基於臉書互動行為的關係圖領域專屬語言與工具 - 政大學術集成
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(2) 基於臉書互動行為的關係圖領域專屬語言與工具 A Domain Specific Language for Describing Facebook Interaction Graphs. 研 究 生：潘宗佐. Student：Tsung Tso Pan. 指導教授：陳. Advisor：Kung Chen. 恭. 國立政治大學 資訊科學系. 學. ‧ 國. 立. 政 治 大. Nat. n. A Thesis. er. io. al. sit. y. ‧. 碩士論文. iv. submitted to Department of Computer Science C Un. hengchi. National Chengchi University. in partial fulfillment of the Requirements for the degree of Master in Computer Science. 中華民國一百零六年七月 July 2017.
(3) 謝辭 這四年的研究日子裡，一直專注在技術實作的我開始慢慢地明白什麼叫研 究，過程雖然不輕鬆，但也學習到許多。在看著同學一個接著一個畢業， 總算輪到我要畢業了，首先感謝我的指導教授陳恭老師，總是在我有問題 需要協助時給予建議與鼓勵；非常感謝陳宇君、與陳百齡老師在口試的過 程指導我研究問題的定義與研究順序的指正，讓我明白研究過程所沒注意. 治 政 大 到的細節；還有在我研究過程之中，分享研究經驗的君孝，告訴我量表的 立 ‧ 國. 學. 旭峰，以及幫我建立系統七劇本的欣穎。沒有他們的協助，我很難從研究 中理出成果，除了感謝之外，還是感謝；感謝已畢業的同學瑞程、伯彥、. ‧. sit. y. Nat. 乃嘉、鈺竣、力弘、燕宜與奕凱把論文與簡報都借給我參考，特別要感謝. er. io. 瑞程，有什麼研究問題或是學校事務都能為我解答；還有在工作上給我彈. n. a. v. l C 性的長官同仁也讓我深深感謝著，不然我的論文很難完成；感謝幫我測試 ni. hengchi U. 系統填寫問卷的每一個人，以及公開論文的研究人員，讓我得以進行相關 探討，使我研究不至是空憑而來。最感謝的是我的家人在這段期間的陪伴， 忍受我任性地在家只做研究不顧家事的日子，最直接面對我所展現的壓 力，也是幫我張羅好生活中的每件事，沒有他們支持，我也無法堅持下去。 很多很多感謝在心中無法一一傳遞給每一位直接或間接幫忙到我的人，在 此也只能說聲，謝謝大家!!.
(4) 基於臉書互動行為的關係圖領域專屬語言與工具 摘要 因大量臉書用戶留下不少行為紀錄，吸引研究人員蒐集臉書資料，從中挖 掘具有價值的潛在資訊與研究成果，並用 Graph 點線關係圖視覺化呈現成 果。然而透過臉書 Graph API 蒐集資料的方法，自 2.0 版起漸漸提高了限 速限制，造成蒐集資料開始是一個問題。雖有研者人員提出應對方法，卻 也產生用戶識別度弱化問題。故本研究動機是提出一套工具能有效協助研. 政 治 大. 究人員進行臉書資料蒐集與建立關係圖以利進行分析與研究，在進行相關. 立. 臉書蒐集資料與社會網絡與社群網絡分析文獻探討後，實作一種基於爬蟲. ‧ 國. 學. 技術，蒐集具用戶識別度之臉書資料；以及提出描述臉書互動行為的關係. ‧. 圖領域專屬語言；實作對應之使用者操作介面工具，讓使用者透過圖形化 操作方式描述定義臉書粉絲頁、使用者、Hashtag、留言及回覆與貼文之. y. Nat. io. sit. 間互動行為建立關係圖。經過本研究實驗設計與驗證，證明蒐集資料具識. er. 別度、產生的關係圖是正確以及問卷調查指出 75% 受試人員認同本系統. n. a. iv. l C 可快速建立關係圖。未來可以結合爬蟲與關係圖領域專屬語言線上即時建 n. hengchi U. 立關係圖，以及導入更多社群分析功能，以利研究人員可以在本系統上進 行更深入的分析與研究。. 關鍵字：Facebook，爬蟲，領域專屬語言，點線圖. i.
(5) A Domain Specific Language for Describing Facebook Interaction Graphs Abstract The huge amount of digital footprints of Facebook users have become a good research resource and we have seen many good results developed by collecting data from Facebook and visualizing it to node-link diagram. However, there are more and more rate limits in Facebook Graph API since version 2.0. Although one could overcome the restriction of rate limits by creating more Facebook. 政 治 大. App resources, yet this makes user identification become cumbersome in. 立. analyzing the retrieved data. Therefore, the motivation of this research is to. ‧ 國. 學. provide a set of tools to assist researchers in collecting recognizable Facebook user data with a crawler and propose a domain specific language (DSL) to build. ‧. the relation graph by describing Facebook interactions. With our crawler and. y. Nat. the DSL tool, we are able to gather unique user data successfully. The. io. sit. experimental results show that we can construct node-link diagram conveniently,. n. al. er. and 75% of the surveyed subjects agreed that our tool could be helpful for building graph.. Ch. engchi. i Un. v. keywords: Facebook, crawler, domain specific langugae, node-link diagram. ii.
(6) 目次 摘要............................................................................................................................................. i Abstract ......................................................................................................................................ii 目次...........................................................................................................................................iii 表次........................................................................................................................................... vi 圖次..........................................................................................................................................vii 第一章 緒論............................................................................................................................... 1 第一節 研究背景與動機 ....................................................................................................... 1. 政 治 大. 第二節 研究目的與問題 ....................................................................................................... 3. 立. 第三節 研究方法 ................................................................................................................... 3. ‧ 國. 學. 第四節 研究成果與貢獻 ....................................................................................................... 4. ‧. 第五節 論文大綱 ................................................................................................................... 5. sit. y. Nat. 第二章 文獻探討與相關技術研究........................................................................................... 6. io. er. 第一節 臉書資料蒐集 ........................................................................................................... 6. al. 第二節 社會網絡與社群網絡分析 ....................................................................................... 6. n. iv n C h eLanguage) 第三節 領域專屬語言(Domain Specific 7 i U n g c h............................................................. 第四節 後端技術研究 ........................................................................................................... 8 2.4.1 服務導向架構(Service-Oriented Architecture) ........................................................ 8 2.4.2 微服務架構(Microservice Architecture) .................................................................. 9 第五節 前端技術研究 ......................................................................................................... 10 2.5.1 響應式網頁設計(Responsive Web Design) ........................................................... 10 2.5.2 單一頁面應用程式(Single Page Application) ........................................................ 10 第六節 資料儲存端技術研究 ............................................................................................. 11 2.6.1 關聯式資料庫 ......................................................................................................... 11 iii.
(7) 2.6.2 NoSQL 資料庫 ........................................................................................................ 11 第六節 小結 ......................................................................................................................... 12 第三章 系統設計與實作......................................................................................................... 13 第一節 臉書資料蒐集爬蟲設計 ......................................................................................... 13 3.1.1 資料蒐集人工操作實驗 ......................................................................................... 13 3.1.2 模擬瀏覽器要求訊息及訊息原始資料清理 ......................................................... 14 3.1.3 爬蟲行為設計 ......................................................................................................... 16 第二節 關係圖建立領域專屬語言設計 ............................................................................. 18 第三節 系統架構設計 ......................................................................................................... 20. 政 治 大 3.3.1 系統設計理念與技術應用 ..................................................................................... 20 立. ‧ 國. 學. 3.3.2 系統操作流程設計 ................................................................................................. 20 3.3.3 系統架構與實作 ..................................................................................................... 22. ‧. 3.3.4 使用者操作介面設計 ............................................................................................. 23. sit. y. Nat. 第四章 系統功能驗證............................................................................................................. 24. n. al. er. io. 第一節 分散式資料蒐集實驗 ............................................................................................. 24. i Un. v. 4.1.1 實驗資料 ................................................................................................................. 24. Ch. engchi. 4.1.2 實驗環境 ................................................................................................................. 27 4.1.3 實驗流程 ................................................................................................................. 28 4.1.4 比較蒐集結果 ......................................................................................................... 28 第二節 關係圖建立領域專屬語言情境實驗 ..................................................................... 30 4.2.1 實驗資料 ................................................................................................................. 30 4.2.2 實驗環境 ................................................................................................................. 43 4.2.3 實驗結果 ................................................................................................................. 43 第三節 關係圖劇本介面操作實驗 ..................................................................................... 48 4.3.1 實驗目標 ................................................................................................................. 48 iv.
(8) 4.3.2 實驗對象 ................................................................................................................. 48 4.3.3 實驗資料集 ............................................................................................................. 49 4.3.4 問卷設計 ................................................................................................................. 52 4.3.3 實驗結果與問卷報告 ............................................................................................. 55 第五章 結論與未來發展......................................................................................................... 59 第一節 結論 ......................................................................................................................... 59 第二節 研究限制與範圍 ..................................................................................................... 60 第三節 未來發展 ................................................................................................................. 60 參考文獻.................................................................................................................................. 61. 政 治 大 附錄.......................................................................................................................................... 64 立. ‧ 國. 學. 附錄 A. 關係圖建立 DSL 情境實驗設定資料................................................................... 64 附錄 B. 系統操作手冊 ........................................................................................................ 77. ‧. 附錄 C. 開放性問題問卷調查結果 .................................................................................... 90. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. v. i Un. v.
(9) 表次 表 1-1 研究問題與方法對應表 ................................................................................................ 3 表 3-1 登入要求訊息必要資料內容表 .................................................................................. 14 表 3-2 蒐集臉書資料要求訊息必要資料內容 ...................................................................... 15 表 3-3 蒐集臉書資料類型與細部內容表 .............................................................................. 16 表 4-1 分散式資料蒐集實驗資料表 ...................................................................................... 24 表 4-2 分散式資料蒐集實驗資料蒐集結果檔資料格式表 .................................................. 25 表 4-3 分散式資料蒐集實驗蒐集結果 .................................................................................. 28 表 4-4 情境使用者分享貼文數量對照表 .............................................................................. 30 表 4-5 情境使用者分享粉絲貼文數量對照表 ...................................................................... 31. 政 治 大. 表 4-6 情境使用者留言貼文數量對照表 .............................................................................. 31. 立. 表 4-7 情境使用者留言粉絲貼文數量對照表 ...................................................................... 32. ‧ 國. 學. 表 4-8 情境使用者回覆留言數量對照表 .............................................................................. 32 表 4-9 粉絲頁分享貼文數量對照表 ...................................................................................... 33. ‧. 表 4-10 粉絲頁分享粉絲貼文數量對照表 ............................................................................ 33. y. Nat. 表 4-11 粉絲頁留言貼文數量對照表 .................................................................................... 34. io. sit. 表 4-12 粉絲頁留言貼文數量對照表 .................................................................................... 35. n. al. er. 表 4-13 Hashtag 貼文數量對照表 .......................................................................................... 35. i Un. v. 表 4-14 Hashtag 粉絲頁數量對照表 ...................................................................................... 35. Ch. engchi. 表 4-15 Hashtag 貼文留言總數量對照表 .............................................................................. 36 表 4-16 關係圖建立領域專屬語言情境設定表 .................................................................... 37 表 4-17 關係圖建立領域專屬語言情境實驗結果表 ............................................................ 43 表 4-18 受試者基本資料調查表 ............................................................................................ 52 表 4-19 系統可用性量表 ........................................................................................................ 53 表 4-20 系統認同度調查 ........................................................................................................ 54 表 4-21 受試者資料調查結果 ................................................................................................ 55 表 4-22 系統可用性尺度量表(SUS)測量結果 ...................................................................... 56 表 4-23 系統認同度調查結果表 ............................................................................................ 57. vi.
(10) 圖次 圖 1-1 研究目的與問題圖 ........................................................................................................ 3 圖 3-1 不同瀏覽器取回同一用戶識別子值示意圖 .............................................................. 13 圖 3-2 臉書登入訊息原始資料示意圖 .................................................................................. 14 圖 3-3 貼文分享訊息 URL 呼叫順序示意圖 ........................................................................ 14 圖 3-4 訊息原始資料 JSON 格式示意圖 ............................................................................... 15 圖 3-5 訊息原始資料 JSON 格式用戶識別子位置示意圖 ................................................... 15 圖 3-6 爬蟲登入流程圖 .......................................................................................................... 17 圖 3-7 爬蟲蒐集貼文相關資料流程圖 .................................................................................. 17 圖 3-8 臉書貼文示意圖 .......................................................................................................... 18. 政 治 大. 圖 3-9 節點行為關係示意圖 .................................................................................................. 19. 立. 圖 3-10 使用者蒐集目標貼文操作流程圖 ............................................................................ 21. ‧ 國. 學. 圖 3-11 使用者建立與檢示關係圖操作流程圖 .................................................................... 21 圖 3-12 系統功能架構圖 ........................................................................................................ 22. ‧. 圖 3-13 系統架構圖 ................................................................................................................ 22. y. Nat. 圖 4-1 分散式資料蒐集實驗流程圖 ...................................................................................... 28. io. sit. 圖 4-2 分散式資料蒐集資料比較結果未過濾雜訊圖 .......................................................... 29. n. al. er. 圖 4-3 分散式資料蒐集資料比較結圖 .................................................................................. 29. i Un. v. 圖 4-4 A3 資料集忠實粉絲頁關係圖..................................................................................... 49. Ch. engchi. 圖 4-5 A3 資料集抽獎名單關係圖......................................................................................... 50 圖 4-6 A3 資料集爭議貼文關係圖......................................................................................... 50 圖 4-7 A3 資料集熱門話題關係圖......................................................................................... 50 圖 4-8 A3 資料集爆紅貼文關係圖......................................................................................... 51 圖 4-9 A3 資料集意見領袖響應關係圖................................................................................. 51 圖 4-10 A3 資料集粉絲頁類型關係圖................................................................................... 51 圖 4-11 A3 資料集手動建立共同回覆同篇留言之粉絲頁關係圖....................................... 52 圖 4-12 A3 資料集手動建立共同回覆同篇留言之使用者關係關係圖............................... 52. vii.
(11) 第一章 緒論 本論文研究主題為「基於臉書互動行為的關係圖領域專屬語言與工具」，本章 將針對此題目所在的研究背景與發想動機，產生的研究目的與問題，用什麼研究方法 進行問題解答，以及研究成果與貢獻作說明，並介紹本論文整體架構。. 第一節 研究背景與動機 根據 Facebook (以下簡稱臉書) 2015 年公佈數據所示，用戶數量已達 16 億，其 中每月超過 10 億活躍用戶在社團裡發現、體驗、和實現生活大小事，並與他人一起發 現新事物(洪聖壹，2015)。使得社會名人或企業組織，乃至一般廣大用戶皆透過臉書. 政 治 大. 進行密切的互動與交流。凡舉新聞媒體，政治人物、表演藝人與網路紅人紛紛成立了. 立. 臉書粉絲專頁，藉以增加曝光度及知名度，利用臉書傳播能力來發揮與建立自身或組. ‧ 國. 學. 織的影響力，因此臉書無論是社群互動或商業應用都扮演著舉足輕重的角色。 因為大量用戶在臉書粉絲專頁上進行貼文、按讚、分享、留言與回覆等行為活. ‧. 動與紀錄。這些行為活動與記錄在公共議題發生期間，極具研究價值，故有研究人員. Nat. sit. y. 蒐集粉絲頁貼文資料及其分享貼文，分析其中的超連結進行分析統計，以供研究人員. er. io. 快速了解粉絲頁貼文內容分布狀況，並藉此了解在不同情境下的社交媒體策略以及與. al. 粉絲之間的互動關係(李燕宜，2014)；或是蒐集臉書粉絲頁貼文及其貼文按讚與留言. n. iv n C 等內容，解析粉絲頁貼文內容尋找分享其它粉絲頁的貼文作為出發點，尋找公共議題 hengchi U. 事件發生期間粉絲頁間關聯性(林瑞程，2015)；亦或基於析粉絲頁貼文、貼文分享 數，及其貼文按讚與留言數與留言內容等，研究具備何種特質的貼文內容較易擴散， 發掘其他可能影響臉書貼文擴散的關鍵因子(李薏瑩，2016)；或是蒐集貼文分享與留 言者等資料進行研究找出積極分享者與留言者(熊凱文，2015)；再者蒐集貼文分享與 留言及其回覆者等資料，進行訊息散播行為視覺化(魏浩翔，2015)等研究均是對於臉 書同戶留下的行為記錄資料進行蒐集與分析研究，無不顯示研究人員對於臉書上的資 料有相當程度重視。 為了順利進行研究工作，臉書免費提供 Graph API 以利研究人員進行蒐集臉書 資料，讓研究人員先在臉書建立一個用戶應用程式，取得特定存取碼後，依據自身需 求開發臉書蒐集工具，以取得所需臉書資料。然而，自 2016 年起 Graph API 的使用並 1.
(12) 非毫無限制，必須遵守臉書所要求的資料存取限速規範。外部應用程式依據用戶數 量，可以在每小時可以發出總共用戶數量乘上 200 次呼叫，也就是說假設外部應用程 式有 100 位用戶，這表示該應用程式每小時可以發出 20,000 次呼叫，超過這個數量， 則需要等待 1 個小時之後，資料存取的要求才會被再次臉書接受。研究人員投入資源 開發分散式臉書資料蒐集工具，試圖透過分散式運算方法避開 Graph API 限速所增加 的時間成本(陳霈，2016)，唯該工具只針對粉絲專頁及其貼文進行資料蒐集，並無蒐 集用戶在粉絲專頁上的按讚、分享、留言與回覆等行為記錄，對於需要臉書用戶行為 記錄作為依據之研究(李薏瑩，2016；熊凱文，2015；魏浩翔，2015)無助益。或是， 利用技術平台所提供之平行處理技術，盡可能在最短時間內蒐集粉絲頁貼文、按讚與 留言資料(鄭博元，2015)，而美中不足是缺少蒐集貼文分享資料，無助訊息擴散(李薏. 政 治 大 凱文，2015)。且自 Graph API 第 2.0 版起，因應隱私權保護問題，在回傳蒐集資料 立 瑩， 2016；魏浩翔，2015)之相關研究，也無法提供回覆資料供探討用戶討論議題(熊. 時，有關用戶識別子不在是唯一值，而是應用程式作用域用戶識別子，也就是不同的. ‧ 國. 學. 應用程式對於相同用戶回傳不同的識別子(Pymaster，2014)，這意味著研究人員透過建. ‧. 立多個應用程式嚐試突破限速所提升時間成本，會因為取得的用戶識別子不相同而大 大降低了用戶識別度，這代表需要識別度之研究(熊凱文，2015)將大受到影響，也降. Nat. sit. y. 低了資料共享可能性(周世恩，2015)。. er. io. 在林瑞程(2015)的研究中，透過點線關係圖(node-link diagrams，以下簡稱關係. al. iv n C network analysis，以下簡稱 SNA)技術，找出影響力高的粉絲頁，巨大化這些粉絲頁節 hengchi U n. 圖 ) 突 顯 出 公 共 議 題 事 件 中 具 影 響 力之 粉絲 頁 ， 其 背 後 倚賴 社群 網 絡 分 析 (Social. 點並著上色彩，讓觀看者可以很快速地掌握研究人員想呈現的資訊；或是利用關係圖 視覺化呈現關鍵字詞共同關係(吳君孝，2014；林靖雅，2015)；或是呈現分享路徑視 覺化(魏浩翔，2015)等，尚有許多研究利用關係圖呈現(范姜雅藍，2012；梁煜銜， 2012)。可知，運用社群網絡分析技術研究臉書，配合關係圖有助於研究人員呈現研究 成果。因此可以發現，基於臉書資料的研究皆需進行資料蒐集，部份研究需蒐集具識 別度資料，方能進行 SNA 分析用以關係圖視覺化呈現研究成果。不同的研究呈現的關 係圖裡代表著某種角色關係，但雖是同樣透過關係圖呈現研究成果，卻因各研究人員 使用不同工具而有不同地建立關係圖方法，故本研究動機即是提出一個工具能有效協 助研究人員進行臉書資料蒐集並提出一套建立關係圖以供後續使用熟悉 SNA 工具進行 分析與研究。 2.
(13) 第二節 研究目的與問題 基於上述研究動機提出一套工具能有效協助研究人員進行臉書資料蒐集與建立 關係圖以利進行分析與研究，故如圖 1-1，本研究以下兩項研究目的： 1. 協助研究人員蒐集具研究價值與用戶識別度之臉書資料。 2. 實作一套工具輔助研究人員基於臉書資料建立關係圖。 基於上述兩項目的，延伸出以下四項研究問題： 1. 問題一，探討該蒐集哪些資料? 2. 問題二，如何確保蒐集的用戶資料具識別度? 3. 問題三，如何描述建立關係圖? 4. 問題四，如何確保本工具能快速有效地建立關係圖?. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. al. sit. y. Nat 圖 1-1 研究目的與問題圖. i n C U h e n研究方法 第三節 gchi. v. 為了探討與解答上述研究問題，本研究將採用文獻探討法，系統實驗法以及問 卷調查法進行問題探討工作，研究問題與對應方法及預期成果如下表 1-1。 表 1-1 研究問題與方法對應表 研究問題. 研究方法. 研究預期結果. 問題一，探討該蒐集哪些資料. 文獻探討法. 透過相關研究文獻探討後整理出本研 究臉書蒐集資料類型. 問題二，如何確保蒐集的用戶資. 系統實驗法. 3. 透過系統實作與實驗法找出方法蒐集.
(14) 料具識別度. 具識別度之臉書資料. 問題三，如何描述建立臉書資料. 文獻探討法. 透過相關研究文獻探討整理後，基於. 關係圖. 系統實驗法. 理論基礎建立一套描述建立關係圖. 問題四，如何確保本工具能快速. 系統實驗法. 透過系統實作與實驗法建立一套工具. 有效地建立關係圖. 問卷調查法. 協助研究人員建立關係圖，並進行問 卷調查統計系統可用與否. 研究步驟將依研究問題依序進行相關探討與設計驗證. 政 治. 第四節 研究成果與貢獻 大. 立. ‧ 國. 學. 本研究成果係提出一套工具：「臉書資料蒐集與關係圖建立系統」，透過系統 使用操作介面協助研究人員建立自己的資料集進行臉書資料蒐集，待蒐集完畢後即可. ‧. 透過本系統提供之劇本或自行定義關係圖之功能建立臉書關係圖。而本系統進行 28 位 研究人員系統操作與問卷調查，其中 75% 認同本系統可以快速建立關係圖，故本系統. sit. y. Nat. 貢獻如下. n. al. er. io. 1. 可分散試蒐集臉書資料並確保用戶識別度，本系統臉書蒐集功能可分散佈署不. i Un. v. 同機器環境下進行臉書資料蒐集，經本研究實驗與驗證後，確保在不同機器環. Ch. engchi. 境下蒐集到的用戶資料識別子是相同的，也就是資料具有識別度。 2. 提出一套領域專屬語言(Domain Specific Language，以下簡稱 DSL)建立臉書關 係圖，本研究於進行相關文獻探討後，依據圖學理論建立一套 DSL 可以描述如 何建立關係圖。 3. 與社群分析專家合作建立七套劇本，依據本研究所提出之 DSL 後與社群分析專 家建立七套劇本，可以讓研究人員快速建立關係圖。. 4.
(15) 第五節 論文大綱 本研究論文主要分為五個章節，第一章主要在介紹本研究的背景與動、目的與 問題、方法、成果與貢獻等；第二章進行文獻探討與相關技術研究，進行臉書資料蒐 集、社會網絡與社群網路分析、領域專屬語言(Domain Specific Language，以下簡稱 DSL)等作為蒐集臉書資料類型與 DSL 定義的理論基礎與前後端與資料儲存端相關技術 研究作為系統設計原則；第三章介紹本論文的系統設計與架構，說明臉書資料爬蟲設 計、關係圖建立 DSL 設計與系統架構設計等內容；第四章，說明本系統的功能驗證與 成果展示，進行的實驗方式與實驗結果；第五章提出本論文的結論與未來可能的發 展。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 5. i Un. v.
(16) 第二章 文獻探討與相關技術研究 本章主要目的在探討臉書資料蒐集方面的文獻資料，作為研究問題一，探討該 蒐集哪些資料之實證依據，再接著深入了解社會網絡與社群網絡分析與領域專屬語言 (Domain Specific Language)，進而研究相關前端、後端及資料儲存端技術，作為本研究 建立一套蒐集臉書資料功能與描述關係圖建立之系統實作設計參考理念。. 第一節 臉書資料蒐集 Mark Zuckerberg 於 2004 年創立 Facebook，中文又稱為臉書，本只提供給哈佛 大學的學生使用讓彼此互相聯繫的網路空間，在隨後幾年也開放給其它學校使用，一. 政 治 大 億之數。因此也吸引不少研究人員蒐集臉書資料進行研究，故臉書推出 Graph API 供 立. 直到 2006 年正式宣布對外全球開放，至到 2015 年公佈數據所示，用戶數量已高達 16. ‧ 國. 學. 研究人員取得臉書資料，以利進行研究工作。而不同研究人員基於研究目題蒐集不同 類型的臉書資料，諸如專注蒐集貼文資料(陳霈，2016)；或基於粉絲頁蒐集該粉絲頁. ‧. 貼文、按讚與留言(林瑞程，2015)；亦或同樣基於粉絲頁貼文、額外蒐集貼文分享 數，及其貼文按讚與留言數與留言內容等(李薏瑩，2016)；蒐集粉絲頁貼文、貼文分. y. Nat. sit. 享與留言資料(熊凱文，2015)；蒐集粉絲頁貼文、貼文分享、留言及其回覆者資料(魏. n. al. 同戶留下的行為記錄資料進行蒐集與分析。. Ch. engchi. er. io. 浩翔，2015)；蒐集粉絲頁貼文、按讚與留言資料(鄭博元，2015)等研究均是對於臉書. i Un. v. 第二節 社會網絡與社群網絡分析 「社會網絡」一詞最早由 Barnes(1954) 提出，用以表示一組真實存在之社會關 係。有許多學者對社會網絡提出定義，Mitchell(1969) 將社會網絡定義為某一群體中， 個體間特定的連結關係，其中正式與非正式之人際關係，都可視為社會網絡。 Pattison (1993) 則認為，社會網絡關係為社會組織中，組織或個人間相互連結之關係集合。 「網絡」形成的基本元素是節點(node)與連結節點的線(line)，有了節點與線，才能進 一步形成面，甚至於形成網絡結構。而根據(Hanneman and Riddle, 2005)研究定義，將 社會網絡歸納至少包括三個要素:. 6.
(17) 1. 行 動 者 (actors) ： 網 絡 中 所 定 義 的 人 、 事 、 物 稱 為 行 動 者 ， 也 被 視 為 節 點 (nodes)，這些行動者經常同時屬於許多不同的網絡，而且在各個網絡內扮演不 同的角色，行動者是網絡的主體。 2. 關係(relationship)：網絡的第二個要素就是關係，包含關係的「存在」以及關係 的「型態」，行動者由於某種關係的存在而產生互動。 3. 連結(linkages)或連帶(ties)：當行動者想要與另一位行動者建立關係時，必須透 過某種途徑(path)，直接或間接地達成關係的建立，這種互相連結的基本單位稱 為「連帶」(ties)。 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. 政 治 大 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 立 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. 發點。由於社會網絡分析相關研究歷史悠久，被廣泛地應用在各個不同領域，諸如：. ‧ 國. 學. 社會學、商業管理學、生物以及資訊科學等領域(Jun et al., 2006)。其中資訊科學領域. ‧. 在 社 會 網 絡 分 析 上 ， 導 入 資 訊 分 析 技 術 ， 例 如 ： HITS(Hyper Induced Topics Selection)、Semantic Web、Page Rank 以及 Modularity 等(李政德等，2008；陳信固，. Nat. er. io. sit. y. 2012；Ding et al，2004；Vise and Malseed，2005)。. n. 第三節 領域專屬語言(Domain Specific a v Language) 領 域 專 屬 語 言 (Domain. i l C n U h n g c h，i 以 下 簡 稱 SpecificeLanguage. DSL) ， 在 Desursen et. al.(2000) 定義下，是一種經過適當抽像化與符號描述，聚焦且局限在特定問題領域的 程式或可執行規格化語言。而 Language Implementation Patterns 一書的作者 Terence Parr(2009) 認為 DSL 就是一種電腦語言，為處理特定領域目問題而設計出來提升該領 域使用者的生產力。另一本討論 Domain Specific Language 作者 Martin Fowler(2010) 則 認為 DSL 不同於一般用途程式語言(Genernal Purpose Language)用以處理任何種類的軟 體問題，而且針對特定知識領域的問題，並非是什麼新穎名詞，已長久在軟體業界中 使用。接著 Martin Fowler 進一步將 DSL 實作分為兩種型式：internal DSL：一種設計 方法是奠基於現行一般用途程式語言上，利用該程式語言的特性，以其為 DSL 的設計 平台與執行環境，透過設計函式庫或定義關鍵字、巨集的方式來設計 DSL，這種作法 7.
(18) 的好處是可以不需從頭設計程式語言，且可以保留許多寄主程式語言的優點，實作上 不需重新設計程式語言的架構與編譯原理。另一個為 external DSL：使用編譯技術與程 式語言設計方法，重新設計一種別於主要語言的程式語言，包含詞彙(lexis)、語法 (syntax)和語意(semantic)，並且以現行程式語言實作此 DSL 的編譯器(compiler)或直譯 器(interpreter)，透過直譯器或翻譯工具(語言轉換)將此 DSL 的程式碼轉譯成主要程式 語言的程式碼。. 第四節 後端技術研究 2.4.1 服務導向架構(Service-Oriented Architecture). 治 政 大 型，主要概念是針對企業需求組合而成的一組軟體元件。組合的元素通常包括：軟體 立 元件、服務及流程三個部份。當企業面對外部要求時，流程負責定義外部要求的處理 服務導向架構(Service-Oriented Architecture，以下簡稱 SOA)一種系統架構模. ‧ 國. 學. 步驟；服務包括特定步驟的所有程式元件，而軟體元件則負責執行工作的程式。SOA 已成為現今軟體發展的重要技術，透過 SOA 讓異質系統整合變得容易，程式重複使用. ‧. 度也提高。不必自行開發或擁有所有程式元件，發展者可以視其需要組合網路上最好. sit. y. Nat. 的服務。不受限於特定廠商的產品功能或是平台，達到真正的開放性(Openness)。從分. er. io. 散式元件架構到 SOA 概念上，SOA 如同物件導向、軟體元件等軟體技術一般，運用. al. n. 小的零組件組合成應用系統。但 SOA 強調的是如何將彼此關係鬆散的應用系統功能元. ni C h具有下列技術特性： 件在網路上發行、組合及使用。SOA U engchi. v. 1. 分散式架構 (distributed)－SOA 的組成元件是由許多分散在網路上的系統組合而 來 ， 可 能 是區 域 網 路 ， 也 可 能 是 來 自 廣 域網 路 。 例 如網 站 服 務技 術 (web services) 就是運作 HTTP 來相互連結的 SOA。如此的作法，也使得網站服務技 術很快的就成為所有支援網際網路的系統平台均能使用的技術。 2. 關係鬆散的界面 (loosely coupled)－傳統的系統主要是將應用系統功能需求切割 成相互關聯的小零組件：模組、物件或元件，發展者要花費極大的心力了解零 組件是如何設計及使用，以確保不會違反零組件連接關係限制。如此一來，若 要以不同零組件替換原始設計，就成為一件困難的事。SOA 的作法是以界面標 準來組合系統，只要符合界面要求，零組件可以任意替換，大幅提高系統變更 的彈性度。 8.
(19) 3. 依據開放的標準 (Open standard)－使用開放標準是 SOA 的核心特色，過去的軟 體元件平台如 CORBA、DCOM、RMI、J2EE 採用專屬協定作為元件連結的規 範，使得不同平台的元件無法相通。SOA 則著重於標準與互動性，將可避免不 同平台 (.NET web services 與 Java web services) 開發程式間相互整合的困擾。 4. 以流程角度出發 (process centric)－在建構系統時，首先了解特定工作的流程要 求，並將其切割成服務界面(包括輸入與輸出資料格式)，如此其他的發展者就 可以依據服務界面開發 (或選擇) 合適的元件來完成工作。. 2.4.2 微服務架構(Microservice Architecture) 微服務 (Microservices) 是一種軟體架構風格，它是以專注於單一責任與功能的. 政 治 大 用程式。微服務的起源是由 Peter Rodgers 博士於 2005 年度雲端運算博覽會提出的微 立. 小型功能區塊 (Small Building Blocks) 為基礎，利用模組化的方式組合出複雜的大型應. Web 服務 (Micro-Web-Service) 開始，直到在 2011 年春季的軟件架構師大會上首次亮. ‧ 國. 學. 相微服務一詞(wikipedia，2017)。如今在 2014 年 03 月 25 號時，Martin Fowler 與. ‧. James Lewis 在網路上發表一篇文章，共同定義微服務是由以單一應用程式構成的小服 務，自己擁有自己的行程與輕量化處理，服務依業務功能設計，以全自動的方式部. Nat. sit. y. 署，與其他服務使用 HTTP API 通訊。同時服務會使用最小的規模的集中管理 (例如. er. io. Docker) 能力，服務可以用不同的程式語言與資料庫等元件實作，不需局限在某種平台. al. iv n C Microservices》一書中，作者對 SOAh和微服務的區別給出了定義：你可以把微服務想 engchi U n. 上 。 人 們 常 把 SOA 與 微 服 務 進 行 比 較 ， 於 是 Sam Newman 的 《 Building. 成是 SOA 的一種實踐方式，正如 XP 或 Scrum 是敏捷軟體開發的實踐方式。面向服務 架構（SOA）的概念已有十多年，SOA 提出了一種架構設計思想，但沒有給出標準的 參考實現，所以當微服務架構出現時， 讓人以為是一套全新的架構思想，但事實上它 的本質依然是 SOA 的一種實踐方式。. 9.
(20) 第五節 前端技術研究 2.5.1 響應式網頁設計(Responsive Web Design) 響應式網頁設計(Responsive Web Design，以下簡單 RWD)概念於 2010 年為網頁 設計師 Ethan Marcotte 所提出的網頁設計方法。傳統上網頁設計預設操作使用者為一 般家用電腦或筆記型電腦的瀏覽者為主，因此在設計與建立網頁時會以此規格作為預 設頁面的大小，然而隨著行動裝置如平板電腦及智慧型手機普及，傳統上網頁設計並 未將使用畫面較小的行動裝置納入設計考量。於是瀏覽者在使用行動裝置瀏覽頁面 時，常因為網頁畫面設計大於畫面而造成內容觀看不便。因此為了滿足行動裝署瀏覽 者的需求，而另外製作「行動版」的網站，雖然可以解決大多數行動裝置瀏覽網頁者. 政 治 大. 的不便，但卻提高了企業網站建置成本。故 Ethan Marcotte 提出響應式網頁設計方. 立. 法，透過 CSS 版面配置技術，偵測瀏覽者畫面解析度，再以百分比的方式改變網頁頁. ‧ 國. 學. 面的佈局排版，讓不同的設備都可以正常瀏覽同一網站，提供最佳的瀏覽體驗。. ‧. 2.5.2 單一頁面應用程式(Single Page Application). y. Nat. Mesbah 與 Deursen (2007)的技術報告裡提出一個很重要的問題，那就是網頁應. io. sit. 用程式因為互動性差，導致網頁使用者得到的回應性不佳。造成這個問題來自傳統的. n. al. er. 網站設計是多頁模式(Multi-Page Model)，網頁使用者必須自己按下某特定網頁按鍵，. i Un. v. 將資料送到遠端網頁伺服器，等伺服器回傳對應網頁內容，待瀏覽器重新載入網頁內. Ch. engchi. 容處理完畢後，方能將內容顯現在網頁使用者面前，這就是回應性不佳的主因。因此 單一頁面應用程式(Single Page Application，以下簡稱 SPA)的設計模式就被提出來解決 這個問題，透過 SPA 設計網頁，可以提供網頁使用者更接近桌面應用程的使用經驗， 即時的回應功能提高了網頁與使用者之間的互動性。這是因為 SPA 設計模式，不同於 傳統多頁模式(Multi-Page Model)網站運作方法，跟遠端網頁伺服務要求資料時，只傳 輸更新部分畫面的資料，所佔用資源較少，再取得回應資料後也只是更新網站畫面部 份內容，比起重新載入整個網頁能更快速的回應給使用者，故能提高使用者操作體 驗，現在各大網站均採用此設計模式，如 Google、Twitter 及臉書等。. 10.
(21) 第六節 資料儲存端技術研究 2.6.1 關聯式資料庫 早在 1969 年，Edgar F. Codd 第一次提出的關聯式資料模型的概念，但是當時只 是在 IBM 公 司的內部刊物，並未受到太多關注，直到隔年在計算機協會(ACM)上發表 了 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks 論文才引起大家的注意。關聯 式資料庫系統將所有的資料都透過行與列的二元表現形式表示出來，在網狀資料庫系 統與階層是資料庫系統中所存在的資料結構變更困難的問題，是由於樹狀結構以及資 料與資料結構之間的依賴程度過高的關係，而關聯式資料庫藉由多筆的資料能根據值 來進行連結，使得各個資料獨立存在，消除了資料與資料結構之間的依賴性，所以在. 政 治 大. 關聯式資料庫系統中，資料結構的更動變得簡單許多。. 立. ‧ 國. 學. 2.6.2 NoSQL 資料庫. NoSQL 通常被稱為非關聯型資料庫，是一種不同於關聯式資料庫管理系統設計. ‧. 方式，簡單比喻關聯式資料庫如同一個制式書櫃，分每層及每格，能放的書大小是有. y. Nat. 規定的，利用 table 表示，也就是資料的樣態如同書本般，是有一定大小規範的，那就. io. sit. 很容易處理，但是資料如 果是包裹，如同檔案，有大有小，如何放置在書架上，也就. n. al. er. 是說關聯式資料庫是不合適處理。大數據幾乎無法使用目前傳統的資料庫管理系統處. i Un. v. 理，其特色是必須使用「在數十、數 百甚至數千台伺服器上同時平行運行的軟體」。. Ch. engchi. 目 前 應 用 最 廣 泛 的 資 料 庫 架 構 是 非 關 聯 型 資 料 庫 ， 例 如 ： BigTable 、 Apache Cassandra、MongoDB、CouchDB，大致可以分為下列幾類。 鍵與值(Key/Value)型： 存放鍵值成對的簡單構造。如 Amazon.com 的 Amazon Dynamo 採 用的資料模式。 列 指向的表形式型：具有能夠處理列方向的構造。如 Google 的 BigTable。 文件指向 型：轉換成 XML、JSON 等文件形式保存方式。如 10gen 公司的 MongoDB， Apache 的 CouchDB 等。 目前最有名的 NoSQL 的大型商業應用就是 Google 自主開發的 BigTable 和 Amazon 的 Dynamo，而在開放原始碼計畫上則有 HBase 和 Apache 的 Cassandra。通常在有需要大量資料處理的狀況下才會使用到非關聯式資料庫，因為其 沒有 JOIN 的概念，每一份資料都是獨立的，不像關聯式資料庫，由於資料表之間有關 聯存在，因此必須儲存在同一台伺服器上，不易於分散資料與擴充儲存空間。 11.
(22) 第六節 小結 透過臉書資料蒐集相關文獻探討之後，本研究問題一：探討該蒐集哪些資料便 有了解答，故本研究蒐集臉書資料類型為粉絲頁、使用者、粉絲頁貼文、貼文分享、 貼文留言與其回覆等資料，作為本系統實作蒐集功能主要蒐集資料內容，其中林瑞程 (2015)研究整理指出，按讚資料價值最低，故按讚資料不列入本研究蒐集範圍。而在 經過社群分析相關研究探討，把取得之臉書相關資料，定義粉絲頁、用戶、貼文、留 言、回覆等為行動者，透過描述連結路徑，建立行動者彼此間互動關係作為關係圖領 域專屬語言(Domain Specific Language 以下簡稱 DSL)之理論基礎。後續分析則利用社 群網絡分析技術，依 HITS 演算法計算結果調整行動者，也就是節點大小以突顯重要 角色，再用 Modularity 演算法分群標色關係圖節點，以找出彼此之間的共同性作為視 覺化參考數據。. 立. 政 治 大. 綜合 DSL 研究學者與業界人士所闡述得知，DSL 即是針對特定問題領域所產生. ‧ 國. 學. 設計出的電腦語言，故依據 Martin Fowler 分類方式，本研究採用 Java 程式語言進行系 統開發，並非能滿足 internal DSL 所提要件。因此，基於臉書互動行為的關係圖領域. ‧. 專屬語言採 external DSL 設計方法，將蒐集到的臉書資料名詞轉化成詞彙(lexis)，再透. y. sit. io. er. 為的關係圖。. Nat. 過自訂語法(syntax)達成如何建立互動關係語意(semantic)，進而描繪出一份臉書互動行. 在進行相關技術研究後，本研究後端以 SOA 作為系統設計理念，用以微服務架. n. al. Ch. i Un. v. 構實作分散式架構、開放標準與關係鬆散的界面。而為了讓使用者能操作快速建立關. engchi. 係圖，將 RWD 配合 SPA 作為開發前端的規範發展一套響應式使用者操作介面。最 後，本研究雖會處理到不算小量的資料，但還尚屬關聯式資料庫所成承受範圍，且大 數據資料處理並非本研究問題所探討範圍，故本研究採用關聯式資料庫作為資料儲存 技術採用方案。. 12.
(23) 第三章 系統設計與實作 本章將依問題二、三、四之探討進行本研究實作之「臉書資料蒐集與關係圖建 立系統」設計方式、技術應用與操作判面之詳細介紹說明。首先是探討問題二，如何 確保蒐集的用戶資料具識別度，說明如何透過先行實驗與反複操作得到如何取得相同 識別子，以及取得資料與解析的方式；其次是探討問題三，如何描述建立關係圖，透 過社會網絡與社群網絡分析文獻探討結果明白如何描述定義出行動者。最後，為了探 討問題四，如何確保本工具能快速有效地建立關係圖實作設計一套使用者操作介面， 讓使用者能透過幾個步驟操作即可建立新的關係圖。. 第一節 臉書資料蒐集爬蟲設計. 立. 3.1.1 資料蒐集人工操作實驗. 政 治 大. ‧ 國. 學. 依照上述章節所示，本研究蒐集臉書資料類型為粉絲頁、使用者、粉絲頁貼 文、貼文分享、貼文留言與其回覆等資料為實作蒐集功能主要蒐集資料內容。本小節. ‧. 主要進行研究問題二探討，如何確保蒐集的用戶資料具識別度，也就是確保蒐集之貼. Nat. sit. y. 文、貼文分享、貼文留言其其回覆用戶資料是具識別度。在臉書資料蒐集相關文獻探. er. io. 討中可以發現，研究人員皆是透過臉書 Graph API 進行資料蒐集，也因如此，蒐集回. al. iv n C (Pymaster， 2017)。故本研究進行一項假設，假設透過不同登入臉書帳號操作瀏覽器 hengchi U n. 來的用戶資料的用戶識別子不在是唯一值，而是應用程式作用域用戶識別子. 蒐集臉書資料會否有相同識別子不一問題，經操作實驗結果如下圖 3-1 所示，在臉書. 回傳資料中可以取得相同識別子，故在不同的帳號下同一個用戶識別子是相同的，因 此本研究採用爬蟲方式實作臉書資料蒐集功能。. 圖 3-1 不同瀏覽器取回同一用戶識別子值示意圖. 13.
(24) 3.1.2 模擬瀏覽器要求訊息及訊息原始資料清理 經上述操作實驗可知，蒐集臉書資料需處於帳號登入狀態，方能蒐集資料。臉 書登入網址與要求訊息如下圖 3-2 所示。. 政 治 大. 圖 3-2 臉書登入訊息原始資料示意圖 因此可以取得登入所需 URI、參數與參數值，而又經過反覆人工操作測試後，最後總. 立. ‧ 國. 學. 結登入所需資料如下表 3-1：. 表 3-1 登入要求訊息必要資料內容表. https://www.facebook.com/login.php?login_attempt=1&lwv=110. 查詢參數字串. &lsd=AVoMCpd5&email=帳號&pass=密碼. n. al. er. io. 備註. sit. Nat. &lgnrnd=104406_GZje&timezone=-480. y. ‧. 登入 URL. i Un. v. 參數與參數值可能會隨著時間遞移而有所變動。. Ch. engchi. 在登入成功後，即可模擬瀏覽器要求訊息。由於臉書網站是響應式網頁，故許多資料 都是透過 AJAX 方式從遠端取得。如圖 3-3 所示，以貼文分享為例，點選分享連結彈 跳視窗後，欲取得更多分享資訊需透過數次遠端呼叫方能取得。. 圖 3-3 貼文分享訊息 URL 呼叫順序示意圖 最後，同樣經過反覆人工操作測試後，最後總結取得貼文分享資料所需資料如下表 3-2 所示：. 14.
(25) 表 3-2 蒐集臉書資料要求訊息必要資料內容 貼文. https://www.facebook.com/ajax/shares/view. 分享 URL 查詢. &__a=1&__rev=3244149&av=100019125990303&__user=帳號識別. 參數. &__asyncDialo=1&dpr=1&__af=h0&__req=1&jsonp_累加值&target_fbid=貼文識. 字串. 別子&__dyn=變動字串值&__be=-1&__pc=PHASED:DEFAULT. 更多. https://www.facebook.com/ajax/pagelet/generic.php/ViewSharesPagelet. 貼文 分享 URL. 立. 政 治 大. &no_script_path=1&__a=1&ajaxpipe_token=AXhgx37bnS0hadFz&data={"cursor":. 參數. 上次要求訊息中最後一筆用戶識別子,"target_fbid":貼文識別. 字串. 子}&__rev=3244149&av=100019125990303&__user=帳號識別子. ‧. ‧ 國. 學. 查詢. &__asyncDialo=1&dpr=1&__af=iw& __be=-1&ajaxpipe=1&__adt=累加值. Nat. sit. 參數與參數值可能會隨著時間遞移而有所變動。. n. al. Ch. er. io. 備註. y. &jsonp_累加值&__dyn=變動字串值&__be=-1&__pc=PHASED:DEFAULT. i Un. v. 而模要求訊息送出後，會取得原始資料如圖 3-4 所示，是屬於 JSON 格式訊息，因此. engchi. 只要找到所需資料資訊位置如圖 3-5 所示，即可解析取回本研究所需用戶識別子資 料。. 圖 3-4 訊息原始資料 JSON 格式示意圖. 圖 3-5 訊息原始資料 JSON 格式用戶識別子位置示意圖 15.
(26) 至此可知，只要透過同樣的手法進行人工操作實驗測試，便可找出模擬瀏覽器要求訊 息的必要內容資料，解析遠端回應原始資料訊息，即可取得粉絲頁、使用者、粉絲頁 貼文、貼文分享、貼文留言與其回覆等資料。經一系列人工操作測試與訊息解析與整 理過後取得資訊如下表 3-3 所示： 表 3-3 蒐集臉書資料類型與細部內容表 資料類型. 可取得資料. 貼文. 貼文識別子、貼文訊息內容、貼文按讚數、貼文分享數、貼文留言 數、貼文建立時間、Hashtag、發文用戶識別子(粉絲頁或使用者)、 發文用戶名稱(粉絲頁或使用者). 政 治 大 用者)、貼文分享用戶名稱(粉絲頁或使用者) 立. 貼文分享識別子、貼文分享時間、貼文分享用戶識別子(粉絲頁或使. 貼文留言. 貼文留言識別子、貼文留言時間、貼文留言訊息內容、貼文留言用. ‧ 國. 學. 貼文分享. 戶識別子(粉絲頁或使用者)、貼文留言用戶名稱(粉絲頁或使用者). ‧. 留言回覆. 留言回覆識別子、留言回覆時間、留言回覆訊息內容、留言回覆用. Nat. sit. y. 戶識別子(粉絲頁或使用者)、留言回覆用戶名稱(粉絲頁或使用者)、. n. al. er. io. 留言回覆用戶性別(使用者). Ch. i Un. v. 使用者. 使用者識別子、使用者名稱、使用者性別. 粉絲頁. 粉絲頁識別子、粉絲頁名稱. engchi. 3.1.3 爬蟲行為設計 依前兩小節所述訊息取用方式與資料清理結果，設計一套爬蟲登入行為如下圖 3-6 所示，也就是先要進行帳號登入，判定帳號是否登入成功，登入成功即儲存帳號登 入資料待爬蟲使用，失敗則要提示錯誤訊息，以利使用者檢查是何原因。而爬蟲蒐集 資料行為如下圖 3-7，也是就摸擬使用者瀏覽臉書的正常順序，因此先取得帳號登入資 料，成功則開始蒐集目標貼文，判定該貼文是否有分享資料，如果有則進行分享貼文 蒐集，接著判定是否有更多貼文可蒐集，是代表有則繼續蒐集分享資料。待蒐集完分 16.
(27) 享資料或是無分享資料可蒐集時，即開始進行蒐集貼文留言資料，同樣與蒐集分享資 料一樣，會判斷是否需要蒐集更多留言資料，唯多一道步驗是在蒐集留言時，會加判 定是否有回覆資料，如果有回覆資料則先蒐集回覆資料，待回覆資料蒐集完畢後，再 繼續蒐集下一步的留言資料一直到蒐集作業結束。. 立. 政 治 大. ‧ 國. 學 ‧. 圖 3-6 爬蟲登入流程圖. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 圖 3-7 爬蟲蒐集貼文相關資料流程圖. 17.
(28) 第二節 關係圖建立領域專屬語言設計. 立. 政 治 大. ‧ 國. 學. 圖 3-8 臉書貼文示意圖. 由上圖 3-8 所示可以用兩種角度，主動角度與被動角度觀察貼文上的行為。在主動角. ‧. 度上，可以觀察到以下行為，即是用戶發出貼文、用戶分享貼文、用戶留言貼文、用 戶回覆留言以及 Hashtag 標記貼文等；而在被角度上，就反過來描述變成，貼文被用. y. Nat. sit. 戶發出、貼文被用戶留言、貼文被用戶分享、貼文被用戶得言、留言被用戶回覆以及. n. al. er. io. 貼文被標記 Hashtag。因此，經過社群分析相關研究探討得知，社會網絡構成透過行動. i Un. v. 者，透過描述連結路徑，建立行動者彼此間互動關係。在此可以將這些行為描述轉換. Ch. engchi. 用社會網絡點線關係圖來表示，諸如圖 3-9 表示用戶發出貼文，貼文被用戶發出以及 貼文被用戶留言以及留言被回覆等關係圖。 在此，依據圖 3-9 所示，再用類自然語言描述，可以用：「用戶-貼文」描述用 戶發出貼文關係；「貼文-用戶」描述貼文被用戶發出關係，主被動關係由左向右表 示,，以此類推「貼文-留言-用戶」即描述貼文被用戶留言而「貼文-留言-回覆-用戶」 則描述貼文被留言被用戶回覆關係。用戶可以用使用者與粉絲頁替換，因此如果要描 述某粉絲頁發出之貼文被別的粉絲頁分享則可以描述為「粉絲頁-貼文-分享-粉絲頁」 或是粉絲頁發出貼用被 Hashtag 標記，則可以用「粉絲頁-貼文-Hashtag」描述，同義 也可以用「Hashtag-貼文-粉絲頁」結果是一樣的。. 18.
(29) 於是，關係圖描述已初步定義出來，而通常建立關係圖時會針對某特定行動 者，也就是只想在關係圖看到節點，以「粉絲頁-貼文-分享-粉絲頁」為例，使用者只 想要看到粉絲頁對粉絲頁的關係圖，只是這個關係是建立在「貼文 -分享」這條連結路 徑。故可以用 # 符號選取顯示節點，如此可以用「#粉絲頁-貼文-分享-#粉絲頁」即可 建立在依據「貼文-分享」連結路徑之粉絲頁與粉絲頁的關係圖。當然，如果想連同貼 文一起納入到關係圖顯示，只要在貼文上標上「#」即可，也就是「#粉絲頁-#貼文-分 享-#粉絲頁」建立了一份粉絲頁與貼文，而貼文基於分享路徑的粉絲頁關係圖。而在 現實世界中，路徑不會如此單一化，也會有多重路徑的選擇，故可以在存在多重路徑 節點間用「{節點(&|)節點}」，以粉絲頁與貼文之間為例，粉絲頁可以分享貼文，也可 以留言貼文，如果想建立粉絲頁同時對一篇貼文進行分享與留言，則可以用「粉絲頁-. 政 治 大 最後，在挑選關係圖路徑時，會有門檻值要求，諸如要限制粉絲頁分享貼文達 立. {分享&留言}-貼文」來表示。. 某篇數時，才納入關係圖，例如限制使用者留言粉絲頁貼文達 6 篇以上之關係圖建. ‧ 國. 學. 立，可以用「#使用者-留言-@6 貼文-粉絲頁」或「#使用者-@$6 留言-貼文-粉絲. ‧. 頁」，其中「@6 貼文」是用貼文為基礎計算使用者連接路徑上經過貼文走到粉絲頁 的次數達 6 次以上，而「@$6 留言」則是以留言為基礎，計算透過留言走到貼文如果. Nat. sit. y. 是同一篇貼文則計數為一次，故這意味使用者在滿足條件下留言有超過 6 次，但走到. er. io. 的貼文卻少於 6 篇時，則不納入關係圖，反之走到的貼文等於 6 時或 6 以上才會納. al. iv n C 性，這屬性也可以作為限條件，例如限制粉絲頁的識別子，可以用「粉絲頁[識別子= hengchi U n. 入；另一門檻限制方式，類似於屬性值限制門檻，也就是每一個節點可能有存某些屬. 粉絲頁 A,粉絲頁 B,..]」表示，如此一來，即可限定在某些粉絲頁為關係產生的起始節 點。. 圖 3-9 節點行為關係示意圖 19.
(30) 第三節 系統架構設計 3.3.1 系統設計理念與技術應用 本系統依相關技術研究結果，後端以服務導向架構作為系統設計理念，採用微 服務架構實作分散式、符合開放標準與關係鬆散的服務界面，而前端為了讓使用者能 順利操作介面快速建立關係圖，故基於響應式網頁設計與單一頁面應用程式原則設計 本研究實作系統之使用者操作介面。本研究資料量並非大數據等級，故採用關聯式資 料庫作為本系統儲存資料系統。再依據上述兩小節所討論結果，建立關係圖建立領域 專屬語言與臉書爬蟲功能，而功能無關架構設計，將以元件化作為實作理念。 因此後端採用 Vert.x 作為核心架構技術，Vert.x 是一個開放源始碼專案，主要. 政 治 大. 目的在實作一分聚式、整合多項開發標準通訊協定之微服務工具組，符合本研究後端. 立. 設計理念；前端則使用 Vuejs 是一套構建用戶界面的漸進式框架，易於上手且也可與. ‧ 國. 學. 許多第三方元件進行整合。故 Vuejs 作為前端核心技術搭配 Vue Material 以及 Vue MDL 操作元件框架益，可以很快速地開發出符合單一頁面應用程式與響應式網頁設計. ‧. 之網頁應用程式，另為了保持前後端通訊資料交換即時性，故採用 Websocket 通訊協. y. 一 ， 而 於 因 評 估 過 程 MySQL 對 於. UTF-8 支 援 較 PostgreSQL 不 完 整 ， 故 選 定. sit. Nat. 定作為資料訊息傳送技術；在關聯式資料庫選用上，是在 MySQL 與 PostgreSQL 二選. n. al. er. io. PostgreSQL 作為本系統資料庫；最後，作為本系統最主要功能爬蟲與關係圖建立領域. i Un. v. 專屬語言功能則分別使用 jsoup 與 ANTLR 元件開發，兩者均為獨立元件，故在其基礎. Ch. engchi. 上建立一元件化功能。其中 jsoup 為一強大 HTML 解析器，提供許多方法便於進行網 頁原始資料提取，而 ANTLR 是用於讀取、處理，執行或翻譯結構化文本的解析器產 生器，可快速產生語法及詞法分析器程式碼，協助本研究實作出關係圖建立領域專屬 語言。最後，透過 Gephi Toolkit 協助產出對應檔案格式，讓使用者可以將檔案匯入 Gephi 進行進階作業與相關社群網絡分析。. 3.3.2 系統操作流程設計 為了讓每個不同使用者蒐集所需臉書資料，也就是有目標地進行臉書資料蒐 集，設計一套資料集管理功能。之後，待蒐集資料量足夠時便可進行關係圖建立與檢 示，故設計系統操作流程分兩部份，第一部份是使用者建立個自資料集，匯入系統進 20.
(31) 行目標資料蒐集及所對應功能運作流程如下圖 3-10 示，使用者透過操作介面進行 1. 匯 入資料集檔案，建立屬於自己的資料集，也就是一群目標貼文識子別子，接著透過 2. 資料傳送器將資料交由 3. 資料集檔案處理器取出貼文別子儲存至 4. 蒐集臉書資料庫， 接著，5. 臉書資料蒐器會依序從資料庫萬取得貼文識別子，將該貼文之相關資料蒐集 下來並儲存回資料庫。第二部份流程如圖 3-11 所示，則是待資料蒐達一定資料量後， 即可進行關係圖建立與檢示操作，同樣透過使用者操作介面，進行 1. 產生關係圖建立 DSL，也就是產生領域專屬言語(以下簡稱，DSL)字串內容後，交由 2.資料傳送器將字 串交予 3. DSL2SQL 處理器進行 DSL 解析，並產生對應 SQL 指令至 4. 蒐集臉書資料 庫執行，待執行完畢與回傳資料透過 5. 關係圖檔產生器，將依回傳資料內容轉成相關 工具檔案格式，並儲存至 6. 關係圖檔檔案庫，接著使用者即可透過 7 關係圖檔檢示. 政 治 大 存取器至 10. 關係圖檔案庫裡取得資料並回傳 11. 資料傳送器交由 12. 關係圖檢示器視 立 器，檢示產生之關係圖案，並將檢示之案檔名稱透過 8. 資料傳送器，利用 9. 關係圖檔. 覺化關係圖供使用者進行操作與檢示。. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 圖 3-10 使用者蒐集目標貼文操作流程圖. 圖 3-11 使用者建立與檢示關係圖操作流程圖 21.
(32) 3.3.3 系統架構與實作 本系統功能實作依據上節所述，實作系統功能分三層架構，如圖 3-12 所示，屬 於前端功能有產生關係圖建立 DSL、關係圖檢示圖以及匯入資料集檔案；後端功能為 臉書資料蒐集器、資料集檔案處理器、DSL2SQL 處理器、關係圖檔產生器以及關係圖 檔存取器；最後為臉書蒐集資料庫與關係圖檔案庫屬於資料儲存端功能。在功能實作 方面，依系計理念選用技術採用 Vert.x 技術架構作為核心，本系統套用 Vert.x 強大的 資料訊息傳送功能與兼具非同步與同步化程序處理功能，建立以資料傳送器為功能彼 此進行資料傳遞。因此，如下圖 3-13 所示，依據每一個功能運作特性，將產生關係圖 建立 DSL、關係圖檢示圖以及匯入資料集檔案視為 Vert.x 客戶端，透過資料傳送器功 能與適用非同步化實作資料集檔案處理器、DSL2SQL 處理器、關係圖檔產生器以及關. 政 治 大. 係圖檔存取器，或是可獨立作業但需要同步化程序作業的臉書資料蒐集器等，實作一. 立. 套臉書蒐集與關係圖建立系統之技術架構，如此便可以滿足擴充性、延展性、輕量. ‧ 國. 學. 化、可容器化、快速部署、獨立互不影響，及可分散式運作，以因應未來維護與調整 及研究後續的發展等要素. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. 圖 3-12 系統功能架構圖. 圖 3-13 系統架構圖 22. v.
(33) 3.3.4 使用者操作介面設計 本系統經社群分析領域專家合作，預先建立八套關係圖劇本產生功能，可快速 協助使用者建立對應關係圖，而每項劇本提供門檻值參數調整，可依使用者需求建立 不同門檻值之關係圖。八套關係圖劇本分別為忠實粉絲，係指某使用者對某粉絲頁的 貼文進行按讚分享與留言達某個門檻值時，即被認定為該粉絲頁之忠實粉絲；抽獎名 單係指某使用者對某粉絲頁的貼文進行留言內容中含某特定關鍵字，即被認定為抽獎 名單之使用者；爭議貼文係指某使用者對某粉絲頁貼文的留言進行回覆達某個門檻值 時，即把該貼文認定為爭議貼文；熱門話題係指某貼文留言數達某門檻值時，標記了 哪些 Hashtag，這些 Hashtag 即被認定為熱門話題；爆紅貼文係指某貼文被粉絲頁共同 分享數達某門檻值時，即被認為爆紅貼文；意見領袖響應係指某粉絲頁的貼文被別的. 政 治 大. 粉絲頁共同分享達某門檻值；粉絲專頁類型係指某粉絲頁的貼文進行 Hashtag 達某次. 立. 數門檻值，該 Hashtag 即被認為粉絲專頁類型；手動建立關系圖係指使用者透過視覺. ‧ 國. 學. 化操作，決定所建立關係圖是哪些端點間的關係諸如，粉絲頁與粉絲頁、粉絲頁與使 用者、使用者與使用者以及 Hashtag 與粉絲頁等，然後挑選端點之間關係路徑，選取. ‧. 建立一條端點與端點路徑，完成該關係圖端點之間如何建立之依據。本系統使用操作 介面主功能選項為關係圖總覽及八套劇本功能；其中總覽是顯示所有劇本關係圖建立. y. Nat. sit. 結果，依建立時間排序卡片清單顯示，可以得知每一個關係圖的名稱與建立時間、執. n. al. er. io. 行時間、對應 DSL、關係圖端點數、節點數及邊數。可以點選清單檢示圖示彈跳出關. i Un. v. 係圖，使用者可以在此檢示關係圖節點內容與彼此間的關係，透過右下 Layout 排版功. Ch. engchi. 能呈現關係圖的視覺化效果。詳細系統畫面請參照附錄 B. 系統操作手冊. 23.
(34) 第四章 系統功能驗證 本章節主要針對以下三個研究問題進行相關驗證： 1. 如何確保蒐集的用戶資料具識別度? 2. 如何描述建立關係圖? 3. 如何確保本工具能快速有效地建立關係圖? 為了驗證本研究所開發「臉書資料蒐集與關係圖建立系統」能否解決上述研究 問題，故針對各問題設計對應實驗方式： 1. 分散式資料蒐集實驗，驗證如何確保蒐集的用戶資料具識別度 2. 關係圖建立領域專屬語言情境實驗，驗證如何描述建立關係圖 3. 關係圖建立系統使用者介面操作實驗，驗證如何確保本工具能快速有效 地建立關係圖. 立. 政 治 大. ‧ 國. 學. 第一節 分散式資料蒐集實驗. ‧. 本實驗的目標是驗證本研究所開發之臉書資料蒐集器能否在分散式的環境下， 用不同的帳號進行相同資料標的蒐集，最終比對結果是否相符。. er. io. sit. y. Nat. 4.1.1 實驗資料. al. n. iv n C hengchi U 表 4-1 分散式資料蒐集實驗資料表. 本實驗隨機挑選臉書三篇貼文，以分享留言回覆由小至大顯示如下表 4-1：. 實驗資料標的 編. 貼文 ID. 分享/留言數. 號 1. 貼文建立時. 粉絲頁. 間 104169912947061_1322328107797896 分享：1 留言：2. 畫面佐證：. 24. 2016.11.16 22:01. 基進筆記.
(35) 2. 242305665805605_1501237089912450 分享：196 留言：339. 2017.05.31. ETNEWS 新. 18:25. 聞雲. 學 ‧. ‧ 國. 3. 政 治 大 118250504903757_1634712853257507 分享：631 2017.07.14 立 留言：1380 11:41. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. i Un. v. 蒐集結果檔資料格式如下表 4-2，其中前標*號表示為識別子：. engchi. 表 4-2 分散式資料蒐集實驗資料蒐集結果檔資料格式表 蒐集結果檔資料格式 結果檔第一行記錄的是蒐集起迄時間，如下： start:2017-07-23T23:00:36.073, end:2017-07-23T23:00:55.263. 細部資料格式 FBPost [ 貼文資料範圍 *feedId = 貼文 ID. 25. 馬英九.
(36) permaLink = 貼文永久連結 createTime = 貼文建立時間 fromAccount = 貼文帳戶資訊 hashtags = 貼文標記的 Hashtag，多筆用逗號區隔 profileNames = 貼文標記的 Profilenames，多筆用逗號區隔 likeCounts = 貼文按讚數 commentCounts = 貼文留言數 shareCounts = 貼文分享數 collectedShareDatas = ArrayList ( 蒐集到的分享資料 Share [ 分享資料範圍. 政 治 大. *shareFeedId = 分享 ID. 立. *postFeedId = 分享貼文的 ID. ‧ 國. 學. createdTime = 分享的時間 collectedTime = 蒐集時間. y. Nat. name = 帳戶名稱. sit. *id = 帳戶 ID. ‧. fromAccount = FBAccount [ 分享帳戶資訊. n. al. er. io. profileName = 帳戶 profileName thumbSrc = 帳戶大頭貼位址 uri = 帳戶永遠連結位址. Ch. engchi. i Un. type = 帳戶類別(User/Page) gender = 帳戶性別(None/Male/Female) ] permalink = 分享永遠連結位址 ] ) collectedCommentDatas = ArrayList ( 蒐集到的留言資料 Comment [ *commentId = 留言 ID. 26. v.
(37) *postFeedId = 留言貼文的 ID createdTime = 留言的時間 collectedTime = 蒐集時間 fromAccount = 留言帳戶資訊(同分享帳戶資訊) message = 留言訊息 replies = ArrayList ( 蒐集到的留言回覆資料 Reply [ *replyId = 留言回覆 ID *commentId = 留言 ID createdTime = 留言回覆時間. 政 治 大 fromAccount = 留言帳戶資訊(同分享帳戶資訊) 立 collectedTime = 蒐集時間. ] ). ‧. ‧ 國. 學. message = 留言回覆訊息. replyCount = 留言回覆總數. sit. io. n. al. er. ]. y. Nat. ]. 4.1.2 實驗環境. Ch. engchi. i Un. v. 進行實驗之臉書帳號 A 環境資訊如下： . 作業系統：Ubuntu Mate 16.04 64bit. . CPU：IntelR Core i7-5700HQ CPU @ 2.70GHz × 8. . 記憶體：16 GB. . 網路環境：PPPoe. 臉書帳號 B 環境資訊如下： . 作業系統：Elementary OS 0.4 64bit (Ubuntu based). . CPU：Intel® Celeron T1600 CPU @ 1.66GHz x 2. . 記憶體：3 GB. . 網路環境：WiFi Over PPPoe 27.
(38) 4.1.3 實驗流程 如圖 4-1 所示本實驗流程是將實驗程式部署在兩台環境上， 別分用不同帳號執 行，待執行結束後，比較兩方蒐集結果具識別資料，如帳戶 ID、貼文 ID、分享 ID、 分享貼文的 ID、留言 ID、留言貼文的 ID、留言回覆 ID 及留言 ID 是否符合預期。 部署實驗程式. 執行程式. 蒐集結果產出. 比較蒐集結果. 圖 4-1 分散式資料蒐集實驗流程圖. 4.1.4 比較蒐集結果 本實驗執行結果如下表 4-3：. 政 治 大 臉書帳號 A 蒐集資訊. 表 4-3 分散式資料蒐集實驗蒐集結果. 分享：27 (13.7%). 留言：339. 留言：326 (96%) 分享：326 (52%). 分享：631. n. al. 留言：2 (100%) 分享：27 (13.7%) 留言：326 (96%). y. 分享：196. ‧ 國. 留言：2 (100%). ‧. 留言：2. 分享：1 (100%). 學. 實驗標的編號 3. 分享：1 (100%). io. 實驗標的編號 2. 分享：1. Nat. 實驗標的編號 1. ni C h 留言：1171 (85%) U engchi. 留言：1380. 臉書帳號 B 蒐集資訊. sit. 立. er. 標的資訊. v. 分享：326 (52%) 留言：1171 (85%). 留言回覆蒐集結果 臉書帳號 A 蒐集資訊. 臉書帳號 B 蒐集資訊. 實驗標的編號 1. 回覆：1. 回覆：1. 實驗標的編號 2. 回覆：74. 回覆：74. 實驗標的編號 3. 回覆：1411. 回覆：1411. 28.
(39) 為了進一步驗證兩個帳號蒐集下的資料是否真如上述結果所示，將利用 Linux 指令 diff + grep + wc 進行蒐集結果檔內容比對，步驟如下： 1. 執行 diff 指令比較同樣實驗標的編號結果檔內容結果如下：. 政 治 大 圖 4-2 分散式資料蒐集資料比較結果未過濾雜訊圖 立 如上圖 4-2 得知資料不同之處是蒐集時間與大頭貼位址，故驗證測試兩比資料內容是. ‧ 國. 學. 否一樣，執行下一步驟指令即可得到結果. 2. diff 臉書帳號 A 結果檔 臉書帳號 B 結果檔 | grep 'id = "[0-9]{1,}"' | wc -l，該指令. ‧. 將兩個結果檔進行比對後的內容，用 grep 指令試圖取具識別資料，如帳戶 ID、. sit. y. Nat. 貼文 ID、分享 ID、分享貼文的 ID、留言 ID、留言貼文的 ID、留言回覆 ID 及. al. er. io. 留言 ID 後，用 wc -l 指令計算行數，如果行動大於 0 的話，代表有具識別資料. v. n. 是不一致，反之代表兩個結果檔內容一致。處理結果畫面如下. Ch. engchi. i Un. 圖 4-3 分散式資料蒐集資料比較結圖 因此如上圖 4-3 及表 4-3 結果顯示臉書帳號 A 與臉書帳號 B 針對三筆標的貼文 在不同環境下執行蒐集任務，產生完成相同結果。. 29.
(40) 第二節 關係圖建立領域專屬語言情境實驗 4.2.1 實驗資料 本研究為驗證關係圖建立領域專屬語言(Domain Specific Language 以下簡稱， DSL)執行結果是否正確，故進行情境資料庫設定，建立一個情境資料集提供實驗，情 境資料請參照附錄 A 關係圖建立 DSL 情境實驗設定資料。於是，在此可以建立許多對 照表，諸如表 4-4 情境使用者分享貼文數量對照表，可以對照每個情境使用者分享了 哪些貼文，分享數量多少；同樣地，以情境貼文角度可以對照每篇貼文有哪此情境使 用者來分享，以此建立表 4-5 分享粉絲貼文數量對照表。同樣地，可以用情境粉絲頁 角度出發建立一份表 4-6 情境使用者分享粉絲貼文數量對照表，以利後續情境實驗比. 政 治 大. 對執行結果與預期結果。於是依各個情境不同，建立對應對照表如表 4-7 情境使用者. 立. 留言粉絲貼文數量對照表, 即表示每個情境使用者對某情境粉絲頁貼文進行留言，依粉. ‧ 國. 學. 絲頁為計量基礎的加總值；而表 4-8 情境使用者回覆留言數量對照表，表示每個情境 使用者對特定留言進行回覆的數量；而表 4-9、表 4-10、表 4-11 以及表 4-12 則是建立. ‧. 情境粉絲頁與粉絲頁之間分享、留言及留言回覆之對照表；接著，表 4-13 則是顯示每. y. Nat. 篇情境貼文被標記哪些情境 Hashtag，反之情境 Hashtag 標記了哪些情境貼文；依據表. sit. 4-13 建立表 4-14 以顯示情境粉絲頁用了哪些情境 Hashtag 彼此對照表；表 4-15 則是. n. al. er. io. Hashag 標記的貼文，其留言總數量對照表。 最後，表 4-16 則依據上述對照表，建立 一系統情境進行實驗。. Ch. engchi. i Un. v. 表 4-4 情境使用者分享貼文數量對照表 情境使用 情境使用 情境使用 情境使用 情境使用 情境使用 粉絲頁 ID 貼文 ID 情境粉絲. 情境貼文. 頁1. 1. 情境粉絲. 情境貼文. 頁2. 2. 者1. 者2. 者3. 者4. 者5. 者6. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 1. 1. 1. 1. 30.
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