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災難事件下新媒體資訊傳播方式分析與自動化分類設計 ─ 以八八風災為例

為了解決win10 pin碼移除的問題，作者施旭峰 這樣論述：

災難事件發生時，災難資訊的分析和傳遞需具有即時性，才能讓資訊運用達到防災與救災的目的。網路基礎設施普及後，災難資訊的提供者加入廣大的網路公眾媒體，單獨透過搜尋引擎檢索無法即時的反應災難目前狀態；而像災難應變中心這類傳統頻道的災難通報管道有限，經常無法負荷突然爆發的資訊。這些因災難爆發的瞬間巨量資料，已無法完全使用人力蒐集、過濾與處理，需要發展新的工具能夠快速的自動化分類新媒體頻道資訊，提供救災防災體系應變或政府決策時參考。本研究收集莫拉克颱風八八水災期間五個頻道資料，經過文字處理與專家分類後，由頻率分布、分類結構組成與詞彙共現網絡，觀察不同頻道資料集之性質的異同。在未考慮詞性與文法的狀況下，

使用向量空間模型訓練OAO-SVM分類器模型，評估自動化分類方式的績效。根據分析結果我們發現災難發生後，網路上的資訊隨著時序存在著階段性的期程，能夠由各個頻道瞭解災難的進程。透過詞彙共現網絡，瞭解救難專家書寫相較於俗民書寫使用的詞彙少重複且異質性較高。使用OAO-SVM訓練分類器結果，救難專家書寫的頻道分類績效優於俗民書寫。分類器交叉比較後，對於同性質頻道的內容具有較好的分類績效。透過合併相同屬性資料集訓練，我們發現當訓練資料的品質夠好時，分類器能夠有不錯的分類績效。品質不夠時，可以經由增加訓練資料的數量來提升分類的績效。本研究的歸納，以及所發展出來的分類方式與資訊探索技術，未來可以用於開發更

有效率且精確的社群感知器。