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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
三元決策理論應用於社群媒體挖掘之情感分析--以UBER在臺營運話題為例
書刊名:
運輸計劃
作者:
陶治中
/
簡睿志
作者(外文):
Tao, Chi-chung
/
Jian, Ruei-jhih
出版日期:
2016
卷期:
45:4
頁次:
頁301-330
主題關鍵詞:
三元決策理論
;
社群媒體挖掘
;
情感分析
;
UBER
;
Theory of three-way decisions
;
Social media mining
;
Sentiment analysis
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
1
點閱:7
近年來,「社群媒體」與「共享經濟」結合的行動電商發展方興未艾,其中以 UBER進軍各國計程車市場所引起的風潮為較知名案例。目前 UBER在臺灣營運是否合法的爭議不斷,尤其涉及叫車方式、彈性費率、司機乘客互評、稅制等課題,皆面臨適法性之挑戰,因此,若能經由社群媒體挖掘對於 UBER相關課題之文本進行情感分析,進而了解民眾對 UBER適法性的情感態度,則可提供政府推動多元化計程車服務之參考。本研究使用爬蟲系統蒐集 UBER 網路文本進行挖掘,並建構三元決策情感分析模式,該模式係將情感傾向區分為正面、中立與負面情感。實證結果顯示,討論聲量前三名的營運話題分別為:營運制度、取締與抗議以及稅務與收費。民眾對於 UBER在臺營運之網路平台服務的評價,整體情感趨勢係以正面偏中立為主,高於負面情感傾向。整體負面情感趨勢則為 UBER營運合法可在臺營運。
以文找文
Mobile commerce business combining sharing economy and social media are now in the ascendant, especially UBER launches into taxi markets worldwide which becomes the most attractive case study in research literatures. Nowadays, issues of legal operations concerning service calling, flexible fares, rating system between drivers and users and tax are still in dispute for UBER in Taiwan. It will be very helpful for Taiwan’s authorities and taxi operators if users can understand and accept similar services like UBER by using social media mining and sentiment analysis. Crawler systems were used to collect all possible text data from social media. Opinion mining and sentiment analysis were sequentially performed in this study. A model based on the theory of three-way decisions was used for sentiment analysis which included three sentiment zones: positive, negative and neutral. Results of the empirical study showed that the three topics about UBER operations concerning operation mechanism, regulation and protest and taxation problems were discussed extensively in Taiwan. The hottest topic was mobile platform services offered by UBER which won positive and neutral orientation tendency more than negative one significantly. The whole negative orientation tendency focused on dispute of UBER’s illegal operations in Taiwan. It is evident that the first priority for UBER is to apply legal permission and pay tax arrears as soon as possible if UBER attempts to continue operations in Taiwan.
以文找文
期刊論文
1.
Cramer, J.、Krueger, A. B.(2016)。Disruptive Change in the Taxi Business: The Case of Uber。The American Economic Review,106(5),177-182。
2.
Drury, G.(2008)。Opinion Piece: Social Media: Should Marketers Engage and How Can It Be Done Effectively。Journal of Direct, Data and Digital Marketing Practice,274-277。
3.
Chan, S. M.、Cho, M.、Lee, S.(2013)。User Perceptions of Social Media: A Comparative Study of Perceived Characteristics and User Profiles by Social Media。Journal of Communication and Media Technologies,149-178。
4.
Wilson, K.、Fornasier, S.、White, K. M.(2013)。Psychological Predictors of Young Adults' Use of Social Networking Sites。Cyberpsychology, Behavior and Social Networking,13,173-177。
5.
陶治中、陳亭愷(20160900)。社群運算應用於網路輿情情感傾向分析之研究--以實施國道計程電子收費政策為例。運輸學刊,28(3),295-334。
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6.
Johan, B.、Gonçalves, B.、Ruan, G.、Mao, H.(2011)。Happiness is Assortative in Online Social Networks。Artificial Life,17(3),237-251。
7.
劉盾、李天瑞、李華雄(2015)。粗糙集理論:基於三支決策視角。南京大學學報,49(5),574-581。
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8.
田海龍、朱豔輝、梁韜、馬進(2014)。基於三支決策的中文微博觀點句識別研究。山東大學學報(理學版),49(8),59-65。
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9.
王磊、黃河笑、吳兵、鄭任兒(2015)。基於主題與三支決策的文本情感分析。計算機科學,42(6),93-96。
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10.
周哲、商琳(2015)。一種基於動態詞典和三支決策的情感分析方法。山東大學學報(工學版),45(1),19-23。
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11.
Luhn, H. P.(1958)。The Automatic Creation of Literature Abstracts。IBM Journal of Research and Development,2,159-165。
12.
Pawlak, Z.(1982)。Rough Sets。International Journal of Computer and Information Sciences,11,341-356。
13.
Pang, Bo、Lee, Lillian(2008)。Opinion mining and sentiment analysis。Foundations and Trends in Information Retrieval,2(1/2),1-135。
14.
Liu, Bing(2012)。Sentiment Analysis and Opinion Mining。Synthesis Lectures on Human Language Technologies,5(1),1-167。
15.
Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan, Michael I.(2003)。Latent Dirichlet allocation。Journal of Machine Learning Research,3(4/5),993-1022。
會議論文
1.
Tan, C.、Lee, L.、Tang, J.、Jiang, L.、Zhou, M.、Li, P.(2011)。User-level sentiment analysis incorporating social networks。The 17th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining。ACM。1397-1405。
2.
Das, S.、Chen, M.(2001)。Yahoo! for Amazon: Extracting Market Sentiment from Stock Message Boards。The Asia Pacific Finance Association Annual Conference,1367-1373。
3.
Dave, K.、Lawrence, S.、Pennock, D. M.(2003)。Mining the Peanut Gallery: Opinion Extraction and Semantic Classification of Product Reviews。WWW Conferences,519-528。
4.
Riloff, E.、Wieber, J. M.(2003)。Learning Extraction Patterns for Subjective Expressions。The Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,105-112。
5.
Turney, P. D.(2002)。Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Review。The 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL),417-424。
6.
Hu, M.、Liu, B.(2004)。Mining and Summarizing Customer Reviews。The 10th Annual Association for Computing Machinery's Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,(會議日期: 2004/08/22-2004/08/25),168-177。
7.
Pang, B.、Lee, L.、Vaithyanathan, S.(2002)。Thumbs Up? Sentiment Classification Using Machine Learning Techniques。EMNLP '02 of the ACL-02 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,79-86。
8.
Hofmann, T.(1999)。Probabilistic Latent Semantic Indexing。The Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence,1367-1373。
9.
Zhao, W. X.、Jiang J.、Yan, H.、Li, X.(2010)。Jointly Modeling Aspects and Opinions with a MaxEnt-LDA Hybrid。The 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Association for Computational Linguistics,56-65。
10.
Sauper, C.、Haghighi, A.、Barzilay, R.(2011)。Content Models with Attitude。The 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics,350-358。
11.
Arjun, M.、Liu, B.(2012)。Aspect Extraction through Semi-Supervised Modeling。The 50th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics。
12.
Bermingham, A.、Smeaton, A. F.(2010)。Classifying Sentiment in Microblogs: Is Brevity an Advantage?。The 19th ACM International Conference on Information and Knowledge Management。ACM。1833-1836。
13.
Liu, B.、Hu, M.、Cheng, J.(2005)。Opinion Observer: Analyzing and Comparing Opinions on the Web。The 14th International Conference on World Wide Web。ACM。342-351。
14.
Lu, Y.、Duan, H.、Wang, H.、Zhai, C.(2010)。Exploiting Structured Ontology to Organize Scattered Online Opinions。International Conference on Computational Linguistics。
15.
Yang, H.、Si, L.、Callan, J.(2006)。Knowledge Transfer and Opinion Detection in the TREC 2006 Blog Track。Text REtrieval Conference。
16.
Blitzer, J.、Dredze, M.、Pereira, F.(2007)。Biographies, Bollywood, Boomboxes and Blenders: Domain Adaptation for Sentiment Classification。The 45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics。Prague。432-439。
17.
Yao, Y. Y.(2012)。An Outline of a Theory of Three-Way Decisions。The 8th the International RSCTC Conference,1-17。
18.
Pak, A.、Paroubek, P.(2010)。Twitter as a Corpus for Sentiment Analysis and Opinion Mining。Language Resources and Evaluation Conference。
研究報告
1.
朱斌妤、黃東益、洪永泰、李仲彬、曾憲立(2015)。數位國家治理(2):國情追蹤與方法整合 (計畫編號:NDC-MIS-103-001)。國家發展委員會。
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2.
蕭乃沂、陳敦源、廖洲棚(2015)。政府應用巨量資料精進公共服務與政策分析之可行性研究 (計畫編號:RDEC-MIS-103-003)。
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3.
Go, A.、Bhayani, R.、Hung, L.(2009)。Twitter Sentiment Classification Using Distant Supervision。
學位論文
1.
黃心宜(2014)。基於影響力分析之意見單元評價的研究(碩士論文)。淡江大學。
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2.
楊惠淳(2011)。以主客觀分析與相互資訊檢索探討情感分析之準確度--以電影評論為例(碩士論文)。國立臺北科技大學。
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圖書
1.
Zafarani, R.、Ali Abbasi, M.、Liu, H.(2014)。Social Media Mining: An Introduction。Cambridge University Press。
2.
劉知遠(2016)。大數據智能。北京:電子工業出版社。
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3.
許鑫(2015)。基於文本特徵計算的信息分析方法。上海:上海科學技術文獻出版社。
延伸查詢
其他
1.
Hatzivassiloglou, V.,McKeown, K. R.(2016)。Predicting the Semantic Orientation of Adjectives,http://www.aclweb.org/anthology/P97-1023。
2.
Wiebe, J. M.(2016)。Learning Subjective Adjectives from Corpora, Department of Computer Science,New Mexico State University。,http://people.cs.pitt.edu/~wiebe/pubs/papers/aaai2000.pdf。
圖書論文
1.
Manovich, L.(2011)。Trending: The Promises and the Challenges of Big Social Data。Debates in the Digital Humanities。Minneapolis, MN:The University of Minnesota Press。
2.
張志飛、王睿智、苗奪謙(2015)。第七章:基於三元決策的多粒度文本情感分類。三支決策:複雜問題求解方法與實踐。北京:科學出版社。
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