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研究生:高嘉宏
研究生(外文):Kao, Chia-Hung
論文名稱:輿論溝通對爭議性技術/觀念之擴散動態與過程的影響及交互作用
論文名稱(外文):The dynamics and interaction between opinion dynamic and diffusion on the controversial technology/idea.
指導教授:孫春在孫春在引用關係
指導教授(外文):Sun, Chuen-Tsai
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:多媒體工程研究所
學門:電算機學門
學類:軟體發展學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:73
中文關鍵詞:意見動態模型爭議性產品擴散動態模型
外文關鍵詞:opinion dynamics modeldiffusion dynamiccontroversial product
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探討一個新的產品或是新的概念在社會網路中的擴散過程,一直是管理及傳播領域想要了解的現象。前人研究中提出不少利用電腦模擬來探討產品擴散動態的模型,但是在這些模型中有幾個過度簡化的假設:(1)代理人內心對於此產品的態度不變;(2)代理人之間不會互相討論並交換意見;(3)「內在意見態度」和「外在擴散門檻」並不會互相影響,本研究提出的模型則放寬這些限制。其次,本論文主要想要探討的新產品或是新觀念是屬於具有爭議性的,而像是這種產品(例如:基因改造食品、存臍帶血等),消費者內心都必須是持正面態度才有機會接受此產品。
本論文模型中加入了意見動態模型,代理人之間可以互相溝通,並且會隨時間不同而持不同的態度。我們參考社會心理學的理論來實現意見動態和擴散動態之間互動的機制;也就是說,本研究模型中的「態度」和「行為」兩個層次,皆會受到人際關係的影響而隨時間的不同而有所改變。本研究利用模擬觀察在不同的社會網路、不同產品、不同市場大小、以及不同的行銷策略下,一個爭議性產品的動態擴散過程。
經由模擬實驗,我們發現修改過後的模擬模型更能真實的反應出社會中大眾接受一個具爭議性產品時的各種可能現象,例如「叫好不叫座」、「新產品較佳的宣傳時間點」、「先驅者的影響」、「鄉村的行銷策略」等。我們整理出在各種社會狀況時產品的擴散過程,希望能作為往後傳播動態或是行銷策略研究的一個參考,並在此基礎上探索更細部的因素。

中文摘要 i
ABSTRACT iii
致謝 v
目錄 vi
表目錄 viii
圖目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1研究動機與背景 1
1.2研究目標 5
1.3研究重要性 7
1.4研究問題 8
第二章 文獻探討 10
2.1社會網路(Social network) 10
2.1.1小世界網路 12
2.2社會心理學(Social psychology) 13
2.2.1認知失調理論(Cognitive dissonance theory) 13
2.2.2 理性行動理論(Theory of Reasoned Action,TRA) 14
2.3意見動態模型(Opinion dynamics model) 16
HK 模型 17
RA模型(Relative agreement model) 17
2.4決策門檻模型 18
2.5 創新擴散 20
2.5.1技術採用生命週期 21
第三章 模型設計 23
3.1 模型描述 23
3.1.1 基本設定與假設 23
3.2 建立人際關係網路 24
3.3 代理人和議題 25
3.4 模型進行流程 27
3.4.1初始化 27
3.4.2 意見交流 28
3.4.3 是否採用 30
3.5 輿論動態的機制 31
3.6 兩者如何互相影響 33
3.7 分析方法 33
3.7.1 參數設定之意義 33
3.7.2 實驗設計 34
第四章 模擬實驗 37
4.1 敏感度分析 37
4.1.1 參照基準 38
4.1.2 外在門檻值 39
4.1.3 先驅者集中 43
4.1.4人際關係網路結構的改變 45
4.1.5 整理 47
4.2意見動態的影響程度 49
4.3 特別議題探討 57
4.3.1模型驗證_哥倫比亞農村的耕種創新擴散研究(創新的擴散 P.269) 57
4.3.2 台灣新流感疫苗注射人數趨勢 59
4.3.3小結 60
第五章 結論 61
5.1 結論 61
5.2 研究貢獻 62
5.3 未來展望 63
附錄A 65
附錄B 66
附錄C 67
附錄D 68
參考文獻 71


Borgatti, S.P.(1998). What is social network analysis? http://www.analytictech.c– om/networks/whatis.htm

Cook, A.J., & Kerr, G.N., & Moore, K. (2002). Attitudes and intentions towords towards purchasing GM foods.

Davis, F.D. (1986). A Technology Acceptance Model for Empirically Testing New End-User Information System : Theory and Results , Doctoral Dissertation, MIT Sloan School of Management, Cambridge, MA.

Deffuant, G., & Neau, D., & Amblard,F., & Weisbuch,G. (2000). Mixing beliefs among interacting agents. Advances in Complex Systems, 87-98

Deffuant, G., & Amblard,F., & Weisbuch, G., & Faure, T. (2002). How can extremism prevail? A study based on the relative agreement interaction model. Journal of Artificial Societies and Social Simulation.

Deffuant, G. (2006). Comparing extremism propagation patterns in continuous opinion models. Journal of Artificial Societies and Social Simulation.

Duncan , J. Watts. (2004). 六個人的小世界。大塊文化

Festinger, L. (1957). A theory of cognitive dissonance. Unit State : Stanford University Press

Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Belief, attitude, intension and behavior : An introduction to theory and research. MA: Addison-Wesley.

Fischer , C.S., & Jaskson , R.M., Stueve, C.A. & Gerson, K., & Jone, L.M., & Baldassare, M.(1977). Networks and Places : Social Relations in The Urban Setting. New York : Free Pree

Garton, L., & Haythornthwaite, C., & Wellman, B. (1997). Study Online Social Networks. Journal of Computer-Medicated Communication : http://jcmc.huji.a- c.il/vol3/issue1/garton.html.

Johnson, E.C., & Friedkin, N.E. (1990). Social influence and opinion. J.Math, 193-206

Krause ,U., & Hegselmann , R. (2002). Opinion dynamics and bounded confidence models, analysis and simulation. Journal of Artificial Societies and Social Simulation.

Lazarsfeld & Paul, F., & Herbert, M. (1963) Mass Media and Personal Influence. The Science of Human Communication. New York.

Lazarsfeld & Paul, F., & Bernard , B., & Hazel, G (1944/1948/1968). The People’s Choice : How the Voter Makes Up His Mind in a Presidential Election. New York : Duel , Sloan, and Pearce. New York : Columbia University Press.

Marsden ,P., & Campbell, K.E. (1984). Measuring Tie Strength. Social Forces. 482-501

Millar, R. (1997). Science education for democracy : What can the school curriculum achieve? Science Today – problem or crisis? 87-101.

Mitchell, J.C. (1969). Social networks and urban situations. Manchester University Press.

Moore ,G.A. (1990).Crossing the Chasm : Marketing and Selling High-Tech Products to Mainstream Customers. HarperBusiness.

Moore, G.A., & Benbasat, I. (1991). Development of an Instrument of Measure the Perceptions of Adopting and Information Technology Innovation. Information Systems Research, 192-222.

Moore , G.A. (1995). Inside the Tornado : Marketing Strategies from Silicon Valley’s Cutting Edge. HarperBusiness.

Moore, G.A.(1999) Crossing the Chasm: Marketing and Selling High-Tech Products to Mainstream Customers.

Oliver, P.E., & Marwell, G., & Texixeira, R. (1985). "A theory of the critical mass : interdependence, group heterogeneity, and the production of collective action." American Journal of Sociology, 91(3), 522-556

Oliver, P.E., & Marwell, G. (2001). Whatever Happened to Critical Mass Theory? A retrospective and Assessment. Sociological Theory, 292-311.

Pluchino, A., & Rapisarda, A., & Latora, V. & Fortunato, S. (2005). Vector opinion dynamics in a bounded confidence consensus model. arXiv : physics/0504017.

Pluchino, A., & Rapisarda, A., & Latora, V. (2006). Compromise and synchronization in opinion dynamics. The European Physical Journal, 169-176.

Rogers, E. (1995a). Diffusion of Innovations. New York : Free Press.

Sheppard, B.H., & Hartwick, J.,& Warshaw, P.R. (1988). The Theory of Reasoned Action : A Meta-Analysis of Past Research with Recommendations for Modifications and Future Research. Journal of Consumer Research, 325-343.

Sousa, A.O.(2005). Bounded confidence model on a still growing scale-free network.

Venkatesh, V., & Davis, F.D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model : Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 186-204.

Wander, J., & Sebastino, A.D., & Marco, A. J. (2006). Diffusion dynamics in small-world networks with heterogeneous consumers. Comput Math Organiz Theor.

Watts, D.J., & Strogatz, S.H. (1998). Collective Dynamics of “Small-World” Networks. Nature, 440-442.

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