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YouTuber如何影響觀看者資訊採用意願？－多元理論觀點之模型

為了解決elm327中文的問題，作者林佩儀 這樣論述：

本研究整合多元理論探討YouTuber與觀看者之間的互動關係，具體而言，以「推敲可能性模型（Elaboration Likelihood Model, ELM）」、「社會影響理論（Social Influence Model）」與「社會認同理論（Social Identity Theory, SIT）」，建構YouTuber如何影響觀看者的資訊採用決策模型。本研究採用非隨機準實驗設計法（Quasi-Experiment Method）進行多元實證資料蒐集，以偏最小平方結構方程模型進行分析與假說驗證。透過620位曾使用社群媒體或YouTube的樣本分析結果顯示：YouTuber的「可信賴性（T

rustworthiness）」、「專業性（Expertise）」與「相似性（Similarity）」，內容的「創新性（Innovativeness）」、「豐富性（Richness）」與「關鍵多數（Critical Mass）」會透過「來源吸引力（Source Attractiveness）」與「資訊可信度（Information Credibility）」中介機制進一步影響觀看者的資訊採用意願（Adoption Intention），涉及了「順從（Compliance）－關鍵多數」、「認同（Identification）－來源吸引力」與「內化（Internalization）－資訊可信度」三

個社會影響過程。此外，本研究深化過去學理，發現YouTuber與觀看者間的「相似性」及內容的「創新性」，對於「來源吸引力」與「資訊可信度」的影響關係呈現非線性的現象。最後，本研究也延伸過去資訊採用決策的學理，發現YouTuber的「性別」與「年齡」會促進「YouTuber屬性特徵」對「來源吸引力」與「資訊可信度」之影響，觀看者的「性別」會促進「來源吸引力」與對「資訊採用意願」之影響；除了深化過去行銷傳播與社群媒體的文獻之外，也提供行銷經理人擬定行銷推廣方案之具體建議。

基於Wi-Fi傳輸OBD II車載資訊之應用

為了解決elm327中文的問題，作者陳竑穎 這樣論述：

隨著車聯網技術逐漸成熟，無線通訊技術不斷的進步，資料互相交換的速度越來越快，車載資訊的數據量越來越龐大，結合聯網技術及雲端收集系統，來呈現大數據的資料收集及駕駛行為分析。本文嘗試利用Arduino IDE (Interactive Development Environment)平台來撰寫程式，將車上診斷系統(OBDII)的資料擷取及分析，並結合WIFI模組來傳輸車載資訊至雲端系統，透過上傳的車載數據轉換成圖形化觀看，讓觀看者可以一目了然，同時也結合藍牙傳輸介面，來設定CAN BUS模組及WIFI參數設定。因本研究模組有多個GPIO(General Purpose Input/Output)

、SPI(Serial Peripheral Interface Bus)、SDIO(Strategic Defense Initiative Organization)、I2C(Inter-Integrated Circuit)，未來可以擴充設備，舉例來說增加NFC(Near Field Communication)功能，在車隊管理中可以當作駕駛卡ID辨識，增加GPS增加經緯度知道行車位置，擴充記憶卡功能透過SDIO(Strategic Defense Initiative Organization)介面將車載資料記錄下來等，讓此研究功能可以更加完整。