臺灣博碩士論文加值系統

本研究的目的是針對網絡遊戲成癮行為進行可視覺化分析，其根據亞洲大學心理學家柯慧貞（Huei-Chen Ko）教授兼副校長長期評估的問卷數據，對國小、國中和高中學生進行問卷調查，樣本數總計7711筆；根據調查結果，經過分析後提出了一種可擴展、靈活、長期的監視設計，以方便觀察參與者的成癮狀況。調查分析是用以下兩種方法進行比較，作為監督相關計算方法，這兩種方法分別為自動編碼器及XGBoost。其過程為從問卷調查所得的資料，先經過自動編碼器擷取特徵值，再將特徵值輸入到XGBoost訓練得到成癮準確度。自動編碼器深度學習演算法，廣泛用於影像處理，本研究嘗試將此方法，應用於問卷調查的人工智慧判讀，結果顯示結合自動編碼器與XGBoost演算法，可以快速精準的來判讀分析問卷資料，因此這樣的雙演算法的深度學習模式，建議可用於類似的科技成癮的相關研究
從網絡遊戲成癮調查問卷數據中模擬了應用的可行性，並完成了診斷可擴展性的工作流程設計，其中在實驗中觀察到了國小、國中和高中學生對遊戲成癮嚴重不同的百分比、行為和症狀，未來由於中小學生的嚴重不同的百分比，他們的成癮特徵應有所不同。
值得注意的是儘管基於對初始和事實調查問卷數據的模擬，提出了一種可擴展、靈活、長期的監控設計，它可用於診斷其他科技成癮的狀況，例如: 社群媒體、智慧型手機和手游、網路成癮等。

The purpose of this research is to visually analyze the addictive behaviors of online games. Based on the questionnaire data of the long-term evaluation by the psychologist Professor Huei-Chen Ko, the questionnaire survey was conducted among elementary, middle and high school students. The total number of 7711 samples 7711 data were collected. According to the survey and analysis of the sample data, an expandable, flexible, and long-term surveillance design is proposed to facilitate the observation of the addiction status of the participants. The investigation and analysis are compared with two methods, the autoencoder and XGBoost respectively, as the supervising related calculation method. The process is to extract the feature values from the data from the questionnaire surveyed, and then input the feature values into the XGBoost training algorithm to increase the accuracy of addiction prediction. The autoencoder deep learning algorithm is widely used in image processing. This research tries to apply this method to the artificial intelligence interpretation of questionnaire surveys. The results show that the combination of autoencoder and XGBoost algorithm can quickly and accurately interpret and analyze questionnaires. Therefore, such a dual-algorithm deep learning model was recommended to be used in similar research on technological addiction.
The feasibility of the application is simulated from the data of the online game addiction survey questionnaire, and the workflow of the diagnostic scalability is implemented. The different percentages, behaviors and symptoms of elementary, junior high and high school students with on line game addiction were observed in the experiment. In the future, due to the severely different percentages of elementary, junior high and high school students, the intervention strategies should be different.
It is worth to note that based on the simulation of initial and factual survey questionnaire data, a scalable, flexible, and long-term monitoring design is proposed. It can be used to detect the other technological addiction conditions, such as: social media, smartphones and Mobile games, Internet addiction, etc.
Keywords: Online game addiction; supervised correlation calculation; unsupervised auto-encoder; XGBoost; visualization analysis.

中文摘要 i
英文摘要 ii
目錄 iii
圖目錄 iv
表目錄 vi
第1章 緒論 1
第2章 文獻回顧 2
第3章 論文主體 4
3.1 理論依據 5
3.2研究方法 5
第4章 實證分析 7
4.1實驗設計 7
4.2 實驗結果 14
第5章 結論與建議 18
參考文獻 19
附錄 21
1.數據資料表的資料撰寫格式 21
2.安裝程式環境 22
3.自動編碼器以及XGBoost程式碼 28
4.TA(訓練準確性)和PA(預測準確性)程式碼 36
5.比較其他設計的自動編碼器結構參數 38
6.執行大量次數取得最佳神經元 46
誌謝 54

圖目錄
圖 1 (a)自動編碼器的人工神經網絡結構，(b)國小自動編碼器結構參數，(c) 國中自動編碼器結構參數，(d) 高中自動編碼器結構參數。 10
圖 2 XGBoost的輸入來自圖1b，XGBoost的輸出為Acc 11
圖 3長期監控遊戲成癮狀況的系統設計 12
圖 4 (a)訓練自動編碼器的學習曲線 (b)國小生正常人和上癮者特徵分佈的結果 17
圖 5 (a)訓練自動編碼器的學習曲線 (b)國中學生正常人和上癮者特徵分佈的結果 17
圖 6 (a)訓練自動編碼器的學習曲線 (b)高中學生正常人和上癮者特徵分佈的結果 17
附圖 i數據資料表的資料撰寫格式 21
附圖 ii安裝Anaconda 22
附圖 iii Anaconda Prompt (anaconda3) 23
附圖 iv安裝Python3.6.4版本 24
附圖 v在虛擬環境內安裝Anaconda 24
附圖 vi自行安裝python3.6.4版本的spyder 25
附圖 vii spyder console 畫面 25
附圖 viii keras安裝指令 26
附圖 ix Xgboost檔案 26
附圖 x檢查keras版本的指令 27
附圖 xi EarlyStopping程式碼 28
附圖 xii讀取檔案程式碼 29
附圖 xiii結構參數參考圖1-d 30
附圖 xiv autoencoder參數 31
附圖 xv Model loss 32
附圖 xvi取得二維特徵分布 33
附圖 xvii xgboost程式碼 34
附圖 xviii畫二維特徵圖 35
附圖 xix 訓練數據量tr、預測數據量ts 36
附圖 xx TA和PA修改參數 37
附圖 xxi 30到50神經元結構參數 38
附圖 xxii國小生正常人和上癮者特徵分佈的結果 38
附圖 xxiii國中學生正常人和上癮者特徵分佈的結果 39
附圖 xxiv高中學生正常人和上癮者特徵分佈的結果 39
附圖 xxv 多加兩層的結構參數 40
附圖 xxvi國小生正常人和上癮者特徵分佈的結果 40
附圖 xxvii國中學生正常人和上癮者特徵分佈的結果 41
附圖 xxviii高中學生正常人和上癮者特徵分佈的結果 41
附圖 xxix 50到70神經元結構參數 42
附圖 xxx國小生正常人和上癮者特徵分佈的結果 42
附圖 xxxi國中學生正常人和上癮者特徵分佈的結果 43
附圖 xxxii高中學生正常人和上癮者特徵分佈的結果 43
附圖 xxxiii 70到100神經元結構參數 44
附圖 xxxiv國小生正常人和上癮者特徵分佈的結果 44
附圖 xxxv國中學生正常人和上癮者特徵分佈的結果 45
附圖 xxxvi高中學生正常人和上癮者特徵分佈的結果 45
附圖 xxxvii 編寫bat檔案 46
附圖 xxxviii 執行bat檔案 46
附圖 xxxix 參數隨機取值設定 47
附圖 xl自動編碼器參數設定 48
附圖 xli xgboost參數設定 49
附圖 xliii 讀取最高準確度數值 50
附圖 xliv 最高準確度檔案範例 50
附圖 xlv 訓練出最佳準確度 51
附圖 xlvi 儲存最高準確度 52
附圖 xlvii 使用匯出的模型 53

表目錄
表 1網路遊戲成癮問卷 4
表 2數據結果 14
表 2 (a)AP(addicted people)成癮者各個目標人數 14
表 2 (b)NAP(non-addicted people)非成癮者各個目標人數 14
表 2 (c)TDA(training data amount)訓練數據量各個目標人數 15
表 2 (d)PDA(prediction data amount)預測數據量各個目標人數 15
表 2 (e)IT(Inference Time)推論時間 15
表 2 (f)TA(training accuracy)訓練準確性 16
表 2 (g)PA(prediction accuracy)預測準確性 16
表 2 (h)Acc(準確度) 16

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