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新冠肺炎下的台灣網路輿情分析

為了解決WEIBO login的問題，作者巫家宇 這樣論述：

本研究先透過主路徑分析法，除描繪出相關研究的發展軌跡外，也找出在網路輿情領域較重要的期刊與研究者，以及網路輿情量測的基本尺度。再透過網路輿情趨勢分析、網路輿情關鍵字詞分析、網路輿情意見領袖分析、網路輿情情緒分析四個量測尺度，建立一套從關鍵字設定開始的網路輿情探測模型，並對新冠肺炎的網路輿情進行量測。本研究有幾個主要發現：1. 在網路輿情領域的發展上，主要分為「網路輿情傳播與應對策略」、「網路輿情的議題建構與議題 設定」、「網路輿情分析系統的研究與設計建構」，以及「網路輿情量測系統、模型進行綜合性研 究」四個方面。2. 在網路輿情量測方法的建立上，透過質性比較分析進行輿情關鍵字

的設定可以有效地剔除掉輿情的 雜訊。在使用過往的關鍵字設定方法，找出的相關輿情有8,094,756筆，但其中有很多是與新冠肺 炎疫情無關的雜訊資料。使用質性比較分析進行關鍵字設定，雖僅找出2,197,430筆新冠肺炎網路 輿情資料，但進行資料的整理發現都是與新冠肺炎相關或關連性較高的輿情資料。3. 透過本研究訂定的四個網路輿情量測尺度進行新冠肺炎網路輿情探測，除了找出相關的網路輿情趨 勢變化外，也找出虛假訊息、民眾在事件中的情緒變化…等輿情。

臉部辨識的隱私權爭議研究

為了解決WEIBO login的問題，作者許嘉芳 這樣論述：

相較於傳統的簽章或指紋辨識需要本人的意願配合，臉部辨識不需要專業設備，只需要一台行動裝置即可遠端蒐集和辨認。惟隨著這項技術的廣泛運用，社會對於人的「辨識」已經無所不在，我們正一點一滴的失去個人隱私權。如果在我們不知情的情況下即進行蒐集與辨認，將可能導致我們因為害怕被監視，而在做任何事情之前都先進行自我審查。故本文從臉部辨識的基本原理及現行應用出發，討論在隱私領域可能造成的挑戰。並藉由美國、歐盟與我國的相關法制進行探討，說明在不同法制規範下使用這項技術對於隱私權之保護是否足夠。