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社群媒體大數據分析應用於臺鐵安全績效與網路輿情對照之研究

為了解決高鐵事故ptt的問題，作者邱柏元 這樣論述：

近年來隨著社群媒的蓬勃發展，民眾經常使用社群媒體網路來表達自己的觀點，社群媒體儼然成為民眾發表意見、抒發情緒、彰顯自身觀點與立場的重要平臺。再加上大數據分析的流行，衍生出社群媒體挖掘技術，藉由大數據挖掘，分析民眾觀點與情感傾向，可更快速理解民眾需求。本研究欲建立一網路輿情情感分析模式，透過蒐集社群媒體言論，運用文本分類與資料探勘技術，並將評論主題分為「車站設施」、「員工權益」、「餐飲服務」、「票證系統」、「列車運轉」五大類相關文本，分析民眾關注之臺鐵服務相關議題與輿情情感趨勢，再經由情感分析結果計算社群媒體留言之情感值，最後與臺鐵提供的安全績效(亦即事件發生資料)進行對照，以驗證本研究結果之

正確性。經由實證分析結果得知，五類評論中僅有列車運轉類別在關聯模型中最具有顯著性。平均情感分數最低的評論類別為票證系統，餐飲服務雖表現最好，但平均情感分數仍為負數，顯示臺鐵的服務仍有改善空間。本研究借助視覺化技術，將安全績效與網路輿情兩者合併成對照圖，以時間軸檢視安全績效與網路輿情資料，探討相同時間點兩者資料的相關聯，亦即當事件或事故發生時，是否會對網路輿情的情感趨勢產生變化，以供相關單位參考之用。