社會凝聚機能與社群結構動態對爆紅現象之影響-網絡玻色-愛因斯坦凝聚原理之應用

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戴廷晃(Ting-huang Tai) 查詢紙本館藏

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企業管理學系

論文名稱

社會凝聚機能與社群結構動態對爆紅現象之影響-網絡玻色-愛因斯坦凝聚原理之應用

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摘要(中)

社會科學令人訝異的與自然科學有許多相似的特性，例如冪次法則，在自然科學界與社會科學界都有許多現象背後的統計關係服從冪次法則。其他社會現象例如政府組織、金融市場、經濟自我組織機制等等都可能是自我組織而成的結構，遵循著未知的自然法則，因此利用自然科學研究所發展出來的模擬或是統計方法來預測社會現象的因果似乎變得越來越可行。Bianconi與Barabasi兩位學者將社會網絡中集線器(Hub)的特徵與物理學中的玻色-愛因斯坦凝聚現象相結合，發展出Bianconi-Barabasi模型，奠定可靠的社會網絡分析方法理論，本研究嘗試將社會中的爆紅現象轉化成網絡架構，並以此為出發點，除了原有的BB模型之外，也加入Guimera等學者提出有關團隊組隊機制的Team Assembly理論，延伸網絡中代理人的行為，建立四種不同的以代理人為基礎的模擬模型(ABM)：典型BB模型、BB-TA模型與具有學習行為的BB-TA D2N、D2D等模型，企圖了解爆紅現象的原貌，藉由模擬以上的ABM模型，操弄各種不同的社會參數，研究觀察爆紅現象背後的機制與過程，來尋找可能發生爆紅的條件與社會情境，研究結果發現，社會氛圍與社會的創作活力可能是影響爆紅現象背後機制的兩大要件，這兩項要件的交互組合形成了不同的社會情境，本研究依照不同的社會情境對企業界提出實務上的建議。

摘要(英)

Social science and natural science surprisingly have many similar features such as the power law. Many phenomena in both social science and natural science are common and the statistics behind follow the power law. There are other social phenomena such as government organizations, financial markets, economic self-organization mechanisms, etc., may be made of self-organized structure, followed the unknown laws of nature, using natural science simulation or statistical methods to predict cause and effect of social phenomena seems become more feasible. Bianconi and Barabasi combined Hub characteristics in the social network and Bose - Einstein condensation in physics with the development of the Bianconi-Barabasi model, providing a reliable social network analysis method. In strat of this study, we tried to turn the social phenomena, Internet Meme into the social network sturcture. In addition to the original BB model, this study joined the Team Assembly theory, extending the agents’ behavior in the network, establishing four different types of agent-based model (ABM): BB model, BB-TA model and BB-TA D2N, D2D models with learning behavior. This study simulated over the ABM models and manipulated a variety of social parameters in an attempt to understand the mechanisms and processes behind the Internet Meme to find the possible social conditions and social contexets. The results found that the social atmosphere and the creative vitality of society may affect the mechanisms behind the phenomenon of Internet Meme. The interaction of these two elements forms different social contexts. We make practical recommendations to business according to the study of different social context.

關鍵字(中)

★ ABM模型
★ 玻色-愛因斯坦凝聚
★ 社會網絡分析法
★ 爆紅

關鍵字(英)

★ Agent-Based Model
★ Bose-Einstein condensation
★ social network analysis method
★ Internet Meme

論文目次

中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 x
第一章緒論 1
第一節研究背景 1
第二節研究動機 8
第三節研究問題 16
第二章文獻回顧 18
第一節文化創意產業演進的網絡動力觀點 18
第二節社會網絡中的凝聚現象 27
第三節領先者變動的現象 37
第四節化學勢在社會情境上的意涵 42
第五節專業社群組隊機制與團隊表現之間的關係 46
第六節鑲嵌在社會情境中的學習理論 53
第三章研究方法 57
第一節研究架構 57
第二節模型參數與社會情境的對照 59
第三節建立以代理人為基礎的BB模型 67
第四節 BB模型之信度分析 71
第五節 BB與TA之整合與試運轉 76
第六節建立BBTA模型的學習機制 83
第七節系統輸出與實驗設計 87
第四章社會創作活力與社會氛圍對爆紅現象的影響 93
第一節社會的氛圍與創作活力對社會溝通最低障礙的作用 93
第二節社會氛圍與社會創作活力對領導地位變動的影響 95
第三節社會氛圍與社會創作活力對曾擔任領先者的代理人個數的影響 97
第五章專業社群活動模式對爆紅現象的影響 102
第一節專業社群的參與對爆紅現象的影響 102
第二節專業社群演化時序對爆紅現象的影響 111
第三節專業社群能力對爆紅現象的影響 118
第四節決定專業社群人數的機率值p對爆紅現象的影響 125
第六章專業社群社群外學習活動對爆紅現象的影響 132
第一節仿效學習策略 132
第二節青出於藍策略 138
第三節超級菁英策略 144
第七章專業社群社群內學習活動對爆紅現象的影響 150
第一節社群內組隊模式差異對代理人環境的影響 150
第二節社群內固定式學習對爆紅現象的作用 155
第三節社群內動態式學習對爆紅現象的作用 164
第四節組隊差異基礎下的D2D學習對爆紅現象的作用 169
第八章結論與建議 175
第一節結果與討論 175
第二節實務上的建議 179
第三節後續研究建議 185
第四節研究限制 188
參考文獻 190

參考文獻

中文文獻
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指導教授

蔡明宏(Ming-hung Tsai)

審核日期

2011-7-18

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