本研究以《詩經》、《楚辭》、《全唐詩》、《全宋詩》及《全宋詞》等，數位化的文本資料作為基礎，運用資訊技術，建構分析文獻間借鑒的工具。工具採用字串或詞彙比對的方式，使用者可以透過設定，過濾出可能的對應關係，特別是《全唐詩》、《全宋詩》和《全宋詞》間字面上的類似之處。本研究參考人文領域的研究，用以評估工具的效果。同時，我們也藉由資訊科學的角度，統計如唐詩和宋代詩詞間的對應關係，亦透過如《詩經》和《詩經》、《楚辭》和《楚辭》、《全唐詩》和《全唐詩》、《全宋詞》和《全宋詞》、《全宋詩》和《全宋詩》的對應關係，挖掘同一時代文人作品的對應。另外，本研究也嘗試中國古典詩歌的斷詞，以及分析詩歌中詞彙的語意，未來也希望能夠透過語意進行詩歌比對。本研究雖不如傳統方法的人文研究深入，但提供從大量的語料中去蕪存菁，以及統計等相關服務，節省人文研究分析整理文本所需的時間，用數位的力量輔助人文領域的相關研究。

數位人文是近年來數位科技應用的一種重要趨勢，是一個結合數位技術與人文研究的新興領域，透過資訊科學的技術並結合大量數位化的文史資料，輔助文史學者進行較深入的人文研究，彌補並獲得在數位化之前無法用人工逐一比對所觀察到的現象或新的詮釋。 本研究以「中國近現代思想及文學史專業數據庫」的大量文史資料作為基礎，希望建構出一個能協助文史學者對中國近現代史的歷史觀念或現象較有效率的進行分析之檢索系統。本系統讓研究者可以透過具代表性的檢索詞彙與檢索條件搜尋出與欲研究的議題相關的文獻集合，再利用PAT Tree(Patricia tree)技術與自身的專業知識，擷取出研究議題底下的專業關鍵詞彙，並針對有興趣的關鍵詞彙或關鍵詞彙組合進行相關的時序分析，提供研究者以不同的面向觀察並詮釋出新的趨勢和結論。 我們找了一些具有文史工作相關背景經驗的使用者來實際使用本系統，並進行系統滿意度的評估，從評估的結果得知大部份的使用者都給了不錯的滿意度回饋，顯示本系統對於研究者在進行相關的文史研究上，可以達到一定程度的助益。 / In recent years, digital humanities have become an important trend of the application of information technologies. It’s an emerging field by combining information technologies with humanities studies. Historians can make intensive humanities studies through the combination of information science technologies and numerous digitized historical data, finding the new historical phenomenon that cannot be obtained by manual handling the historical data. In this paper, we construct an information retrieval and analysis system based on the text material available at the Database for the Study of Modern Chinese Thought and Literature that can help historians to make historical studies more efficiently. The system can let historians find the key documents which are related to the historical studies they make by representative search word. Besides, the system can use the PAT Tree (Patricia tree) method to extract useful keywords, with the help of historians to finalize the keyword selection. The system can also do the time analysis of one keyword or two keywords and help historians make new conclusions of historical studies. We let some people who have historical work experience use the system and let them evaluate the system. Most of the evaluation results are good. It means that the system can help historians to make historical studies more efficiently.

在傳統的人文研究中，人文學者大多以如古籍珍善本、歷史文獻等紙本出版形式之文本為主要研究文本型式，但是隨著資訊社會的來臨，許多研究機構陸續將這些紙本資料進行數位化並建置數位典藏資料庫，對人文研究環境與知識取得管道帶來巨大的改變，基於數位閱讀之文本研究型式也成為必然的發展趨勢。 因此，本研究發展支援數位人文研究之「文本自動標註系統」，藉由Linked Data的概念匯集來自不同資料庫的資源，並加以整合後，替文本進行自動註解，讓使用者在解讀文本時能夠即時參照其他資料庫的資源，並提供友善的具文本標註之閱讀介面，以利於人文學者透過閱讀進行資料的解讀。本研究以實驗研究法比較本研究所發展之「文本自動標註系統」與「MARKUS文本半自動標註系統」在支援人文學者進行文本資料解讀之閱讀成效與科技接受度是否具有顯著差異，並輔以半結構式深度訪談了解人文學者對於本研究發展之「文本自動標註系統」的看法及感受，也進一步分析「文本自動標註系統」閱讀成效、科技接受度及使用者行為歷程之間是否具有關聯性。 實驗結果發現，採用本研究發展之文本自動標註系統的閱讀成效高於MARKUS文本半自動標註系統，但未達顯著差異；而科技接受度分析結果則顯示文本自動標註系統之科技接受度顯著優於MARKUS文本半自動標註系統。另外，從訪談結果歸納得知，文本自動標註系統閱讀介面簡潔明瞭，比MARKUS文本半自動標註系統更適合閱讀，而閱讀介面是否易於使用與是否有用，是影響人文學者能否接受採用系統輔助數位人文研究的重要因素。此外，在兩個系統類似功能比較分析後也發現，文本自動標註系統在查詢詞彙功能、連結到來源網站功能及新增標註功能都比MARKUS文本半自動標註系統更為直覺易用。另外人文學者普遍認為斷句功能比自動斷詞功能更重要，鏈結來源資料庫則以萌典最有幫助。最後，採用文本自動標註系統之閱讀成效與使用者行為歷程之間無顯著關聯性。 / In traditional humanities research, most humanities scholars studied text-type paper-based publishing texts, such as rare ancient books and historical literature. However, many research institutes, in the information society, gradually digitalized such paper-based data and established digital archives database to result in great changes in humanities research environment and knowledge acquisition channels. The research pattern with digital reading based texts became the essential development trend. For this reason, an “automatic text annotation system” for supporting digital humanities research is developed in this study. Resources from distinct database are gathered through Linked Data and integrated for the automatic annotation of texts. It allows users immediately referring to resources from other database when interpreting texts and provides friendly reading interface with text annotation for humanities scholars interpreting data through reading. With experimental research, the “automatic text annotation system” developed in this study is compared with “MARKUS semi-automatic text annotation system” for supporting humanities scholars interpreting text data to discussed the difference in reading achievement and technology acceptance. Semi-structured in-depth interviews are also proceeded to understand humanities scholars’ opinions and perception about the “automatic text annotation system” developed in this study as well as to analyze the correlations among reading achievement, technology acceptance, and user behavior course of the “automatic text annotation system”. The experimental findings show that the reading achievement with the automatic text annotation system developed in this study is higher than that with MARKUS semi-automatic text annotation system, but not achieving the significance. The technology acceptance analysis reveals remarkably better technology acceptance of the automatic text annotation system than MARKUS semi-automatic text annotation system. According to the interviews, the reading interface of the automatic text annotation system is simple and clear that it is more suitable for reading than MARKUS semi-automatic text annotation system. The ease of use and usefulness of reading interface is a key factor in humanities scholars accepting the system for the digital humanities research. In regard to the comparison of similar functions between two systems, the functions of vocabulary enquiry, linking to source web sites, and annotation appending of the automatic text annotation system are more intuitive and easy to use than those of MARKUS semi-automatic text annotation system. What is more, humanities scholars emphasize more on the sentence segmentation function than the automatic word segmentation function, and the linked source database, Moedict, appears the best assistance. Finally, there is no significant correlation between reading achievement and user behavior course with the automatic text annotation system.

本研究為第一本運用數位人文學於政治學領域的研究著作，隨著電腦科技及網際網路的快速發展，過去許多僅能以紙本方式加以儲存的政府檔案與歷史文件，在經過電腦科技的輔助下完成數位化工作。數位化後的文檔即可提供研究者進一步研究與分析使用；對此，本研究採取文字探勘(Text-Mining)技術針對數位化後的資料進行論述分析(Discourse Analysis)，由於本研究的資料來源是奠基在數位化文本上透過文字探勘技術所進行的論述分析；因此本研究在此提出一種基於數位人文方法上的論述途徑:數位論述方法(Digital Discourse Analysis, DDA)。以此作為本研究重要的論述與分析基礎，具體的論述分析步驟與策略則採用Norman Fairclough的三段論述分析法，將文本、論述與社會行動加以聯結，並與數位論述分析法加以結合，發展出基於文本的五大分析步驟:總篇數與總字數分析、關鍵詞變化趨勢分析、情緒形容詞使用分析、論述策略使用分析、重大議題聯結分析以及政策論述策略圖像等五項具體分析步驟與架構。有了上述具體的研究步驟後，研究者將研究的對象至於國內四大報(自由時報、中國時報、蘋果日報以及聯合報)，2009-2014年六年間針對ECFA所做的新聞報導內容以及兩大黨(民主進步黨、中國國民黨)，2009-2014年六年間ECFA政策新聞稿及相關內容，進行論述分析。運用上述五個具體步驟，勾勒出臺灣四大報與兩大黨在針對ECFA進行報導與政策論述時的論述策略使用及語言使用模式。 研究結果顯示，四大報中，中國時報與聯合報對於ECFA的新聞報導內容與論述策略較為類似，皆為正向報導、弱監督式以及社會民生議題聯結度低的報導策略；相較之下，自由時報的報導策略則明顯與中國時報及聯合報不同，自由時報常以強監督式的方式進行報導，並且與社會民生議題的聯結程度較高。蘋果日報方面，ECFA新聞議題並非其報導的重要內容，但與另外三大報相比，蘋果日報的ECFA新聞報導與國際議題的聯結程度較高，也較關心到區域經濟整合等相關議題。在兩大黨方面，對於ECFA的政策論述皆以政治類與經貿類關鍵詞為主要論述主軸，國際以及社會民生議題則是因循著不同年度社會、政治經濟脈絡的不同而策略性的出現；另外，兩大黨的ECFA政策論述皆以內銷導向、國際與社會議題工具性出現、論述立場尚屬中立等共同特性，但較不一樣的是民主進步黨的ECFA政策論述具有高監督性、而中國國民黨的ECFA政策論述則具有高針對性與回應性的特質。除了上述的研究發現外，本研究最後研究者也將此次的研究嘗試與社會科學研究趨勢往「語言」、「論述」、「詮釋」轉向進行討論，以及2000年以後政治學所出現的「改造運動」(Perestroika Movement)進行認識論與方法論的討論。讓本研究成果不僅具有實證價值、更擁有與社會科學和政治學研究發展趨勢對話之效。 / This study is the first book applying digital humanities on Political Science research. After digitized document, that can provide research to do more and deeper analysis. This study used digitized document to do discourse analysis. Due to technology development I advocated a brand new analysis framework: Digital Discourse Analysis (DDA). Practical discourse analysis steps, I introduced Norman Fairclough's idea about: three steps of analysis, link text, discourse and social action. Basic on Fairclough's framework, I developed a five steps analysis: the total number of articles and number of words analysis, keywords trend analysis, emotional adjectives use analysis, discourse strategy use analysis, association analysis of major issues and policy discourse strategies image analysis. I found that the China Times and the United Daily News are more similar on ECFA news reports contents and policy discourse strategies. They usually positive reported, low level of supervised and weak linked to livelihood and social issues reported. On the contrary, Liberty Times was more supervised reported and higher degree of link to social and livelihood issues. As for Apple Daily, ECFA issue is not an important part of its news reported issues. Two major parties ECFA policy discourse have some similar characteristics: begin domestic policy discourse-oriented, international and social issues instrumental appear and discourse stand neutrality. On the other hand, Democratic Progressive Party ECFA policy discourse has more high supervisory; Kuomintang ECFA policy discourse has highly-targeted and responsive characteristics. In this study, the researcher will also discuss some new trend of social science research including of language turn, discourse turn and interpretation turn. And discuss Epistemology and Methodology issues after 2000 Perestroika Movement. So that make this research not only has the empirical research value, but also has the value of dialogue on political science and social science research trends.