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應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究

為了解決和碩面試dcard的問題，作者陳婉琪 這樣論述：

摘要各大社群網站是目前求職的新興管道，對於現在的使用者來說是資訊集合的來源，在各產業討論板上也有許多人去發布對於產業的評論、求職的需求、就業的相關問題、討論各種最新消息。本研究目的是利用文字探勘與機器學習技術使用多元網站資料建構情緒分析的模型，探討使用不同非監督分群方式分析科技業求職社群評論，找出熱門主題、關鍵字以及字詞間的關係強度以及社群平台使用者的正負面觀點。資料來源為民眾常用之社群平台(包含批踢踢及Dcard等)，主要擷取科技業板之相關評論，資料擷取期間，共14個月。資料來源經萃取、清潔、整理後，共有9,027筆資料用於資料分析、評估模型結果。研究方法是用非結構化資料重新定義，成為結構

化資料，並進行資料預處理後，利用文字探勘方法，萃取資訊並建立字詞正負向之詞庫，作為資料分析之基礎。接著，運用機器學習技術，且透過字詞分群的方式分出主題，分析出社群平台使用者的正負面觀點。研究結果顯示科技業板上熱門討論的三大主題為職場、疫情、外商，使用者們對職場成正面態度，對疫情呈現負面態度，使用機器學習及文字探勘技術對求職評論有良好的結果。藉由本研究讓使用社群平台找尋求職相關議題或資訊的求職者、企業、人力資源管理者有所貢獻。

墮胎污名對人工流產後悲傷影響— 以未婚女大學生為例

為了解決和碩面試dcard的問題，作者黃子寧 這樣論述：

摘要本研究主要目的在於了解未婚女大學生人工流產經驗以及墮胎污名對未婚女大學生人工流產後悲傷影響。本研究採用質性研究取向，以「半結構式深度訪談法」搜集資料，一共訪談三位未婚女大學生，並以敘事分析進行資料分析。研究結果發現：一、未婚女大學生人工流產經歷：（一）未婚女大學生在人工流產經歷中穿梭於不同場域間，經驗到不同類型的墮胎污名展現：早期經驗與家庭經驗使未婚女大學生在人工流產前內化「髒女人論」和「謀殺論」兩種類型墮胎污名。容易在學校、醫院、關係場域中「感受到污名」，故而選擇以最低限度透露意外懷孕與人工流產之事。並在關係裡、醫療過程中以及新聞媒體與社交平台上面臨「被表現出來的污名」。（二）未婚女大

學生人工流產經歷為一連串對抗墮胎污名的歷程：未婚女大生的身份使內化之墮胎污名在不同場合、情境中被啟動，未婚女大生一面試圖消化自己的情緒經驗，一面透過污名管理策略應對污名所帶來的影響。（三）未婚女大學生在人工流產後看見自己身上的力量，並走向提升性別意識、自我賦能的道路。二、墮胎污名如何影響未婚女大生人工流產後悲傷：（一）墮胎污名影響女性定義胚胎是生命與否的空間；使人工流產女性產生強烈羞愧、罪惡、解離感受，讓人工流產整體經驗難以被正常化看待；又使人工流產女性真實感受難以被自己與他人肯認，而造成未婚女大學生在人工流產後的哀悼困難。（二）墮胎污名使未婚女大生陷入孤立的狀態，造成悲傷感受：人工流產後悲傷

的是經驗不能被訴說，被迫獨自承擔。最後本研究依據研究結果與結論，針對未來相關研究、專業助人工作者以及大專院校校方提出建議，以供參考。