| 題目(中) |
利用資料探勘技術發掘議題網絡 |
| 題目(英) |
Discovering Issue Networks Using Data
Mining Techniques |
| 研究生 |
莊澤生（碩士學位） |
| 指導教授 |
陳嘉玫 |
| 摘要(中) |
近年來資料探勘技術在購物行為分析、客戶關係管理、犯罪調查等方面的應用頗為盛行；然而在與我們日常相關的政治、社會領域的運用，仍然侷限於取樣資料的分析，用以彌補統計工具的不足而已。在本研究中，我們針對政治或公共政策議題，採用議題網絡為描述架構，資料探勘為核心技術；藉由雛型系統的執行，配合個案資料的擷取，發展出以議題為中心的資訊建構和知識發掘方法。
我們的研究重點包含議題網絡資訊建構、參與者群集發掘及網絡關鍵元件發掘三大部分。議題網絡的資訊建構，先以資訊擷取技術將個案議題有關的電子報報導，轉換為結構化的網絡元件；再以圖形和表格方式，由不同角度呈現網絡資訊。在參與者群集發掘部分，我們採用以議題為關聯基礎的參與者群集分析方法。這和傳統依據參與者的行政隸屬或黨派背景，所作的群集判斷有所不同。能夠更就事論事的提供觀察者，有關參與者群集關係和群集變化的資訊。第三個部分是以鏈結分析，依據網絡參與者和子議題間的交互關係及重要性，來判斷參與者和子議題的關鍵程度。
最後我們以專家評估的方式，藉由熟悉個案議題的議員、記者和議會員工，對上述第一個部分進行概念回憶度和概念精確度的效能評估，對第二、第三部分進行確實性、有用性和創新度的效能評估，並與各組評估者的相似度作了比較分析。 |
| 摘要(英) |
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