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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

為了解決discovery露營車的問題，作者邱秉緒 這樣論述：

「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。

特徵元素及造形構成對汽車美感之影響

為了解決discovery露營車的問題，作者李岳熾 這樣論述：

汽車造形是由多個特徵元素所構成，特徵元素本身及其彼此間之搭配性，可說是決定汽車美感評價的基本因素，例如不同年份所推出的改款車型，儘管其車架及外觀的整體造形並沒有改變，但因為特徵元素改變，產生了不同的整體美感。因此，本研究探討特徵出元素及其構成對整體美感的影響。研究採用12款2008~2010間生產的掀背款緊湊型轎車（Compact Car），以問卷調查方式，進行整體美感評價，選出排序前、中、後三部車型，以之找出視覺重點特徵元素進行個別及其構成之美感評價，以探討針對整體評價之車型排序與針對個別元素及構成評價總和之車型排序是否一致。結果顯示特徵元素自身之評價與造型構成搭配之評價，皆與整體美感評價

排序一致。由於個別造形特徵元素及構成評價可顯示特定項目評價成績之優劣，有助於造形特徵元素之改善。