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運用文字探勘技術於企業聲譽分析之研究-以企業社會責任為例

為了解決日商會計 PTT的問題，作者蔡毓霖 這樣論述：

　　為持續保持競爭優勢，企業必需擁有良好的企業聲譽，而網路的發達及社群媒體的發展，讓許多企業高層開始重視社群媒體的影響力，希望能瞭解其在網路上的聲譽及形象。此外，近年來大眾相當看重企業對於整體經濟、公益活動、社會參與以及環境永續等社會責任相關議題，使得「企業社會責任」構面逐漸成為企業建立聲譽及形象的重要指標。因此，本研究以企業社會責任為例，透過文字探勘、深度學習技術為企業提出一適合衡量企業社會責任的指標及分析模組，藉由蒐集大眾於社群平台（PTT、FB）與企業相關新聞文本及評論留言進行新聞文本分類及情緒分析，來了解企業在網路的企業社會責任形象與聲譽。　　本研究針對網路搜集之企業新聞文本以「企業

社會責任」構面進行標記，並使用SVM、CNN及LSTM三種方法進行分類、比較，找出構面分類成效較佳之方法；此外，針對各構面透過CNN、LSTM及Bi-LSTM方法將企業評論留言進行情緒分類，分別計算出企業在各構面評論留言之正負面情緒及情緒分數，以呈現企業在企業社會責任之表現與形象。　　經本研究搜集之企業「企業社會責任」資料與提出模型分析結果，研究結論主要如下：(1)在新聞文本分類模型中，SVM分類效果相對最為穩定；(2)在情緒分類模型中，Bi-LSTM分類成效最佳，準確率皆達80%以上；(3)透過情緒分析過程，亦發現不同資料來源會呈現出不同評論留言情緒傾向，PTT資料集的評論留言所呈現之情緒以

負面居多、Facebook資料集的評論留言情緒表現則正負情緒涵蓋較為平衡；(4)將情緒分析各企業的情緒得分結果與天下雜誌「2019 天下CSR企業公民獎」之得獎排名進行比對後，證實本研究提出之模型架構可以有效用於分析企業在企業社會責任之表現，清楚了解網路大眾對企業在企業社會責任各構面之看法及情緒傾向，並藉此預測出企業間的社會責任排名及評定企業聲譽。

蝦皮購物賣家使用經驗之負向評論分析

為了解決日商會計 PTT的問題，作者黃宇晨 這樣論述：

蝦皮購物在電商界嶄露頭角，成為行動購物的領頭羊，若能整理出此網購平台待改善的部分，對後續經營將受益匪浅。本研究旨在探究蝦皮購物賣家使用經驗之負向評論的意義與本質、詮釋蝦皮賣家使用經驗之負向評論於電子商務之意涵。採用質性研究的詮釋現象學(Interpretive Phenomenology)作為研究方法。研究者自2018年2月1日至2月28日期間，運用Google軟體商店與批踢踢實業坊e-Seller佈告欄收集共1292條負向評論(Negative Comments)作為主要的研究文本，並運用主題分析法(Thematic Analysis)加以分析歸納資料。研究結果呈現五個構面:(1)商流構面

、(2)資訊流構面、(3)服務流構面、(4)金流構面、及(5)物流構面。本研究提供行動電商業者對賣家服務相關的討論與建議。