社會氛圍、社會創作活力與專業社群對爆紅現象之影響-以ABM為基礎之模擬分析

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李偉萍(Wei-ping Lee) 查詢紙本館藏

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企業管理學系

論文名稱

社會氛圍、社會創作活力與專業社群對爆紅現象之影響-以ABM為基礎之模擬分析

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摘要(中)

本研究最主要的目的在於利用物理上因為熱力系統而產生的玻色-愛因斯坦凝聚現象，透過一質化的轉換，將物理上凝聚現象的意義對應到社會系統中的爆紅現象。並建構一有一般大眾、專家社群成員的ABM模型(Agent Based Model)，分成三大模型：BB、BBTA無學習、BBTA有學習，並以實驗模擬方式操弄相關參數，最後將模擬結果推測現實社會中可能發生的現象。
研究結果發現，社會氛圍為主導爆紅現象發生的主要因素，社會創作活力的作用則較不明顯。而社群成員的加入對於促成社會上發生爆紅現象帶有一定的作用，又以專家社群早期進入社會、社群成員大量加入且大規模學習時的幫助最大，但對社群本身會產生彼此爭奪人氣的負面作用；在觀察社會中領先者競爭的情況下，專家社群所扮演的角色即可有可無，關鍵影響角色仍為社會氛圍。
在社會氛圍濃厚且社會創作活力高的社會情境下是專家社群最有機會取得領導地位的情況，此時若搭配社群成員小規模的學習，可進一步提升社群取得領導者地位的比率。透過模擬觀察希望能夠提供作品於不同社會情境下對於發生爆紅現象之可能性，以供實務預測及參考。

摘要(英)

The main purpose of this research is to use the Bose-Einstein Condensation to observe the Meme phenomenon in social system. In this research will have three basic model named BB model, BBTA (no learning) model and BBTA (with learning) model. Through manipulation different parameters to stimulate and forecast what will happen in the real social system under different system hypothesis.
The stimulation results show that social atmosphere is the main factor and dominate the timing for emergent of the Meme phenomenon, and social creativity has less effect by comparison. Numbers of team member joining will also takes effect in help the Meme phenomenon materializes, especially when the expert community joins the social system in the early time with large numbers of the team member and with large-scale learning. But in the same case, it will also bring the negative effect like let the members of the community compete for popularity drastically.
In the case of dense social atmosphere and high social creativity has the highest opportunity for expert community to get the leading position. Besides, if the community with the small-scale learning will increase probability of the expert community gets the leading position. This research is trying to rely on stimulation results offer different suggestions for products in different social atmosphere and social creativity, and hope that can provides the practitioners chance to predict and consult.

關鍵字(中)

★ 玻色-愛因斯坦凝聚
★ 社會氛圍
★ 專家社群
★ 爆紅
★ 社會創作活力

關鍵字(英)

★ Meme phenomenon
★ Bose-Einstein Condensation
★ social atmosphere
★ expert community.
★ social creativity

論文目次

中文摘要 i
章節目錄 iii
圖目錄 vi
表目錄 x
第一章緒論 1
第一節研究背景 1
一、全球電影工業與我國電影工業之冪次分配 1
二、蘋果電腦產品的爆紅現象 4
第二節研究動機 6
一、日本動漫產業的輝煌成就 6
二、新世紀福音戰士的爆紅現象 8
三、 Hello Kitty的爆紅現象 10
四、爆紅現象的微觀與宏觀條件 - 作品特質與社會氛圍的作用 11
五、創作團隊與爆紅現象之間的關係 15
六、藉由連續破紀錄達成爆紅現象 16
第三節研究問題 17
一、作品的品質、人氣如何影響爆紅現象? 17
二、社會氛圍如何影響爆紅現象? 18
三、作品的品質、人氣與社會氛圍的交互關係 18
四、專業社群組隊型態如何影響爆紅現象? 18
五、專業社群演化時程如何影響爆紅現象? 18
六、專業社群學習對爆紅地位輪替的作用為何? 19
第二章文獻回顧 20
第一節社會科學領域的冪次現象 20
第二節由網絡互動的角度重新理解新興產業-文化創意產業為例 23
一、文化創意產業重新定義之必要性 23
二、以社會網絡市場基礎定義創意產業 24
三、社會網絡模型與分析 26
四、創產的網絡化定義有助於釐清創新政策的資源配置 27
第三節以玻色愛因斯坦凝聚為基礎的社會網絡分析 28
一、適配度模型(Fitness Model) 29
二、 BB模型中凝聚狀態的變動性 38
第四節化學勢在社會經濟模型中的個人效用意義 40
一、模型與動態 41
二、自由能(Free energy)、熵函數(entropy)與化學勢(chemical potential)的導入 42
第五節 BB模型中領導者的變化 45
第六節社會網絡結構、組隊機制與團隊表現之相互關係 47
一、團隊規模的設定與隊員選擇 48
二、「不可見的學院(invisible college)」與「孤立的學校(isolated schools) 」 49
第七節專業社群之情境式學習 52
第三章研究方法 56
第一節研究架構與實驗流程 56
第二節主要參數之外部效度檢討-BEC之社會情境連結 61
一、適配度(η)之社會情境對應 61
二、能階ε的社會情境對應 64
三、系統絕對溫度T的社會情境對應 68
四、能階上的佔位數k之社會情境對應 70
五、社會網絡系統中的節點ti之社會情境對應 71
六、凝聚現象於社會情境中之對應 73
第三節 ABM模擬平台之建模過程 75
一、 BB model建置過程摘要 76
二、模型信度分析 80
三、 BBTA model建置過程摘要 83
四、模型調校 87
第四節 BBTA(無學習)模型之試運轉 89
一、一般大眾與專家社群能力差距之設定與BBTA雛形之測試 89
二、專家社群演化時程之設定與雛型測試 91
三、專家社群採用新人比例設定與雛型測試 92
四、學習策略之設定與雛型測試 95
第四章社會創作活力與社會氛圍對爆紅現象的影響 98
第一節社會創作活力之意涵 98
第二節社會氛圍T之意涵與分析 101
第三節 BB模型的T_θ_μ地貌圖-社會氛圍與社會創作活力對社會溝通最低障礙的作用 103
第四節 BB模型的T_θ_I地貌圖 107
第五節 BB模型的T_θ_D地貌圖 109
第五章專家創作團隊合作模式對爆紅現象的影響 114
第一節專家社群能力水準對凝聚現象之影響 114
第二節專家社群演化時序對凝聚現象之影響 120
第三節專家社群組隊機制(p)對爆紅現象的作用 126
第六章創作團隊對外學習策略對爆紅現象之影響 132
第一節提升好作品領導地位的學習策略 132
第二節模仿學習策略 134
第三節青出於藍策略 140
第四節超級菁英策略 151
第七章創作團隊對內學習策略對爆紅現象之影響 160
第一節社群內固定式學習策略對爆紅現象之作用 160
一、 D2D固定式青出於藍策略 161
二、 D2D固定式超級菁英策略 167
第二節社群內動態式學習策略對爆紅現象之作用 172
一、 D2D動態式青出於藍策略 172
二、 D2D動態式超級菁英策略 177
第三節社群內以組隊機制學習策略對爆紅現象之作用 182
一、傾向與老手合作之學習策略 183
二、傾向與新手合作之學習策略 187
第八章結論 193
第一節結果與討論 193
第二節對實務的建議 197
第三節後續研究建議 200
第四節研究限制 203
附錄A-公式(2.3.7)及(2.3.8)的計算推導 206
參考文獻 207
中文文獻 207
英文文獻 208
網路文獻 209

參考文獻

中文文獻
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指導教授

蔡明宏(William Tsai)

審核日期

2011-7-14

推文