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題名 做一個臉書互動分析的SOP：以陳珮琪粉絲專頁的「離題」為例
An SOP for analyzing users` interaction on Facebook : A case study of the off-topic phenomenon on Chen Pei-Chi`s fan page.
作者 高莘倫
Kao, Hsin Lun
貢獻者 劉慧雯
高莘倫
Kao, Hsin Lun
關鍵詞 臉書
粉絲專頁
貼文
留言
互動
離題
共聚類
機器分析
數據
陳佩琪
台北市長選舉
Facebook
Fan page
Post
Comment
Interaction
Off-topics
Clustering
Machine analysis
Data
Chen Pei-chi
Mayoral Election
日期 2017
上傳時間 13-Sep-2017 14:05:04 (UTC+8)
摘要 本研究欲找出臉書粉絲專頁中貼文與粉絲留言的互動關係，以2014年台北市長選舉中，陳佩琪粉絲專頁中的「離題」現象為例，建立一個分析臉書粉絲專頁中互動關係的研究方法，這其中包括了機器處理分析以及人為觀察與詮釋的過程。
我以機器抓取臉書粉絲專頁的資料，藉由共聚類（clustering）將貼文與留言分群，將用詞用字上較為接近的貼文分做一群，留言隨之分類，再將貼文與留言各取其關鍵詞，以兩者之間用詞上的遠離與否，算出兩者的「離題率」。算出的結果顯示離題率過高，遠超過我對該粉絲專頁的理解，我接著進入貼文與留言中觀察，發覺其中有同義詞以及語用落差等問題，進而修正我的研究方法。我挑選該選舉過程中幾項重要事件，分析該事件中貼文與粉絲的互動關係，畫出其互動關係圖，從內容上真正的找出「離題」的樣貌。我將此研究從問題發想、機器運算、人為觀察與詮釋的過程整理為一方法SOP，期望為粉絲專頁中的互動關係觀察提供系統性的分析模式。
This study investigates interactive relations between a post and its comments on a fan page. This study takes Chen Pei-Chi’s fan page in Taipei Mayoral Election of 2014 as example. The “Off-Topic” phenomenon on Chen’s fan page helps to establish a model for analyzing such relations. The model includes computing analysis, man-made observations and interpretations
I collected data on Chen’s fan page with the help of computer program. By clustering, posts were put into groups according to wording. Comments were put into groups correspondent to each post. I extracted key words from both sides. Next, I compared the wording of posts with that of comments. In this way, I calculated the percentage of “Off-Topic.”
The percentage turned out to be too high, far beyond how I had understood fan page worked. Therefore, I went deep into the words of posts and comments and found out there existed problems of synonyms and pragmatic-semantic gaps. I corrected my model based on those observations.
I chose some of the most important events from the election and analyzed their interactive relations between posts and fans. I sketched the interactive relations and successfully pictured “Off-Topic” in content.
The SOP model, which ranges from forming the initial concept, computing analysis to man-made observations and interpretations, is expected to offer a systematic approach to the analysis of interactive relations on a fan page.
參考文獻 中文部分
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描述 碩士
國立政治大學
廣播電視學系
102453011
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102453011
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 劉慧雯zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 高莘倫zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Kao, Hsin Lunen_US
dc.creator (作者) 高莘倫zh_TW
dc.creator (作者) Kao, Hsin Lunen_US
dc.date (日期) 2017en_US
dc.date.accessioned 13-Sep-2017 14:05:04 (UTC+8)-
dc.date.available 13-Sep-2017 14:05:04 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 13-Sep-2017 14:05:04 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0102453011en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/112602-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 廣播電視學系zh_TW
dc.description (描述) 102453011zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 本研究欲找出臉書粉絲專頁中貼文與粉絲留言的互動關係，以2014年台北市長選舉中，陳佩琪粉絲專頁中的「離題」現象為例，建立一個分析臉書粉絲專頁中互動關係的研究方法，這其中包括了機器處理分析以及人為觀察與詮釋的過程。
我以機器抓取臉書粉絲專頁的資料，藉由共聚類（clustering）將貼文與留言分群，將用詞用字上較為接近的貼文分做一群，留言隨之分類，再將貼文與留言各取其關鍵詞，以兩者之間用詞上的遠離與否，算出兩者的「離題率」。算出的結果顯示離題率過高，遠超過我對該粉絲專頁的理解，我接著進入貼文與留言中觀察，發覺其中有同義詞以及語用落差等問題，進而修正我的研究方法。我挑選該選舉過程中幾項重要事件，分析該事件中貼文與粉絲的互動關係，畫出其互動關係圖，從內容上真正的找出「離題」的樣貌。我將此研究從問題發想、機器運算、人為觀察與詮釋的過程整理為一方法SOP，期望為粉絲專頁中的互動關係觀察提供系統性的分析模式。		zh_TW
dc.description.abstract (摘要) This study investigates interactive relations between a post and its comments on a fan page. This study takes Chen Pei-Chi’s fan page in Taipei Mayoral Election of 2014 as example. The “Off-Topic” phenomenon on Chen’s fan page helps to establish a model for analyzing such relations. The model includes computing analysis, man-made observations and interpretations
I collected data on Chen’s fan page with the help of computer program. By clustering, posts were put into groups according to wording. Comments were put into groups correspondent to each post. I extracted key words from both sides. Next, I compared the wording of posts with that of comments. In this way, I calculated the percentage of “Off-Topic.”
The percentage turned out to be too high, far beyond how I had understood fan page worked. Therefore, I went deep into the words of posts and comments and found out there existed problems of synonyms and pragmatic-semantic gaps. I corrected my model based on those observations.
I chose some of the most important events from the election and analyzed their interactive relations between posts and fans. I sketched the interactive relations and successfully pictured “Off-Topic” in content.
The SOP model, which ranges from forming the initial concept, computing analysis to man-made observations and interpretations, is expected to offer a systematic approach to the analysis of interactive relations on a fan page.		en_US
dc.description.tableofcontents 壹、陳佩琪 4
一、還我陳佩琪醫師——陳佩琪粉絲專頁與陳佩琪 4
二、互動的觀察取徑——離題與歪樓 8
三、「離題」模式的觀察步驟 13
貳、從離題到互動 17
一、起鬨、歪樓與離題 17
（一）介面與機制 22
（二）原Po是誰？ 26
二、粉絲專頁中的互動 30
（一）「互動」還是「對話」 30
（二）展開真正的「對話」 33
（三）另類的「對話」方式 37
三、數據的意義分析——工具與方法 38
（一）分析工具 38
（二）分析方法 41
參、離題了嗎——做一個離題分析SOP 47
一、我真的認識她嗎——探索式數據分析 47
（一）陳佩琪粉絲專頁說了什麼 48
（二）粉絲如何指稱陳佩琪 錯誤! 尚未定義書籤。
（三）粉絲離題了嗎 52
（四）離題之外 56
（五）機器分析與人為分析 59
二、真正的互動——貼文與留言互動釋例 60
（一）照樣造句：「會考」 62
（二）輾轉與切分子題：「權貴」 68
（三）同心圓：「MG149」 72
（四）外部資訊：「失言」 76
（五）小結 79
三、離題的「形式」與「內容」 80
肆、臉書粉絲專頁互動分析的SOP：代結語 85
一、陳佩琪的臉書粉絲專頁 85
二、如何研究粉絲專頁中的互動 86
三、機器處理的角色 90
四、數位時代的互動內涵 91
五、結語 94
參考文獻 96		zh_TW
dc.format.extent 3634411 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102453011en_US
dc.subject (關鍵詞) 臉書zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 粉絲專頁zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 貼文zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 留言zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 互動zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 離題zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 共聚類zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 機器分析zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 數據zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 陳佩琪zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 台北市長選舉zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Facebooken_US
dc.subject (關鍵詞) Fan pageen_US
dc.subject (關鍵詞) Posten_US
dc.subject (關鍵詞) Commenten_US
dc.subject (關鍵詞) Interactionen_US
dc.subject (關鍵詞) Off-topicsen_US
dc.subject (關鍵詞) Clusteringen_US
dc.subject (關鍵詞) Machine analysisen_US
dc.subject (關鍵詞) Dataen_US
dc.subject (關鍵詞) Chen Pei-chien_US
dc.subject (關鍵詞) Mayoral Electionen_US
dc.title (題名) 做一個臉書互動分析的SOP：以陳珮琪粉絲專頁的「離題」為例zh_TW
dc.title (題名) An SOP for analyzing users` interaction on Facebook : A case study of the off-topic phenomenon on Chen Pei-Chi`s fan page.en_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
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