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國立中山大學 行銷傳播管理研究所 譚躍所指導 林佑璇的 候選人人格特質的動態再現:台灣2018年市長選舉和2020年總統選舉的跨媒介議題設定分析 (2021),提出Mo PTT關鍵因素是什麼,來自於候選人形象、候選人特質感知、跨媒介議題設定效果、五大人格特質、時間序列分析、PTT討論聲量。

而第二篇論文國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 王貞淑所指導 李忠憲的 運用BERT於稅制改革輿情分析,探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例 (2021),提出因為有 情感分析、輿情分析、稅制改革、機器學習、主題建模、BERT的重點而找出了 Mo PTT的解答。

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我的成長故事: https://www.youtube.com/watch?v=Kdhtp6A6YJE

這位才是真正的網絡垃圾: https://www.youtube.com/watch?v=jlJYDx1GP-U&t=263s

Billie Eilish出賣靈魂的方法: https://www.youtube.com/watch?v=pfB1S2uy5Po&t=115s
日本最殘酷的直播節目: https://www.youtube.com/watch?v=7E81OKVX7wc
我受夠了, 我的精神困擾: https://www.youtube.com/watch?v=aQ6uxaQhiS4&t=7s

Uncle roger最不好笑的笑話
Uncle roger最好笑的錯誤
網絡傳記

從前獵人A和獵人B一起進森林打獵. 獵人A突然暈倒. 獵人B打電話求救, 跟接線生講: “我朋友死了, 我可以點做啊?” 接線生就說: “冷靜一點, 我幫你, 你要確定他是真的死了先”
靜了一靜後, 聽到 “bang” 一下槍聲. 然後獵人B説: “好, 之後呢?”
你覺得這個笑話好笑嗎? 根據美國2015年心理學統計這是 ‘世界上最好笑的笑話’ , 意味著 ‘好笑與不好笑’ 是有客觀biu juen.
這樣說: 是否無論在美國, 歐洲或非洲; 説起這個獵人笑話也會引起全場爆肚呢 ?
(Show uncle roger) 那如何解釋到Youtuber Uncle Roger同一條搞笑影片在不同地區會有掌聲和打字道歉兩個極端反應.

大家好又是我暗網仔,
uncle roger最近向中國市場的 ‘致歉’ 信一方被受眾:內地網民,覺得多餘, 另一方被外間覺得行為yuek suen.
(Read story) “I’m not bowing down to anyone. Especially not to all the hate comments I’m getting”
(Tell a bit of the story) 今個月12號uncle roger刪除與一位名Strictly dumpling的Youtuber一起拍的影片. 原因是這位Youtuber曾對中國有批評言論. Uncle roger由海外華人最新代表人物到掉粉.
今天解釋為何比Youtube界任何人uncle roger更不應該“道歉”
(Show how the west ruins rice)
先看Uncle roger如何用1年爆紅, 後看uncle roger如何wuy fan喜劇本身的意義.

[喜劇理論3步曲]

如果廣東地區提 “棟篤笑” 3個字, 黃子華 “你落左妝我仲認得你叫化妝, 落左妝我唔認得你叫喬裝!” 或 “老闆出俾你果份唔係糧, 係賠償” 對都市男女關係及打工仔心態作出
“誇張” 得來
“會冒犯” 某些人, 但
“有共嗚” 的
COMEDY: 喜劇理論 3步曲.

來自古希臘時代的喜劇之王Aristophanes首度創立喜劇3步曲:
1誇張方式: 列如: 主角騎著甲蟲飛上天堂, 來2冒犯在他的表演坐最前排的guen員, 名哲學家, 為3得到被欺壓的小市民發聲.
3步曲流傳到現今所有喜劇表演. 唯一因地區或文化會有所轉變是 “第3有共嗚” 那群人, 通常一goon都是小市民. 即是消費表演的受眾. 即是你和我.

辯駁了 ‘兩個獵人’ 笑話是客觀理論之yu, 亦解釋到sik演Uncle roger角色的棟篤笑表演者Nigel Ng, 如何用jauw笑海外華人刻板印象得到某一Kwun的共鳴.
(Marie kondo Clip)

1991年3月15日出生於馬來西亞吉隆坡的Nigel Ng黃瑾瑜, 美國大學畢業後正式在英國開始他棟篤笑生崖. 拿了幾個新人jeung和做了幾個電視節目嘉賓, 成績不算太突出. (Show video )出來短短幾年, 7月嘲笑BBC ‘uncle roger disgusted by this egg fried rice’ 現在爆到二千萬view. 橙色衣服, 說話口音極重而jim suen huk bok的中年大叔型像短期內吸立無限’niece and nephew’ 粉絲.

UNCLE ROGER喜劇3步曲中的3個組別 3樣表面上都是 ‘海外華人’ (誇張演yik海外華人, 來冒犯海外華人, 給有共嗚的海外華人看.
外國長大的小數民jook常常會因膚色被取笑. 我小時候會聽到: chink, small eyes.
(Gordon Ramsey video) 而Uncle roger表面把華人大叔的kuet點放大 , 但內裡是挑戰白人廚師的權威. 為小so mun jook發聲, 獲keun.
3部曲中被mo fan的其實是白人keun wuy.
表裡不一: 2千萬來自jauw笑華人文化的外國觀眾, 也同時有知道他在做什麼的華人觀眾.

Uncle roger角色前, Nigel第5條片已經chi笑西方國家米飯的包裝. 第6條影片笑澳洲一間大學因怕榴連的味道要疏散. 之後放 ‘wok’ ‘美jing’ 等中國烹調物料與高級大廚 Gordon Ramsey, Jamie Oliver等相題bing leun.
用主觀口味ping好wai的食物, 拉底高高在上的他們.

說到這裡明白uncle roger成功之處也應該更明白‘del片’ 事件為何會害死一個comedian的事業.
Uncle roger的道歉不止不誇張而是過於緊張, 怕 2, 冒犯可以給他更大巿場的人所以3, 無視因以so yuen曾跟他有gung ming的觀眾.
他做了一切令他成功的相反. 他去dou hip的新goon jung最也不是太在乎.
雖然uncle Roger主觀認為自己不是向什麼人底頭.為jan什麼錢或wok什麼名氣. 但真實世界的行為不是一場dung dook笑. 不是你話好笑就好笑. 不好笑就chum muk. 每個人的行為也會被客觀世界去看和poon定好與不好的.
我送給uncle roger最後是: 如果最初我說的那個兩個獵人故事不是用一個笑話來包裝, 而是真人真事. 獵人B是親手殺了人. 在真實世界是好恐怖的, 是需要坐gam的.

Uncle Roger羅傑叔叔違反的原則
羅傑叔叔Uncle Roger道歉違反的原則
2021年羅傑叔叔Uncle Roger道歉違反的原則

候選人人格特質的動態再現:台灣2018年市長選舉和2020年總統選舉的跨媒介議題設定分析

為了解決Mo PTT的問題,作者林佑璇 這樣論述:

摘要2018年國民黨推出賣菜郎韓國瑜,以一瓶礦泉水和一碗滷肉飯,拼高雄市長選戰,讓政治關注度衝上顛峰,最後韓國瑜拿下89萬票,終結綠營長達20年的執政。但韓國瑜上任不到半年,隨即宣布角逐2020總統大位,被冠上落跑市長的罪名,在網路上開始大量出現負面聲量。號稱百年難得一見的政治奇才,在短短幾個月的時間內翻船,總統大位拱手讓人。到底是什麼戳破了韓國瑜的總統夢?媒體、社群超高的網路聲量,對於候選人的正負面報導和評價,是否影響選民投票決定?本研究根據跨媒介議題設定效果和議題預示效果,考察主流媒體、PTT論壇對於候選人形象描述進行電腦內容分析;觀察各家不同時期的民調,比對主流媒體與PTT論壇上對於候

選人個人特質的評價;來回答兩個重要的研究問題:(1)主流媒體的報導是否影響了PTT的討論;(2)主流媒體對選民的影響是否經PTT的中介。並觀察針對不同性別的候選人、不同層級的選戰當中,主流媒體的報導與社群媒體評論對於候選人人格特質描述的差異和變化,以及主流媒體報導和PTT的討論內容是否影響選民對候選人的支持度。針對新聞報導和PTT討論中的候選人形象,本研究將以長時間連續文本,運用電腦內容分析法,使用人格特質字典,對於韓國瑜、陳其邁和蔡英文三位候選人的人格特質進行計分。再以時間序列方法,比對民調顯示出的投票意願,觀察媒體、社群上對於候選人的描述,三者間的因果關係。

運用BERT於稅制改革輿情分析,探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例

為了解決Mo PTT的問題,作者李忠憲 這樣論述:

過往政府推動稅制改革時,為了確保能夠多方參考不同意見,多以召集專家學者舉行座談會、研討會等方式先擬出草案,再輔以民調或問卷等抽樣統計方式來蒐集民眾的意見。隨著網路社交媒體的出現,民眾在網路上發表評論與意見,形成所謂的「網路輿情」。相較於傳統方式,透過對網路輿情的分析,能夠快速及廣泛的了解民眾對稅制改革的意見。但民眾對於與其經濟活動息息相關的稅制改革,往往批評多過於建議,使得真正有用的評論被淹沒在大量的無用評論中,最後模糊了政策討論的焦點。因此,在眾多的輿情中快速辨別出真正有用的評論,才能使政府獲得真正有用的意見反饋。 本研究藉由蒐集網路社交媒體上有關房地合一稅的評論與意見,運用

BERT語言模型結合深度學習來對評論的品質進行分類,並評估分類模型的有效性及性能後,將有用的評論進行主題建模,提取出民眾所關心的房地合一稅關鍵主題與單詞。 本研究先以調整分類模型的學習率及訓練週期等兩項超參數進行實驗,結果顯示所有組合的AUC平均為86.79%,且平均準確率達到82.20%,代表所建構的模型具有分類預測能力。其次,為了優化模型,將不平衡資料集加以調整,使有用及無用的評論筆數以1:1的比例進行實驗,在準確率幾無差異的情形下,平均精確率來到80.19%,大幅提升了12.26%,代表模型的分類性能有所提高。最後將經過評論品質分類後的評論進行主題提取後發現,民眾最關心的主題表現在

「囤房稅」及「房價」上,說明民眾對於房地合一稅的效果抱持保留的看法,希望能加入囤房稅等配套措施,以真正達到抑制炒房、平穩房價的效果。 經由實驗結果顯示,本研究所建構的評論品質分類模型,對於由網路社交媒體上所蒐集到的輿情,可以篩選出真正有用的評論與意見,希望未來能讓政府部門快速掌握真正有用的輿情,並做為制定公共政策時的參考。