係，社會網絡分析的部分，可使用多種模式進行篩選，像是家族關係、人物角色屬性、連線強度、接近中心性、中介中心性和特定幾位人物的自我網域分析。社會網絡分析是一種跨學科的方法、技術和概念，包括矩陣代數、圖論和數十年的社會學和人類學研究，研究結果能夠為中世紀歷史和數位人文學科提供新的模型、方法和思維，以及社會網絡分析方法應用於大規模數字樣本資料庫的可能性，充滿著令人困惑的挑戰以及深刻見解，該資料庫經過精心設計，以各項紀錄文獻重現當年社會背景（Jackson, Cornell and Hammond, 2014）。. 36.

(46) 這個計畫的開放性和大眾可以近用的程度上也是前所未有的。首先，此網站上提供了繪製資料集的資料庫。其次，使用 Gephi 軟體建立互動式的社會網絡視覺化功能，以便使用者可以更詳細地探索一些社會圖（sociograms）。第三，大部分成果發佈在近 500 頁的電子書，並可在網站免費獲取，資訊透明和易於獲取，將有助於鼓勵更多的學術研究（People of Medieval Scotland 1093-1371, 2019）（圖 2-15）。. 圖 2-15、PoMS 族譜網絡圖，左方分析網絡的各項數值，中間呈現關係，右下方呈現位於整體網絡的位置. 三、. 中國歷代人物傳記資料庫（The China Biographical Database, CBDB）. 此資料庫源自於郝若貝教授（Robert M. Hartwell, 1932-1996）教授的個人收集，他終生致力於研究中國歷史的社經變化，從 1970 年代始，即開發出收集傳記資料的程式，1990 年代初期開始將其所收集的資料建立開發成資料庫，至他離世前，此資料庫已收集了超過 2 萬 5 千人之傳記和譜系資料，郝若貝教授的目標在於重現單一個人在多脈絡中的面貌，像是探討個人與他人的地緣關係、職業出仕表現、或是家族關係等等（中國歷代人物傳記資料庫，2019）。此資料庫在郝若貝教授過世後，贈與哈佛燕京學社，目前由哈佛大學費正清中國研究中心、中央研究院歷史語言研究所與北京大學中國古代史研究中心負責 37.

(47) 建置，截至 2019 年 4 月為止，此資料庫共收錄約 427,000 人的傳記資料，這些人物主要出自七世紀至十九世紀，現正致力於增加收錄更多唐代和明清的人物傳記資料（https://projects.iq.harvard.edu/chinesecbdb/home）。其中在社會網絡的資料整理部分，紀錄超過 400 種社會關係，分為 10 大類和 15 小類，使用者可選擇以大類、小類或特定社會關係進行檢索，再依年代、性別等條件限縮，產生的人物關係資料，可輸出成社會網絡工具和地理資訊系統軟體可以讀取的檔案格式，為將群體傳記學、社會網絡分析、地理資訊系統等歷史研究與數位工具集結運用的最佳教材（科技部數位人文籌畫小組，2015）（圖 2-16）。. 圖 2-16、CBDB 傳主個人生平資訊、地理資訊、關係資訊. 38.

(48) 四、. 國家圖書館通用型古籍數位人文研究平臺. 以國圖特藏明人文集為文本，將其數位化成果全文轉置後，結合政大社資中心開發之各項數位分析工具，建置出一個既符合人文學者研究需求，又能提供大眾古籍內容分析的平臺（http://ming.ncl.edu.tw/）。平臺提供全文檢索、檢索結果後分類、文本自動標註、資訊視覺、統計分析、人物社會網絡分析等數位分析工具，並將持續進行文本擴充與數位工具之研發。其中提供社會網絡分析的史料人物關係分析能自動識別文本中的人名，產生視覺化呈現，並方便使用者在視覺圖面上編輯修改關係，即時同步更新人物關係矩陣並產生新的視覺圖，介面對於人文學者易上手好用（陳志銘，2018）（圖 2-17）。. 圖 2-17、古籍平臺史料人物關係工具視覺圖及編輯介面. 39.

(49) 五、. 臺灣歷史人物資料庫（Taiwan Biographical Database, TBDB）. 此資料庫（http://tbdb.ntnu.edu.tw）借鏡 CBDB，將所涉及的歷史人物時間及地點取自近代臺灣史，以《新修彰化縣志・人物志》作為資料庫素材進行數位人文工具開發，所收錄的 887 位人物分佈文化、經濟、政治、社會背景，字數超過百萬，地點含括彰化縣 26 鄉鎮市，時距長達 333 年。此資料庫已發展資料庫檢索、全文檢索、文本探勘、統計分析與社會網絡等分析工具，協助歷史人文學者研究。其中關於社會網絡分析的部分，從單一傳主網絡的探勘到傳主間的社群網絡建置，以及結合外部資訊和自動化概念分群所獲得的特徵向量，得出相似度分群，且得出的結果格式可匯出至其他社會網絡視覺化工具操作分析，或是搭配資料庫相關時間、空間統計功能、命名實體辨識技術等，觀察群體人物在歷史脈絡下的縱向橫向發展，以及透過人物與組織之間時空交集的網絡資料，以期從文本之間建構出宏觀的臺灣史（謝順宏、柯皓仁、張素玢，2018；謝順宏，2018）（圖 2-18）。. 圖 2-18、TBDB 傳主間的社群網絡 40.

(50) 表 2-5、具社會網絡分析功能之群體傳記平台網站名稱. 資料內容. Trismegistos. 古羅馬埃及時期地理資訊系統、統計圖中介中心性、接近中心古籍文本表、時間軸、URI 識別性、離心率、出入度指符、JSON 格式、社會數網絡分析. PoMS. 蘇格蘭人物官方族譜圖、社會網絡分析家族關係、人物角色屬資料性、連線強度、接近中心性、中介中心性、自我網域分析. CBDB. 唐朝至清朝的人地理資訊系統、社會網提供 Pajek 的格式，可物文本資料. 提供功能. 絡分析. 社會網絡分析層面. 進行視覺化分析. 古籍數位人文明人文集. 文本自動標註、統計分人物於文本共現網絡. 平台. 析、人名識別、社會網圖絡分析. TBDB. 彰化縣人物志. 地理資訊系統、統計分析與圖表、文字探勘與專有名詞識別、社會網絡分析. 人物共現網絡圖、自動分群功能、單一傳主的自我網域、傳主間的多方網域、提供 Gaphi 格式，進行視覺化分析. 資料來源：本研究整理。. 六、. 限制. 上述群體傳記學和社會網絡分析工具結合的國內外範例，在結果呈現上，為增加人文學者親近性，能跳脫數學、程式等艱澀工具一目了然，因此將資料轉換為提供視覺分析和比較的圖形資料，幫助觀察出廣泛的宏觀通論，此為文化歷史視覺化的意義。除了大範圍的宏觀現象觀察以外，個體的微觀可以提供更多細微的差別比較，甚至可能使宏觀觀點複雜化（Kienle, 2017a）。但是必需留意，創意性的資料視覺化，有時會破壞資訊所隱含的實證主義，從政治聯繫和社會情感的統計製圖，到人際交往的網絡圖，資訊視覺化、圖形化的力量，中間所遺失的資訊，經常是資料在建造時所依據的前提和參數，這些很容易在華麗圖表下被遺漏，因為在資訊設計領域，鼓勵圖形的效率、透明度、優雅、清晰度和直接性， 41.

(51) 在這些設計中，語言、視覺和統計都是緊密結合的，以便通過設計的簡潔性來呈現資訊；換句話說：「設計如此之好，以至於它們是看不見的。」因此，在視覺化背後的環境、主觀條件等因素需要再加以探討，以避免偏頗（Kienle, 2017b）。. 42.

(52) 第三章. 研究設計. 本章節第一節說明「研究對象」─臺灣音樂群像資料庫之群體傳記；第二節說明「研究步驟」；第三節「資料處理」為按人物的大事紀，系統化整理出的矩陣表；第四節「資料分析」以社會網絡分析軟體分析各項指標，並輔以統計軟體進行人物領域和社會網絡中心性相關分析。. 第一節. 研究對象. 本研究以臺灣音樂館建置之音樂人物導向網站─「臺灣音樂群像資料庫」為對象，網站建置時間始於 2011 年，搭上國家型數位典藏計畫（2002-2012）末班風潮而建置的人物主題網站，此網站以有系統蒐集、保存臺灣音樂相關人物之文字、圖像、作品、圖書文獻及影音資料，並整合臺灣音樂館現有資料庫、研究計畫及相關出版品，提供臺灣重要音樂人物之資訊。藉由此網站，擴充臺灣音樂知識學習的機會與環境，增進大眾對於臺灣音樂人物之瞭解，培養臺灣音樂創作、演出及研究人才，促進臺灣音樂文化之永續發展，並透過網路無國界之延展性，為目前認識臺灣音樂人物最具代表性的平臺。網站將音樂人物類型分為傳統音樂、藝術音樂、研究與教育、通俗音樂等四大領域，傳統音樂根據音樂類型進行次分類，藝術音樂、研究與教育、通俗音樂乃根據人物專長進行次分類（表 3-1、3-2）。另採階層式瀏覽（圖 3-1），提供人物照片索引、人物出生時間軸等瀏覽方式，搜尋框僅能鍵入音樂家中英文姓名檢索。每位人物擁有個人頁面，頁面資訊包含生平摘要、生平簡介、大事紀年表（圖 3-2）、作品清單及典藏物件，除了典藏物件頁面為圖片、影音數位物件展示外，其它頁面為純文字頁面。. 43.