有人說,網路科技的普及,讓人和人之間少了面對面接觸,失去了熱度。是嗎?
其實,當你在FB、Blog抒發心情時,朋友的關心卻讓你心頭暖暖的。
當你在PTT爬文,鄉民推文讓你笑到臉紅流眼淚,才發現同好還真多啊!
甚至,在網路上樂於潛水的你,透過網路串聯動員,號召數十萬的人民,一同走上街頭!
你感受到了嗎?
這些不可思議的熱情,都是網路上的溫度。
●2020年
評審意見:
充分發揮新媒體特性,將數據、統計、分析轉換為可理解的符號示意。先以色澤形貌建立敍事基調,全無敍事區塊不連貫的突兀,繼以輿論推手建構議題、民眾態度生變、個案自述回顧等建立了疫病期間謠言、歧視傳染的問題意識,以證成比新冠肺炎高出將近40倍的恐懼傳染R0(達11.9),亦即一則帶有恐懼成分的貼文,會將恐懼向外傳染,製造出另外11.9則帶有恐懼的貼文或留言。這是疫病期間台灣社會經驗的重要議題,這專題作品發揮新媒體特性,精準處理。
我們在不同時間點、不同頻道來源,找出最熱門、最關鍵、最受關注的網路文章,利用不同關鍵字進行語意情緒判斷,交叉分析出令人意想不到的「網路大數據」。我們每天提供一則「時事網路大數據」,有正經事、不正經事,就是要讓你長知識!
我們的系統,觀測了近萬個網站頻道(而且不斷增加中!),包括新聞頻道、FB、PTT及各大討論區、部落格。
透過強大網路爬文技術,取得巨大資料樣本數,成千上億的文字訊息,都儲存在「網路大資料庫」裡,而這些資料的數量及內容其實是可以被統計、被分析的!
我們運用「語意情緒判斷」技術,讓每一項字詞或整段文字都有情緒分數,這些分數就是情緒正負值。
看懂了嗎?網路上出現人事時地物的「網路情緒」,其實都是我們一起在留言「打分數」的累積!
取之於鄉民,用之於鄉民!如果你覺得有什麼好時事、好題材,想要DailyView一起來綜合分析「網路大數據」,看看其他網友的意見,快寫信來給我們!
與其相信一個人的意見,還不如相信數百萬筆的資料
網路 Big Data 有數據,才是王道!