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法鼓文理學院 社會企業與創新碩士學位學程 葉玲玲所指導 張光煌的 高齡者家庭智慧產品購買與使用經驗 ---以俗民方法學探討 （2021），提出Apple Care+ 用途關鍵因素是什麼，來自於家庭智慧產品、智慧家庭、俗民方法學、在地老化、物聯網。
而第二篇論文臺北醫學大學 醫學資訊研究所博士班 蘇家玉所指導 ATINA HUSNAYAIN的 Applications of Search Engine Query Data in Infodemiology Study: A Case Study of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic （2021），提出因為有 預測、時間序列、網際網路搜尋、新型冠状病毒肺炎、訊息流行病學的重點而找出了 Apple Care+ 用途的解答。
Apple Care+ 用途進入發燒排行的影片
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高齡者家庭智慧產品購買與使用經驗 ---以俗民方法學探討
為了解決Apple Care+ 用途 的問題，作者張光煌 這樣論述：
台灣老年人口比率持續上升，預估2025年台灣將成為超高齡社會 ，屆時65歲以上人口占總人口數超過20%。年輕人不婚不生、晚婚晚生，從而降低出生率，每戶平均人口數則由4.1人降為2.60人，因此面對人口老化，家庭照顧人力不足已是重要議題。近年來各個領域的家庭智慧產品蓬勃發展，可用以協助高齡者實現安全監控、家庭娛樂、智慧家電、居家照顧，從而協助在地老化。本研究採用質性研究的俗民方法學，以深入訪談收集資料。本研究探討高齡者使用通訊軟體，社群媒體與視訊軟體對其生活的方便性，與家庭智慧產品購買與使用經驗，深入瞭解高齡者未使用家庭智慧產品前日常生活面運作，確定要購買後的期待，產品的選擇與購買，以及安裝、
使用的過程與日常生活中使用經驗，以及對在地老化的幫助。 本研究計畫採半結構深入訪談，並觀察高齡者使用家庭智慧產品的實際情況 。本研究結果發現家庭智慧產品帶來高齡者生活便利性，例如協助家務清潔工作、提升生活品質、提醒各項事項、連絡親友，以及方便其他生活事項之協助；通訊軟體與視訊軟體是是分享、連絡、通訊、獲取知識與傳遞訊息的重要工具，也是拉近與親友之間的距離，豐富老後生活的工具；以及使用安全監控設備，進行遠距關懷，利用物聯網科技，對家人的關懷不會因為距離而改變。根據本研究結果發現未來可持續進行高齡者使用經驗相關研究，將有助於協助家庭智慧產品研發與修正，更適合高齡者使用。建議家庭智慧產品廠商可研發智
慧家庭產品應用組合，多機連線，適合高齡者在地老化居家使用；創新智慧家庭產品開發與售後服務，減化安裝流程及操作介面，簡單方便互動功能，提升高齡者購買、自行安裝與使用意願。簡單易懂的中文app，應用語音控制技術，方便高齡者使用；建立完善售後服務系統，增加使用者對產品的信心，以開拓市場；針對高齡者智慧家庭產品的銷售策略，設置讓高齡者試用的場所，採用合宜媒體廣告渠道，建立行通路，把產品導入高齡者階層中。未來亦可考慮成立社會企業組織或公司，協助高齡者減少取得與使用選擇合適智慧家庭產品的障礙。 本研究發現高齡者利用家庭智慧產品提升生活便利性的障礙，以及現階段廠商研發與高齡者銷售策略的困境。這些發現將
有助於研發更適合高齡者使用的智慧產品。家庭智慧產品協助高齡者滿足健康在地老化需求，將是未來極待解決的課題。而高齡者人數持續增加，滿足此社會需求則需要更多社會企業的投入。
Applications of Search Engine Query Data in Infodemiology Study: A Case Study of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic
為了解決Apple Care+ 用途 的問題，作者ATINA HUSNAYAIN 這樣論述：
背景：在新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）疫情爆發之際，使用者於網路搜尋關鍵字之趨勢與新興流行病之疫情具高度關聯，因此運用訊息流行病學研究中利用搜尋引擎查詢資料之應用是相當重要的。目標：研究目的主要於發展新冠肺炎預測方法，並分析網際網路相關查詢數據之可能用途（研究1－3），並評估線上搜尋模型於包括（研究4）位置（集群和非集群區域）、（研究5）時期（疫情爆發階段）和（研究6）模型種類這些不同情況下之預測表現。方法：本研究使用來自 Google Trends 和 NAVER 搜尋引擎查詢數據以及新冠肺炎相關資料、Google 和 Apple 移動數據，並選擇台灣、菲律賓、美國和南韓為研究地點。在初步研
究（研究1－3）中，研究使用時間序列、相關分析和地圖視覺化等方法。而在主要研究（4）中，採用正規化線性回歸模型、廣義線性模型和空間狀態模型做為預測模型之開發，並利用G 統計量來定義群聚樣式，以預測每日新增之新冠肺炎病例數和死亡人數（研究 5 和 6）。針對預測模型之開發，在第一例確診病例被報導後，將新冠肺炎資料分成疫情爆發後前3、6、12 和 18 個月之四個不同疫情時期之資料集。於資料分區時，取資料集前80%資料作為訓練集，其餘資料作為測試集。並使用均方根誤差、峰值日誤差和峰值幅度誤差作為模型預測能力之評估指標。結果：研究結果顯示搜尋數據可用於定義（研究1）進行健康風險溝通之時機與地點，（研
究2）可供民眾搜尋基本健康資訊類型，以及（研究3）民眾在新冠肺炎大規模流行初期對健康風險之看法。此外，本研究發現新冠肺炎病例數和網路搜尋關鍵字間呈中度至高度之相關性，研究結果亦顯示使用者搜尋之關鍵字可用於預測新冠肺炎之確診案例數。在評估不同（研究4）位置（集群和非集群區域）時，線上搜尋模型表現時顯示在美國不同州別和疫情時期之間，線上搜尋模型之預測能力存在差異。這代表在使用查詢數據時，必須在每個州別建立不同研究框架。基於發現搜尋數據與疫情具高度相關之情況下，使用者查詢數據可用於預測新冠肺炎。另外，在不同（研究5）時期（疫情爆發階段）下，本研究亦分析線上搜尋模型之預測能力，結果顯示搜尋數據對於預測
每日新增新冠肺炎之病例數和死亡人數為有效變數。尤其於疫情爆發前六個月，研究結果發現搜尋數據在此時期具更高影響力。此外最後一項研究（研究6）顯示，使用時間序列之預測方法可提高線上搜尋模型之預測表現。結論：本研究發現搜尋數據可作為預測每日新增新冠肺炎病例和死亡人數之解釋變數，建議研究人員可利用這些搜尋數據之框架以建立預測模型。本研究亦顯示線上搜尋模型在高度相關之區域、疫情爆發前六個月以及包含趨勢成分之模型中能獲更佳預測表現。