政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/133942
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    題名: 應用大數據文字探勘法解析社群媒體之研究-臉書車泊社群個案分析
    Analysis of Social Media with Text Mining Method:A Case Study of Recreational Vehicle Groups on Facebook
    作者: 邱秉緒
    Chiu, Bing-Shiu
    貢獻者: 詹中原
    Jan, Chung-Yuang
    邱秉緒
    Chiu, Bing-Shiu
    關鍵詞: 車泊
    社群媒體
    大數據
    文字探勘
    主題分析
    詞語共現網絡分析
    情緒分析
    目的地意象
    議題框架
    Recreational vehicle
    Social media
    Big data
    Text mining
    LDA theme analysis
    Term co-occurrence network analysis
    Sentiment analysis
    Destination image
    Framing analysis
    日期: 2020
    上傳時間: 2021-02-01 14:22:29 (UTC+8)
    摘要: 「車泊」是國內目前新興的一股遊憩浪潮，本研究應用大數據文字探勘法，藉由車泊成員於臉書社群媒體中撒下的「數位麵包屑」（digital bread crumbs），以社群談論文本內容為材料，探索自2015年至2019年車泊社群整體互動情形，通過非結構化的文字，深入發掘出文字中所隱含之意義，並採取多元文字探勘技術與分析工具，適時詮釋出文本脈絡與車泊遊憩全面概況，使資料所富含的意義方得浮現。而本文使用LDA主題分析、詞語共現網絡分析、情緒分析、目的地意象分析及議題框架等方法，足夠為本研究提供不同洞見，並可歸納出一社會現象之面貌。
    經本研究梳理車泊社群喧嘩文本之結果發現，其社群成員主要關心的面向分別為「遊憩體驗之分享」、「車泊地點資訊」、「車輛遊憩專門化之改裝」及「使用車泊場域之權益主張」等議題，而本研究更進一步結合社群聲量、情感分析及文字探勘技術等綜合應用，歸納出車泊成員頻繁的遊憩場域、喜好的泊點屬性與地方的關係。並以研究者自身所關心的層面，設定「環境態度與不當行爲」之議題框架，從宏觀層面進入微觀視角深入探討，發掘出車泊遊憩目前存在之問題，即是管理機關無法理解車泊行為，雖車泊社群不斷主張遊憩權益，但僅止於社群內部而以，雙方尚無法產生共識。故就車泊遊憩管理之方向，建議主管單位能夠從實務面切入，接收民間之意見回饋並制訂規範，預防遊憩衝突(recreation conflict)現象發生，綜整本研究之成果，則可提供政府部門作為規劃遊憩政策及管理方案時之重要參據。
    最後建議社會科學領域之未來研究取向，可透過混合取徑之方法，以大數據「關聯」之鑰匙，打開小數據「因果」之門，將二者優勢結合，齊頭並進、相互補充，俾能深入社會科學研究，進而發掘與實證，開啟出嶄新的研究視野。
    Recreational vehicle (RV) camping is an emerging way of recreation in popularity in Taiwan. This study analyzed the interaction texts in “digital breadcrumbs” left behind from 2015 to 2019 by the members of Facebook RV groups using the text mining technology, in an attempt to investigate the overall interaction in these groups. These unstructured texts were delved to identify the hidden meaning, and multiple text mining techniques and analysis tools were used to timely capture text threads and the profile of RV camping, thereby making the connotation contained by the data emerge itself. A variety of methods including LDA theme analysis, term co-occurrence network analysis, sentiment Analysis, destination image analysis, and topic framework, were used, proving insights from different angles and revealing the whole picture of the booming camping phenomenon.
    After sorting out the noisy texts in RV camping groups, this study concluded that the main concerns of group members included “sharing of recreational experience”, “information on parking location”, “RV specialized refitting" and “claims for the use of camping areas”. Through the combined use of group voice, sentiment analysis, and text mining technology, this study summarized the camping places group members most frequently visited and the characteristics of those preferred camping places. At the level that the researcher cared about, the issue framework of “environmental attitudes and misbehavior” was set up and thoroughly discussed from both macroscopic and microscopic perspectives. Hence, the top problem in RV camping was identified, that is, no consensus has been drawn yet between the management agency who showed little understanding of RV camping behavior and RV camping groups who were constantly campaigning for recreation rights, which was only limited within social media groups. Therefore, regarding RV camping management, it is suggested that the competent authority respond to public opinion with a pragmatic attitude and formulate relevant regulations, in an attempt to prevent the occurrence of recreation conflicts. The findings of this study are expected to provide a reference for government departments in developing recreation policies and management plans.
    In the end, future social science research is suggested to adopt a hybrid approach, that is, combining and complementing the strengths of big data and small data, so that the key of big data “relevance” can be used to open the door of small data “cause”. This hybrid approach promises to greatly advance social science research, boosting exploration and demonstration and opening up new research areas.
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    描述: 碩士
    國立政治大學
    行政管理碩士學程
    107921086
    資料來源: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0107921086
    資料類型: thesis
    DOI: 10.6814/NCCU202100045
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