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針對臉書粉絲專頁貼文之政治傾向預測 / Predicting Political Affiliation for Posts on Facebook Fan Pages張哲嘉, Chang, Che Chia Unknown Date (has links)
近年來社群媒體興起,尤其以臉書為主。在台灣超過1500萬個臉書用戶,其遍及族群從公眾人物到一般民眾。此外,這類的新興資訊交流平台其實內含許多有意義的資訊,每一則貼文都隱含著每個使用者的情緒以及立場傾向。然而,利用社群媒體來預測選舉與使用者政治傾向已成為目前的趨勢,在台灣各政黨與政治人物紛紛成立粉絲專頁,投入利用網路與社群媒體來打選戰與預測民調。本研究發現此一特性,致力於預測粉絲專頁貼文之政治傾向,收集台灣兩大政黨派國民黨與民進黨之粉絲專頁貼文,建立兩種預測模型分別為以相異字為特徵模型與文字互動特徵模型。利用資料探勘之相關技術,以貼文所含藍綠政黨特徵表現建立分類器,並細部探討與設計多種特徵組合,比較不同特徵組合之預測效果與影響因素以及在預測資料不平衡的情況下是否影響分類結果。最後,研究結果顯示使用文字特徵中黨派典型字與互動特徵值域取對數並搭配KNN分類器效果最佳,其準確度可達0.908,F1-score可達0.827。 / Recently, the social media is becoming more and more popular, especially Facebook. In Taiwan, there are 15 million Facebook users from celebrities to the general public. Receiving information every day from Facebook has become a lifestyle of most people. These new information-exchanging platforms contain lots of meaningful messages including users' emotions and affiliations. Moreover, using the social media data to predict the election result and political affiliation is becoming the current trend in Taiwan. For example, politicians try to win the election and predict the polls by means of Internet and the social media, and every political parties also have their own fan pages. In this thesis, we make an effort to predict the political inclinations of the posts of fan pages, especially for KMT and DPP which are the two largest political parties in Taiwan. We filter the appropriate literal and interactive features. We use the posts of the two parties to predict the political inclinations by constructing the classification models .In the end, we compare the performances of different classifiers .The result shows that the literal and interactive features work the best with KNN classifier, whose accuracy and F1-score are 0.908 and 0.827, respectively.
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政論性叩應節目收視情形與政黨傾向關聯性之研究林政谷, Lin,Cheng Ku Unknown Date (has links)
本研究以量化與質化的研究方法,探討閱聽人收視電視政論性叩應節目的情形與政黨傾向的關聯性。研究結果顯示:在閱聽人收視頻率方面,閱聽人多半還是鮮少收視政論性叩應節目,顯示在台灣閱聽人普遍對於政治的冷漠與不關心。其次,電視政論性叩應節目的收視頻率與閱聽人的政治傾向及政黨傾向方面。過去的研究認為閱聽人收視政論性叩應節目的頻率愈高,則愈會產生明確的政治傾向,而在本研究中的量化分析中也是出現同樣的研究結果;而質化方面的研究結果則認為不是絕對正相關,必須視閱聽人觀看的政論性叩應節目而定,況且還有個人人際關係的影響。
復次,則是電視政論性叩應節目的政治傾向及政黨傾向與閱聽人的政治傾向及政黨傾向。在量化分析上,當電視政論性叩應節目有明確政治傾向時,則閱聽人本身也會有明確的政治傾向;而質化的研究結果也是有顯著的差異,若是電視政論性節目讓閱聽人認為有明確的政治傾向,則閱聽人也會受到政論性叩應節目的影響。而在電視政論性叩應節目的政黨傾向與閱聽人的政黨傾向方面。筆者發現若政論性叩應節目是支持泛綠政黨,則收視的閱聽人也會是支持泛綠政黨;反之,則支持泛藍政黨。基本上閱聽人是戴著有色的眼鏡在收視政論性叩應節目,表示電視政論性叩應節目對於閱聽人的政黨傾向存在正向的關係。
最後,在電視政論性叩應節目與民主政治的關係方面。其研究結果的意見正反皆有。筆者認為本研究所提出的研究假設若與其資料的分析結果背道而馳是最好的研究發現,此結果可以證明電視政論性叩應節目對於台灣民主社會的貢獻,並且增進台灣民主政治的發展,為台灣的審議式民主開闢另一條道路。但研究結果呈現目前台灣的社會還是存在衝突與對立,民眾觀看政論性節目都是戴著有色眼鏡,各自選擇與自己政黨喜好相近的節目來看,如此只不過是相互取暖或加強個人政黨傾向的強度而已。
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