出版年: 96
研究生: 林正豐
研究生(英文姓名): LIN CHENG FENG
論文名稱: 電子佈告欄社群網絡分析－以批踢踢實業坊為例
英文論文名稱: A Social Network Analysis of Bulletin Board System:Use the PTT
Bulletin Board System as an Example
指導教授: 盧能彬
學位類別: 碩士
校院名稱: 長庚大學
系所名稱: 資訊管理研究所
學號: M9444026
學年度: 95
語文別: 中文
論文頁數: 80
關鍵詞: 虛擬社群 ; 二分網路 ; 冪次定律 ; 小世界網路
英文關鍵詞: virtual community ; power-law ; bipartite network ;
small-world
被引用次數: 0
[ 摘要 ]
隨著網際網路的普及，虛擬社群也跟著蓬勃發展了起來，從傳統的實體社群，漸漸轉變成
線上的虛擬社群(Virtual Community)，而電子佈告欄系統(Bulletin Board System,
BBS)便是其中之一。本研究希望透過台灣最大的BBS，批踢踢(PTT)實業坊來了解虛擬社群
的網絡關係。我們以分層隨機抽樣的方式，抽出批踢踢實業坊裡十一個看板，透過自行撰
寫的程式，收集由95年7月1日至96年2月28日，這十一個看板的所有文章發表記錄。發現
電子佈告欄社群的文章發表與回應人數的分佈上，皆呈現出冪次定律：大多數的文章是由
少數人所撰寫；而大多數的文章也只有少數人的回應。而本研究透過二分網路的方式，來
分析使用者與文章的網絡拓撲，我們發現在使用者網絡與文章網絡都具有較低的路徑長度
及高群聚度，其符合小世界網路的特性。
論文目次 ]
目錄
第一章 諸論 1
1.1 研究背景 1
1.2研究動機與目的 2
第二章 文獻探討 3
2.1電子佈告欄(Bulletin Board System，BBS) 3
2.2批踢踢實業坊 5
2.3二分網絡 8
2.4圖形理論 8
2.4.1 拓撲的定義 10
2.4.2分支度 10
2.4.3最短路徑 11
2.4.4群聚度 12
2.5冪次定律與80/20法則 13
2.6 小世界網路 15
2.7小結 18
第三章 研究方法與進行步驟 19
3.1研究方法 19
3.2研究步驟 19
3.2.1 抽樣方法 20
3.2.2 資料收集方法 22
3.2.3 資料庫設計 24
3.2.4 分析方法 25
3.3 小結 30
第四章 基本統計分析 31
4.1使用者與文章的統計 31
4.1.1 使用者的文章數分佈 31
4.1.2 使用者的發表數分佈 35
4.1.3 文章的回應數分佈 39
4.1.4 文章數與人數的對應分佈 42
4.2回應分析 46
4.2.1 回應時間統計 46
4.2.2 回應時間差分析 49
4.3小結 53
第五章 網絡分析 54
5.1人際網絡分析 54
5.1.1 人際網絡拓撲 54
5.1.2 分支度 61
5.1.3 路徑長度 62
5.1.4 群聚度 65
5.2文章網絡分析 66
5.2.1 人際網絡拓撲 66
5.2.2 分支度 72
5.2.3 路徑長度 73
5.2.4 群聚度 74
5.3小結 75
第六章 結論 76
6.1研究限制 76
6.2未來研究方向 77
參考文獻 78
圖目錄
圖2.1.1 台灣BBS的成長圖 4
圖2.2.1類別架構 6
圖2.2.2總註冊人數 6
圖2.2.3使用者年齡統計 7
圖2.2.4使用者性別統計 7
圖2.3.1二分圖 8
圖2.4.1無向圖 9
圖2.4.2有向圖 9
圖2.4.3最短路徑 11
圖2.4.4群聚度 12
圖2.5.1冪次法則的分佈 14
圖2.5.2冪次法則取對數 15
圖2.6.1正規圖 15
圖2.6.2隨機圖 15
圖2.6.3小世界網路圖形 16
圖2.5.4小世界網路特性 17
圖3.1.1研究流程 20
圖3.2.1批踢踢實業坊的Web畫面 23
圖3.2.2程式的擷取流程圖 23
圖3.2.3關連圖 24
圖3.2.4二分網路轉換圖 26
圖3.2.5批踢踢實業坊的web畫面 27
圖3.2.6鍵結串列模式圖 27
圖3.2.7二分網路 28
圖3.2.8FJUFinGrad94二分網路圖 28
圖4.1.1使用者文章數的分佈 32
圖4.1.2使用者文章數的分佈取對數 33
圖4.1.3使用者發表數的分佈 35
圖4.1.4使用者發表數的分佈取對數 37
圖4.1.5文章的回應分佈 39
圖4.1.6文章的回應取對數 40
圖4.1.7文章數與人數的對應分佈 42
圖4.1.8文章數與人數的對應分佈對數圖 44
圖4.2.1 回應時間統計(一) 47
圖4.2.2回應時間的分類圖 48
圖4.2.3回應時間統計(二) 48
圖4.2.4回應時間差分佈 49
圖4.2.5回應時間差分佈取對數 51
圖5.1.1 人際網絡 55
圖5.1.2人際網絡分支度的分佈圖(一) 61
圖5.1.3人際網絡分支度分佈圖(二) 62
圖5.1.4路徑長度的分佈圖 63
圖5.1.5平均路徑長度 64
圖5.1.6群聚度分佈圖 65
圖5.1.7平均群聚度 66
圖5.2.1文章網絡 67
圖5.2.2文章網絡的分支度分佈圖 73
圖5.2.3文章網絡的平均最短路徑 74
圖5.2.4文章網絡的平均群聚度 74
表目錄
表3.2.1 特殊看板 21
表3.2.2 各主分類所抽出的看板 22
表3.3.1 文章資料表的欄位設計 25
表3.3.2回應資料表的欄位設計 25
表3.3.3二分網路圖的統計資料 29
表4.1.1使用者的文章數方程式值 35
表4.1.2使用者的發表數方程式值 38
表4.1.3文章的回應方程式值 42
表4.1.4文章數與人數的方程式值 46
表4.2.1回應時間的分類 47
表4.2.2回應時間差的方程式值 52
表4.2.3回應間距的統計 53
表5.1.1 人際網絡拓撲的資料統計 59
表5.1.2 各看板的components 60
表5.1.3 最大連通單元 64
表5.2.1 文章網絡拓撲的資料統計 70
表5.2.2各看板的components 71
表5.2.2最大連通單元 71
[ 參考文獻]
[1] Albert, R., Barabasi, A.L., Jeong, H. and Bianconi, G., 2000,
“Power-law
distribution of the World Wide Web,” Science, Vol.287, pp. 2115a
[2] Albert, R., Jeong, H. and Barabasi, A.L., 1999, “Diameter of the
World-Wide Web,” Nature, Vol. 401, pp. 130-131.
[3] Amaral, L. A. N., Scala, A., Barthe’le’my, M. and Stanley, H.E., 2000,
”Classes of small-world networks,” Applied Physical Sciences, Vol. 97, No.
21, pp. 11149–11152
[4] Auherl, D., Yves Chiricota Fahien Jourdan, Guy Melanqon, “Multiscale
Visualization of Small World Networks”, IEEE, October 2003
[5] Barabasi, A.L. and Albert, R., 1999, “Emergence of Scaling in Random
Networks,” Science, Vol. 286, pp. 509-512
[6] Barabasi, A.L. and Albert, R., 2002, “Statistical mechanics of complex
networks”, Reviews of Modern Physics, Vol. 74, pp. 47–97
[7] Black, K., 2004, Business Statistics for Contemporary Decision Making,
4th Ed., John Wliey and Sons, Inc.
[8] Cheng, X., Wang, H.L. and Ouyang, Q., 2002, “Scale- free network model
of node and connection diversity”, Reviews of Modern Physics, Vol. 65(6):
art.no.066115 Part 2
[9] Klein, S., and O'Keefe, R. M., 1999, “The Impact of the Web on Auctions:
Some Empirical Evidence and Theoretical Considerations”, International
Journal of Electronic Commerce, Vol. 3, pp. 7
[10] Klemm, K. and Eguiluz, M.V., 2002, “Growing scale-free networks with
small-world behavior,” The American Physical Society, Vol 65, 057102
[11] Newman, M.E.J., Watts, D. and Strogatz, S.H., 1999, “Random graph
models of social networks,” Proceedings of the National Academy of Sciences
USA, pp.2566-2572
[12] Newman, M.E.J., 2003,“The structure and function of complex networks“,
SIAM Rev. Vol.45, pp.167–256
[13] Tsai, Y., Hsiao, P.N., Lin, C.C and Huang, W.f., 2004, “Scale-free,
small-world model for network communication,” Advanced Communication
Technology, The 6th International Conference on, Vol.2 pp.903-908
[14] Wang, X.F, Chen, G., 2003, “Complex networks: small-world, scale-free
and beyond,” Circuits and Systems Magazine, IEEE, Vol.3, pp.6-20
[15] Watts, D. and Strogatz, S.H., 1998, “Collective Dynamics of ‘
Small-World’ Networks”, Nature, Vol.393, pp.440
[16] Watts, D., 1998, Small Worlds：The Dynamics of Networks between Order
and Randomness, (1st Ed), NJ: Princeton University Press.
[17] Zhou, H., 2002, “Scaling exponents and clustering coefficients of a
growing random network,” The American Physical Society, Vol.66, 016125
[18] Buchanan, M.，胡守仁 譯，連結，天下文化，2003
[19] 倪運樟，2005，雅虎!奇摩拍賣之人際網路拓樸分析。長庚大學資訊管研究所碩士
論文
[20] .田孟蓉，2005，社會比較行為與線上參考團體消費影響力之研究-以台大批踢踢實
業坊使用者為例。政治大學廣播電視碩士論文。
[21] Horowitz,Sahni,Anderson-Freed,2002, ”Fundamentals of Data Structures in
C ”,Computer Science Press。
[22] Duncan J. Watts著，傅士哲．謝良瑜 譯，2004，6個人的小世界，大塊文化。
網頁部份
[23]
http://www.stanford.edu/group/siqss/Press_Release/studyObjectives_
and_Methodology.pdf
[24] http://www.find.org.tw/find/home.aspx
[25]http://www.ptt.cc/statistics.html
[26]http://www.ptt.cc/index.html
[27]http://www.jxgcxy.net/dqh/jsjwl.htm
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 61.229.64.60