隨著網路科技的進步，線上社群網站已成為許多人快速分享資訊的新興平台。在所有社群網站中，Facebook為目前市佔率最高的網站，而粉絲頁在Facebook上擔任了重要的訊息傳播角色。粉絲頁就像個人新聞台一樣，站主可對其所屬粉絲發送訊息，進行線上溝通。此外，粉絲頁間也可透過分享轉發貼文的方式，使得各粉絲頁的廣大粉絲群皆能透過這樣的分享行動，快速接收到相關訊息，進而產生一傳十，十傳百的社群影響力。在特殊公共事件發生時，這種分享行為更為普遍。
本研究即以粉絲頁間的貼文分享為出發點，尋找公共事件發生時，粉絲頁間的透過分享而產生的關聯性。為了驗證此一論點之可行性，我們設計與實作了一套「臉書粉絲頁貼文分享關聯性分析系統(Posts Sharing Analyzer of Facebook Pages Relationships) 」，讓使用者可以針對其關注之公共事件設定種子粉絲頁及指定資料蒐集期間及相關參數。系統會透過Facebook公司提供的應用程式介面自動蒐集種子粉絲頁指定期間資料。每一次資料蒐集完成後系統會自動分析是否具有符合使用者指定條件的新粉絲頁，並將之加入種子粉絲頁的行列。透過滾雪球的方式，逐次推導出完整的粉絲頁關聯性。
本研究特別以太陽花學運期間相關粉絲頁作為實驗對象，透過我們的系統分析種子粉絲頁裡的分享貼文，逐次找出多個性質相近的粉絲頁，為日後進一步建立粉絲頁分享關聯性的探討奠定了良好的基礎。
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/G0100971015 |
| Creators | 張瑋庭, Chang, Wei Ting |
| Publisher | 國立政治大學 |
| Source Sets | National Chengchi University Libraries |
| Language | 中文 |
| Detected Language | Unknown |
| Type | text |
| Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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