Dynamic Modeling of Network Discussion Threads for Reflecting Community States – Online-Game Forum of Gamer.com.tw
Date Issued
2011
Date
2011
Author(s)
Huang, Chia-Wei
Abstract
網路討論區是一個開放式的平台供網路使用者們進行共享、互動式的意見交流。然而，當多方意見交流時，討論區內難免會發生衝突，它可能帶來正面的影響，例如:激發創新的見解;但亦可能帶來負面的影響，例如:阻礙溝通的管道，造成無法在談論的議題上達成共識。本論文嘗試對討論區意見交流的發展過程來建立模型，特別是發生衝突與達成共識與否的過程，以作為討論區在具有衝突情境下之管理、設計的參考依據。
我們採用[洪至柔(2010)]由線上遊戲社群網站《巴哈姆特》討論區中收錄的20則討論串為例進行研究。討論串是社群參與者間針對某項議題從事意見交流時所留下的文章歷程紀錄，在《巴哈姆特》內，以網頁模式的文章頁面呈現，並按時間先後依序排列的文章序列。本論文透過對討論串的文章序列進行研析，所提出的研究問題有:(1)如何具體呈現各篇文章表達意見的情況?(2)如何分析討論串型式中，文章間的立場關係?(3)如何描述討論串型式中，文章間發生「衝突」立場關係之後，社群狀態隨著新文章的加入而演變的動態現象，以及探討演變成「共識」與否的過程?
針對三個問題，本論文分別提出以下三個部份創新的建模方法:
1.文章的型式模型:對討論串中的各篇文章以標題、文章序列編號、文章作者、針對對象、言語行為此五項屬性(attributes)進行描述，構成各篇文章的型式模型。各項屬性都有其所能設定的屬性值，隨著各篇文章呈現的情況不同而相異。其中，言語行為參考自[洪至柔(2010)]整理的話語分析類別，同時採用其研究中以兩位編碼員採“內容分析法”對各篇文章進行編碼的結果作為依據，呈現各篇文章所具備的言語行為(亦即，各篇文章在言語行為此屬性的屬性值)。各篇文章的型式模型，構成分析文章間立場關係的基礎。
2.兩篇文章間的立場關係模型:此模型是一個函數，定義域為兩篇文章的型式模型，值域為立場關係集合，包括「衝突」、「中立」、「同盟」、「無直接關係」等元素。函數依據兩篇文章各自型式模型的屬性值，對映至特定的立場關係值，成為該兩篇文章間的立場關係。
3.社群狀態的判別模型&討論串動態模型:社群狀態的判別模型是以文章的型式模型及兩篇文章間的立場關係模型為基礎建置，它以“集合”和“邏輯”等數學方法具體描述將討論串中某段給定的“n篇相鄰文章”，對映至特定的社群狀態值;其中，社群狀態包括「醞釀」、「紛爭」、「混沌」、「共識」等四種。藉由社群狀態的判別模型分析每則討論串中，從第1篇文章開始，隨著新文章的加入，社群狀態的動態變化。利用Pearson相關係數作為統計指標進行分析，發現社群狀態的變化能夠以馬可夫性質(Markov property)作為近似，故以馬可夫鏈(Markov chain)為基礎作為討論串動態模型，描述/預測社群狀態隨著新文章的加入而演變的動態現象。
本論文以《巴哈姆特》的20則討論串作為經驗資料，來探討討論區意見交流的發展過程。在文章的型式模型應用方面，能夠具體呈現各篇文章表達意見的情況，進而透過兩篇文章間的立場關係模型，顯示討論串中兩兩文章間的立場關係及先後順序，奠定社群狀態與演變的基礎。利用社群狀態的判別模型，來反映討論串發展過程中的社群狀態。討論串動態模型方面，分析顯示，在討論串中發生衝突之後，社群狀態最終演變成「共識」的機會不大(約22.2%);此外，雖然「共識」並不多見，但是當目前處於「共識」時，若有下一篇新文章的加入，將有很大的機會(79.59%)仍維持在「共識」。因此，未來值得針對討論串型式設計共識機制，以期能提升及維持「共識」的達成。
總括來說，本論文透過對討論串的文章序列進行研究與分析，提出創新的建模方法，貢獻有:
(1)具體呈現各篇文章的屬性以及文章間的關聯，進而確切掌握討論串中任兩兩文章間的立場關係，這將有助於討論區的管理。
(2)基於“屬性-屬性值”的概念，以“集合”和“邏輯”的數學方法描述兩篇文章間的立場關係模型以及社群狀態的判別模型，具有供作自動化分析與管理討論串文章之潛在性。
(3)討論串動態模型可用於描述/預測討論串中，社群狀態的演變，作為未來討論串型式的共識機制設計之參考依據。
Subjects
network forum
conflict
consensus
discussion threads
Gamer.com.tw
community state
discussion threads dynamic model
Type
thesis
File(s)![Thumbnail Image]()
Loading...
Name
ntu-100-R98921057-1.pdf
Size
23.32 KB
Format
Adobe PDF
Checksum
(MD5):83e1bc2bc5b6e134b8c3a042105fee8a