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格局逆襲：普通人的致勝之道

為了解決社群影響力排行榜的問題，作者宗寧 這樣論述：

　　「有人靠天分逆襲，有人靠身分逆襲， 　　如果你什麼都沒有，只有靠格局。」 　　唯有打破自身侷限，才能看見格局的力量。 　　而格局，就是眼界和價值觀的高度，現在開始還來得及。 　　沒有家世背景和才華撐腰的普通人，如何逆轉勝？ 　　成功的故事聽得太多，卻總輪不到我，努力真的有用嗎？ 　　其實──人生拼的不是起點，而是轉折點。 　　宗寧告訴你在職場和人生中認清自己、學會選擇的方式和策略， 　　一本寫給年輕人與創業者的自我突破指南， 　　不用按下人生重來鍵，也可以靠格局逆襲！ 　　「人的成就，永遠無法超越他的格局。」 　　◎現在開始還來得及── 　　「格局就是你看問題的高度，當你高度不

夠的時候，看到的就是問題的局部。」 　　「到處都是有才華的窮人。」 　　「見識負責發現機遇，判斷負責抓住機遇。」 　　「情商高、智商低的人總有貴人相助；智商高、情商低的人總覺得生不逢時。」 　　「工作是什麼？工作是一個發現自己的過程，千萬不要以為工作是一個賺錢的過程，賺錢留到三十歲以後再去考慮吧。」 　　「人生是一個很漫長的過程，怎麼也有幾十年。你前十年的努力，會影響到後十年的發展。所以說，你現在做的事情不能只考慮收穫，更要考慮積累。」 　　「人還是需要信心的滋潤的，而信心往往不是來源於絕對實力，而是相對順利。換句話說，選擇比天分更重要。」 　　「人重要的不是理想，而是自知之明。

知道自己能幹什麼比知道自己想幹什麼更重要。在不斷的競爭和工作中發現自己，找到自己的位置，是第一位的。」 名人推薦 　　◎國際城市浪人育成協會執行長 張希慈──熱血推薦

社群影響力排行榜進入發燒排行的影片

華語回應拒絕之語用策略分析及其教學應用

為了解決社群影響力排行榜的問題，作者彭喬渝 這樣論述：

本研究以回應拒絕之言語行為為主題，整理華語母語者的回應拒絕策略使用情形，分析不同的協商主題、拒絕言語行為與社會變項對回應拒絕策略使用的影響。前人文獻中針對「回應拒絕」的相關研究較少，而且語料多以語篇補全任務等方式取得，較少使用真實對話，因此無法全面性的理解回應拒絕策略的選用規則。有鑑於此，本研究將語料來源設定為網路影音平台《YouTube》上的影片。從《YouTube》的後台資料庫取得的頻道訂閱數、影片總觀看次數，與各頻道的社群影響力排名比對後，取排名最高的前十一個頻道，從各頻道的影片中搜集到167筆有效語料。研究結果顯示，搜集的語料中「回應拒絕策略」使用單一策略的情況佔大多數，回應拒絕策略

可分為接受拒絕、不接受拒絕、延遲決定三大類，共有十三種回應拒絕策略。在接受拒絕大類下，多使用評論策略；不接受拒絕大類下，多透過使用釋因策略幫助協商性對話的進行，延遲決定大類下，確認策略是母語者迴避或是延遲回應的手段。然而接受拒絕大類下，當主題為請求時說話者會傾向使用緩和策略；當使用提供主題、公開威脅拒絕策略或對話者關係為平輩時，會傾向默認策略；不接受拒絕大類下，主題為請求或是提供時傾向使用重申策略；當為高度非公開拒絕策略、對話者社會距離遠或是關係為上對下的關係時，會傾向使用重申、反駁策略。由此結果可證明，回應拒絕策略會受到協商主題、拒絕策略、社會變項差異的影響。現有教材多專注在語法及詞彙的教學

，然而針對協商性對話教學的技巧卻較少，建議將本論文整理的研究結果應用到協商性對話的教學中，可幫助學生在協商過程中有更多的參考根據。然而本研究受限於時間與人力的因素，有語料數量不足、策略的分類過於主觀的限制，若能在未來的研究中克服這些問題，必能為回應拒絕策略的研究提供更大的貢獻。

格局逆襲.02：致富的邏輯

為了解決社群影響力排行榜的問題，作者宗寧（萬能的大熊） 這樣論述：

這本書，告訴你格局之外的關鍵。對於逆襲，大部分人都認為是經濟上的結果，換句話說，就是賺錢了。這本書的核心所在就是告訴大家如何變現。一個沒有天賦和背景的人，在這個社會上，如何才能夠賺到足夠的錢呢？時代的風口、宏觀的格局、營銷的技巧、不懈的堅持都是必不可少的。時代風口可遇不可求，宏觀的格局大家可以參考《格局逆襲》。《格局逆襲·2》講的就是營銷的技巧，而你要做的就是不懈的堅持。 宗寧（萬能的大熊），知名自媒體人，公關品牌專家，微營銷社群大熊會創始人。2015—2017年蟬聯新浪微博科技、電商「十大影響力大V」，藍鯨自媒體聯盟2017年年度科技大V，量子大學社群分院名譽院長。

曾負責360手機助手、360手機游戲、360隨身Wi-Fi、360兒童手表、360行車記錄儀的品牌營銷工作，以上均為行業知名品牌。2013年創建微營銷社群大熊會，位列微信公眾號「孤鹿」（Grouplus）評選的「中國社群影響力排行榜」第五名，是國內致力於研究和引領微營銷發展潮流的社會化營銷知名社群組織。

以情境式學習技術為基礎之最佳化評論產生模式

為了解決社群影響力排行榜的問題，作者張育嘉 這樣論述：

　　現今大量知識文件及議題評論當中，大多皆以大量文字進行呈現，需閱讀大量文字才能瞭解文件或評論所表達之涵義，是故，將評論與文件以摘要方式給予群眾進行閱讀，可使群眾於最短時間內得知文件及評論之大意，此外，文件及評論通常缺少情境式之人、事、時、地、物等元素，且群眾閱讀文件及評論時，因文件及評論無法清楚表達情境及含意，導致群眾無法瞭解文件及評論之目的及誤導真正涵義。　　有鑑於此，本研究乃以情境式學習技術為基礎，以建立一套「以情境式技術為基之最佳化情境評論產生」系統，其中，本研究模式主要劃分為「議題評論分群解析」及「最佳化評論之情境呈現」2項核心模組；於前者，本研究主要結合改良CTGV（1992）之

情境式學習之設計原則及階層式分群法等方法，以判定情境式評論及相似度高之評論群集；於後者，本研究透過擷取摘要、抽象摘要之方法等技術，以分析評論群集，再結合情境資訊類別及情境設計法，以判定最終情境呈現。　　為驗證本研究方法論之可行性，首先，本研究採用之「痞客邦」文章作為「議題評論分群解析模組」之測試資料，再以「聯合報-文教類」文章作為「最佳化評論情境呈現模組」之測試資料，於最終績效驗證指標得知，「議題評論分群解析模組」之準確率、召回率及F值為37%、97%及54%，以證實本研究之績效優於其他研究；「最佳化評論情境呈現模組」以一般情境與最佳化評論情境進行比較，其中，閱讀時間、閱讀效果及閱讀情境之P

value皆小於α（0.05），是故，三者皆擁有較顯著之差異，以證實該模組之可行性。　　整體而言，本研究提出「以情境式技術為基之最佳化情境評論產生」系統，藉由本系統輔助管理者識別所有議題評論所呈現之情境，並給予於讀者閱讀議題時，以最短時間且清楚了解議題評論所表達之涵義及情境。