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多重社群媒體網站事件整合與主題偵測之研究
(國立交通大學經營管理研究所, 2020-07-01)
龔彥賓
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周韻寰
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曾守正
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Yan-Bin Gong
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Annie Y. H. Chou
社群媒體網站的興起，加速了媒體訊息的傳播速度，其影響力既深且廣，也興起了新一代的網路應用變革，例如：社群媒體行銷活動的日漸擴大，民主時代的競選活動也已廣泛採納社群媒體與傳統媒體並行的方式。然而，網路大眾所分享的事件與資訊，卻可能大量散佈在不同的「社群媒體網站」之中（如：推特－Twitter、臉書－Facebook，或領英－LinkedIn），若單純只看單一社群媒體來輔助某些決策，便可能有部份的遺珠之憾，若是參與多個社群媒體，卻也可能因為重大事件被重覆散佈而造成資訊過載（Information Overloading）的困擾，加上社群媒體裡的資訊更新速度相當頻繁、類型多樣化、數量龐大，長期以來已經造成社群媒體內容分析的困難度。因此，本研究提出了一個適用於中文環境的社群媒體智慧整合平台，可以從各個不同的社群媒體網站中自動辨識出已知事件的相關文件，並自這些文件中偵測出事件的主題，然後建置主題的圖形資料庫與即時商業智慧分析介面，讓使用者可以用視覺化的方式（如：多維度表格、主題圖形）閱讀整合後的訊息，進一步提供使用者進行關聯追蹤以及趨勢分析的決策服務。