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國立政治大學 行政管理碩士學程 王信實所指導 陳保佑的 國軍形象之大數據分析–以國軍新冠肺炎染疫事件為例 (2020),提出SHINN PTT關鍵因素是什麼,來自於大數據、國軍形象、社群媒體、AIDA。

而第二篇論文國立東華大學 教育與潛能開發學系 李明憲所指導 王承諺的 社群網站網路霸凌和網路攻擊辨識量表之發展 (2018),提出因為有 網路霸凌、網路攻擊、量表發展的重點而找出了 SHINN PTT的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了SHINN PTT,大家也想知道這些:

SHINN PTT進入發燒排行的影片

堯哥身為雙響泡超級大黑粉
一直對於多年前吃過的口感異常嫌棄
在這一波疫情開始之後
許多量販店的泡麵都被搶購一空
而當朋友們都紛紛開始吃起了架上剩下的雙響泡
竟讓這位少年的內心產生了動搖...
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#雙響泡 #最難吃泡麵 #或許不是

國軍形象之大數據分析–以國軍新冠肺炎染疫事件為例

為了解決SHINN PTT的問題,作者陳保佑 這樣論述:

隨著網路科技的快速發展,社群媒體已與人們的生活相結合,網路行銷因此應運而生。國防部也與時俱進的透過社群媒體行銷國軍,而在訊息快速傳遞的時代,如未能即時有效處理重大危機事件,可能對組織造成極嚴重的負面影響。本研究主要以2020年國軍新冠肺炎染疫事件為例,利用Opview社群口碑資料庫系統蒐集臺灣地區新聞、部落格、Facebook、電子布告欄(PTT)等社群平台上的文本資料與google trend搜尋熱度資料進行統計分析。研究發現,本次染疫事件中,國軍網路淨聲量是國軍形象合理的替代變數,而海軍敦睦艦隊成員新冠肺炎確診數、記者會、消費者行為模式的表現期關鍵字比例,以及google trend的搜

尋熱度,對國軍形象有負面影響。此外,累加確診數對國軍形象呈現非線性的影響,初期導致國軍形象快速下降,後續之影響效果則逐漸遞減。國軍在因應重大危機事件時應瞭解網民討論的關鍵議題,即時且快速地給予回應,才能降低負面事件對國軍形象的影響。

社群網站網路霸凌和網路攻擊辨識量表之發展

為了解決SHINN PTT的問題,作者王承諺 這樣論述:

研究旨在發展能在社群網站中辨識網路霸凌和網路攻擊的加害者與受害者之量表。量表發展程序分為建立初稿、預試分析和正式施測,建立初稿主要進行專家效度和表面效度;預試分析的樣本為313位臉書(Facebook)使用者,所蒐集的資料用來進行探索性因素分析和內部一致性信度;正式施測的樣本為6393位臉書、批踢踢實業坊、巴哈姆特電玩資訊站和Dcard使用者,所蒐集的資料用來進行驗證性因素分析、重測信度和內部一致性信度。研究結果顯示量表皆擁有良好的信度與效度。正式施測分析結果分成驗證性因素分析、重測信度和內部一致性信度。網路霸凌和網路攻擊加害者辨識量表的α係數為.802,分量表α係數介於.930到.937之

間,網路霸凌和網路攻擊受害者辨識量表的α係數為.787,分量表α係數介於.924到.948之間。「網路霸凌和網路攻擊加害者辨識量表」和「網路霸凌和網路攻擊受害者辨識量表」的重測信度皆大於.7以上。「網路霸凌和網路攻擊加害者辨識量表」和「網路霸凌和網路攻擊受害者辨識量表」的因素構面皆分為網路言語行為、網路影像行為和網路關係行為,驗證性因素分析皆顯示擁有良好的模型配適度、收斂效度和區別效度。