YouTube Wiki的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Google AdSense實戰寶典：用谷歌廣告聯盟出海賺美元（第2版）

為了解決YouTube Wiki的問題，作者祁勁松 這樣論述：

Google推出AdSense已經十多年，每年給全球發布商帶來超過數十億美元的收入，即使中國大陸目前暫時不能直接訪問谷歌搜索和AdSense後台，依然有數十萬家網站在使用谷歌廣告聯盟持續獲得可觀收入，可見其具有極強的吸引力和領先的競爭力。 本書作者以十多年親身經歷為基礎，刪除第一版過時內容、添加新鮮素材，涵蓋AdSense從入門到精通的各個環節，包括"一、建設優質網站，打好賺錢基礎」、"二、加盟谷歌廣告，快速掌握要領」、"三、優化設置技巧，大幅提高收入」、"四、應用輔助工具，促進網站提升」、"五、其它收入來源，擴展賺錢渠道」、"六、匯總關注熱點，解答相關問題」、"七、相關

資源列表，幫助信息索引」及"八、真人真事案例，榜樣故事啟發（準備第二版補充的重點章節）」等幾大部分，既有幫助新手入門的詳細步驟說明，更有幫助站長馬上將收入提高數倍的秘訣，還有保障網站穩定賺錢的措施和建議。 本書的特點是有大量實戰經驗和案例說明，而不是簡單的AdSense操作手冊、使用指南，作者是谷歌公司AdSense大客戶部VIP發布商，從最初的一天幾美元收入到後來累計超過100萬美元進賬，作者將10多年的AdSense經驗點點滴滴全部融于本書中，閱讀本書短期來說能幫助讀者提高收入、迅速見效，長期來說能幫助讀者正規賺錢、長遠發展。 本書適合於已經加入AdSense正為網站收入太低而苦惱的發

布商、沒有加入谷歌廣告聯盟而希望提高收入的站長以及準備投身互聯網行業賺錢創業的朋友。

YouTube Wiki進入發燒排行的影片

台灣日語學習者視聽VTuber動畫與日語能力成長的關聯性―以日語聽解能力為中心

為了解決YouTube Wiki的問題，作者朱秀君 這樣論述：

　　本研究以VTuber的動畫為教材，針對日文系的碩士班及大學部學生11人進行了實驗。VTuber為日本近年的流行文化之一。雖然近年來將日本動畫作為教材的研究數量不少，但針對VTuber動畫的研究卻很少。於是本研究決定採用VTuber動畫為研究主題。首先，為了瞭解VTuber的現狀，本研究會先研究VTuber近年的演變歷史與實況內容，並將VTuber動畫與其他媒體進行比較。然後再選擇20部VTuber的動畫製成學習單，並在實驗中使用。　　實驗結果將實驗協力者分位上位群及下位群兩組進行分析。兩組採用的聽力策略雖有許多相似之處，但主要的差別是對於實驗的積極度。會影響積極度的要素之一為是否對日本流

行文化有興趣等要素。如果將來要使用VTuber的動畫作為課堂教材的話，需要將動畫時間縮短到30分鐘以內。此外，要讓學習者容易接受的話，選擇的動畫内容也是以單純的遊戲為佳。然而VTuber的動畫作為日語聽力學習媒介是屬於難度較高的選擇，需要考慮班級整體狀況，如果無法聽取動畫內容的學習者較多時，需要避免此教材的連續使用。

一學就會的拍片課：拍出好短片的77個 關鍵觀念及技術

為了解決YouTube Wiki的問題，作者SteveStockman 這樣論述：

拍出吸引人的影片，不是靠器材，而是靠想法， 但有了想法，還得有專業計畫及作法，才不會把好想法拍成爛影片， 好萊塢導演親自傳授， 不只建立觀念及技術，還有觀看練習，以及動手實作！ 　　想用影片來做行銷、想成為Youtuber靠影片賺錢、想在Facebook上分享熱愛的生命片段？ 　　其實人人都想。這是人人都想也人人都能拍片的時代，因此也是網路上爛片泛濫成災的時代。拍片不成問題，讓觀眾願意從頭到尾看完才是問題，讓觀眾看完後按下分享，則是更大的問題。 　　關鍵在於，學習如何拍出真正有效果的影片，你不能只學怎麼拍，還要知道別人怎樣看。而網路上大多數的免費影片都沒考慮觀眾怎麼看，因此重複犯下一

些最普遍的錯，也就是，光是避開這些錯，你就已經贏過大多數影片。 　　本書可以是你拍片的第一本書。在你真的動手拍攝之前，先教你學會看影片，辨認出好影片的成功元素，也看出爛片失敗在哪裡。在你學會影片語言之後，再開始傳授好萊塢專業技術，並引導你擬定、完成拍攝計畫。 　　看了一堆內容還是不知道怎麼著手？沒問題，本書還附上許多實作訓練，讓你一步步克服對拍片的不安和疑惑。 　　全書分77章，隨便挑幾章看，就能學到新東西；一章章學，就是一系列專業課程，怎麼看都能進步。 　　本書內容有： 　　．找出自己的想法：像導演一樣思考。 　　．拍攝計畫：思考影片要素、練習寫劇本、列出鏡頭清單、設置場景、畫分鏡表

、如何有效地練習拍攝及剪輯、要達到專業水準需留意哪些細節。 　　．影片吸引人的要素：如何讓拍攝對象大放異彩、找出好場景、如何規劃影片及鏡頭長度、避開爛片的作法。 　　．類型影片的拍攝：音樂MV、採訪、求職、產品介紹、網路直播等類型影片的拍攝法。 　　本書內容沒有： 　　．攝影機的操作方式、解析度、品牌與軟體比較、技術名詞、行話、特殊設備。 　　．本書的功能： 　　．讓業餘拍片者、Youtuber了解，如何建立概念、用專業方法及技術來做事，幾個小動作就可以讓影片改頭換面。 　　．讓行銷企劃、創意人員知道，如何編排劇本、如何製作鏡頭清單，用專業語言跟拍片人溝通。      　　只教你最簡單、最

能馬上改善影片品質的有效方法！ 　　記住，你是想把影片拍好，而不是變成拍片知識王。 本書特色 　　▎業餘攝影、Youtuber：快速上手精采範例 　　範例1：有趣的youtube短片：麥特到底在哪裡 　　掌握一致性，就能讓你的Youtube影片觀看人次瞬間暴增。 　　www.stevestockman.com/what-in-the-hell-is-unity/ 　　範例2：家庭紀錄片：1個東西，50種拍法 　　業餘攝影者必修課，練習跨出舒適圈，從不同的角度拍攝。 　　www.stevestockman.com/filming-angle-improves-video/ 　　▎行銷企

劃、創意人員：從熱門商業／行銷短片思考好廣告的精髓 　　範例1：大品牌：微軟 　　公關媒體、廣告企劃，最佳實例，學習如何借用品牌名氣，讓影片好上加好。　　www.stevestockman.com/viral-videos-work/ 　　範例2：小品牌：Blendtec 　　公司、品牌行銷，化腐朽為神奇，學習如何產出讓觀眾想主動轉寄的影片，提升品牌知名度。 　　www.stevestockman.com/how-to-promote-your-product-video/ 名人推薦 　　「閱讀這250頁，好比上了兩年電影學校」── Steven Pressfield（電影《重返榮耀》

編劇） 　　「斯托克曼跳過所有攝影機操作技術的廢話，直接進入主題：你如何拍出其他人想看的影片？這本書唯一無法提供給讀者的就是時間機器，否則我就能回到15年前，重拍那些遜到爆的生日派對和學校話劇紀錄片。」──David A. Goodman（動畫影集《蓋酷家庭》執行製片、總編劇）  

線上社群發文之複合情緒分析

為了解決YouTube Wiki的問題，作者田家豪 這樣論述：

網路社群蓬勃發展有目共睹，已成為現代人生活的一部分。大多數人除了在其中閱讀他人文章外，也會透過發文抒發己見，甚至發洩情緒。因此，社群成員情緒的監測便成為管理者的重要課題之一。管理者雖可觀察討論區中的發文獲得相關資訊，但由於資料量過於龐大，上述方法不但曠日廢時，且準確性堪慮。因此，學者們便提出各種情緒偵測方法，分析討論區發文造成之情緒反應，以協助管理者早期發現並發展因應對策。前人研究提出之方法固然有效，但面對日益複雜的網路社群，仍有待改進之處。首先，相關研究經常使用正、負、中立等情緒做為分類標記，無法提供合理的分析結果。此外，前人研究已歸結出目前機器學習方式的三大問題: 分別是依賴大量訓練資料

、不同訓練導致結果不一致與推理過程的不透明。在運用器學習於情緒分析時，需有更精細的設計與考量。有鑑於此，本研究以發展更有效的情緒分析方法為目標，設計一套多維度情緒偵測方法-Dimensional Emotion Identification with Multi-BERT (DEIMB)。首先，我們採用考量人類感受之情緒沙漏模型(Hourglass of Emotions)來表示量化的複合情緒，讓文章標籤有更一致的定義，以提升情緒分析結果的解析度。為顧及更高解析的情緒維度，我們提出一套以Google BERT語意分析模型為基礎的情緒分析方法DEIMB。配合情緒沙漏模型，針對不同情緒維度分別建立

極性偵測模型與程度值偵測模型，最後再加以組合，以提供更具參考價值之複合情緒判別結果。為驗證提出方法之有效性，本研究以網路社群實際發文資料進行分析。經實驗結果發現，本研究提出方法能在情緒極性方面取得合理的準確率。此外，與傳統正負極性判別結果不同，研究之結果能提供更高解析複合情緒描述，有助於社群管理者深入了解發文者的心情。對於多維度情緒偵測而言，準確性雖不如預期，但具有較高的情緒解釋性，顯示此做法具有發展之潛力。