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以Instagram資料實做一套餐飲評分機制

為了解決報paper ppt dcard的問題，作者林瑋鴻 這樣論述：

隨著網際網路的發達，各種社群平台如雨後春筍般的興起，如：facebook、instagram、ppt、twitter、dcard...等，大眾僅需透過手機連上網即可隨時隨地發表自己的評論意見，討論著每一件事、每一個事物，因此對於美食愛好者而言，能夠透過大眾的意見找到真正的美食更是省下了自行搜尋的麻煩，也因此關於美食的評分與評論機制變的更加普及，如：google評論、愛食記、大重點評網、yelp、menu美食誌...等，然而，在眾多被推薦的店家中，該如何快速選擇最想造訪的店家儼然變成了一道難題，此時綜合大眾評價的店家排名即顯得相當重要。 因此本篇論文欲以公認排名推薦較準的社群平台為標準，

設計餐飲評分機制學習此社群平台排名的計算方式，日後不再需要透過大眾投票的問卷調查或是美食社群的調查便能找出符合大眾心中的最佳餐廳排行。 本研究利用社群聆聽(social listening)的概念結合情緒分析技術，分析Instagram社群上用戶對於100間店家的評論資料，以公認推薦排名較準的menu美食誌top10餐廳排行榜，作為本研究餐飲評分機制的模型訓練資料，嘗試各種方式預測出趨近於menu美食誌top10的餐廳排名，並進一步探究預測排名準確或不準確之原因，最後驗證排名預測的準確度。

以混合研究方法探討美妝意見領袖與美妝論壇於網路口碑傳遞行為的角色

為了解決報paper ppt dcard的問題，作者楊喬文 這樣論述：

本研究以創新傳布科技理論為基礎，結合兩級傳播和社會影響理論，欲探討不同口碑來源—線上意見領袖、線上論壇，如何預測個人網路口碑傳播行為與產品購買意願；以及不同網路情境—PTT、Dcard，對於網路口碑傳播所呈現的結構趨勢。本研究以美妝情境為例，首先透過焦點團體訪談（N=15）編制美妝意見領袖量表，初步了解線上意見領袖如何影響網路口碑的相關機制，接著透過線上問卷進行資料搜集 （N=682），針對兩種口碑來源（美妝意見領袖與美妝論壇）預測個人網路口碑傳播與美妝購買意願進行路徑分析。此外，為了解網路口碑的趨勢，本研究透過網路爬蟲擷取PTT、Dcard美妝版（2018年5月至2019年4月，共2935

9則） 貼文資料進行自動化語意網絡分析。問卷資料分析結果發現，無論是意見領袖傳播影響，抑或與社群互動的影響模式下，資訊來源可信度和網路口碑搜尋行為，皆是預測消費者願意購買美妝產品的重要因素。另外，透過語意網絡分析，亦看出消費者對於美妝討論面向的主題差異，例如：PTT美妝版重視底妝效果和專櫃保養品；而Dcard美妝版則強調資訊流通和開架彩妝的部分。綜合而言，本研究同時檢測與網路口碑傳播相關的不同來源與情境，並綜合問卷以及行為資料的分析方式，延伸創新傳布理論和兩級傳播理論，為既有的口碑文獻擴展結構面的思考角度。此外，研究結果也提出具體建議，針對美妝消費者的輪廓與需求洞察，如何使網路口碑傳遞的效益得

以發揮。