[論文研究]信任變數於社會鑲嵌交易扮演的角色

撰文者：謝麗雯

1998年時DiMaggio及 Louch等人做了一篇研究，探討什麼種類的產品或服務會使買家及賣家傾向找強連結的交易對象，研究結果指出，若產品或服務具較高的風險程度(Risk)，則買家傾向找強連結的交易對象，賣家傾向找弱連結的交易對象。

而2008年時Simpson 及McGrimmon針對此篇研究的假說再進行一次驗證，結果仍然驗證成功。除此之外，Simpson 及McGrimmon又納入信任此一變數，將之當作調節變數，試圖驗證是否會影響交易風險程度以及買家對於強弱連結選擇這兩變數關係效應的大小，可惜針對受測者過去真實購買經驗所回收的數據進行分析後驗證失敗。   

Simpson 及McGrimmon的研究中，信任變數是指受測者本身是否是一個容易相信別人的人，於問卷中共有三大問項來判別受測者的信任指數高或低，此三大問項分別是:Trust(認為大部份人都是值得信任的，或者再小心他們也不為過)、Helpful(認為大部分時候別人是願意幫助你的，或者他們是自私的)、Fair(是否認為別人一旦有機會就想利用你)。此外，此研究分別探討受測者的偏好(請受測者進行想像)以及受測者過去的實際行為進行分析，讓受測者針對不同風險高低的產品項目進行填答，以判別他們偏好和有連結關係的人購買，或和完全沒有連結關係的陌生人購買。

問卷回收後的數據進行假說檢定，結果顯示針對受測者的偏好方面，風險愈高的產品，愈不容易信任他人的受測者，則愈傾向跟有連結關係的人進行購買。然而，針對受測者過去的實際購買行為，風險愈高的產品，愈不容易信任他人的受測者，未必愈傾向跟有連結關係的人進行購買。


引用文獻
Trust and embedded markets: A multi-method investigation of consumer transactions
Brent Simpson , Tucker McGrimmon
Social Networks 30 (2008) 1–15

[論文研究]人不能獨活？Everybody needs somebody 群體特性對於資訊系統的影響

撰文者：江成欣

不論是在生活中還是在工作上，人無法完全靠自己生活，透過朋友關係、交易關係、諮詢關係等等，人與人的互動建立起來後，人就鑲嵌在多種關係所形成的社會網路之中，但是到底這些網路會不會影響我們的決策或想法？是哪些網路中的因素對我們造成影響？有各方不同的看法。

Magni, Angst and Agarwal (2013)的研究就深入調查了工作場合中的諮詢網路的團隊網路結構對於個人資訊科技採用的影響。他們採用了跨層級的分析方式，同時考量團隊層次及個人層次會影響IT人員採用新系統的因素，做出分析。他們以美國東部一家大型財務服務公司為研究對象，分析內部員工對於新顧客關係管理系統採用的特性，是否受到團隊網路結構的影響。

團隊的特性可以分為兩種：內部封閉性及外部橋接性。內部封閉性可以用兩個理論來解釋：社會分類理論（social categorization theory）以及整合性觀點（integrative perspective）。社會分類理論指出在團隊內的相互連結數目和團隊中的偏見有關；整合性觀點則指出，當內部封閉性是中等程度時，團隊成員的互動並不足以讓團隊成員發展強連結。綜合兩個觀點來看，內部封閉性和團隊對於個人的影響力並非線性的關係，而是曲線的效果。在外部橋接性的部分，作者提出結構洞理論，認為跨不同團隊所帶入的新訊息，對於個人採用資訊系統有正向的影響，因為有互相交換流通的訊息，促使個人對於系統採用的意願提高。

除此之外，內部封閉性及外部橋接性也會同時交互影響個人資訊系統採用，他們提出了三個假說：

假說一：團隊內部的封閉性和個人科技採用有一個曲線關係，封閉性在較低和較高時這個關係會被強化。
假說二：團隊外部的橋接性（bridging）和個人在核心團隊中的科技採用是正向的關係。
假說三：團隊橋接調節了內部封閉性和個人科技採用，當團隊的橋接效果高，關係是呈現U型關係，當團隊橋接效果低，則關係呈現倒U型。

【論文研究】把Twitter上的情緒用來預測股票

撰文者:白昆庭

行為經濟告訴我們情緒可以影響個人的行為和做任何決策，在現今的社群網站，我們可以透過發文和彼此間的互動來表達對於真實世界的想法和情緒的表達，在Twitter上更是普遍的包含大眾對於時事的看法和情緒反應，因此，Twitter上大家所貢獻的內容，其實隱含了更多人對於情緒的表達，發掘其中情緒對於股票市場的反應則是一項有趣的研究。

[論文研究]群眾募資：比較pre-order the product與profit-sharing

撰文者：李宥萱

群眾募資的基礎思考點是為了替企業向廣大的民眾（所謂的群眾）獲取額外的資金挹注，每一投資個體提供極小的投資額度，而不是向一小群財力雄厚的投資者請求給予金援。

[論文研究] 誰看過你？原來反饋那麼有用！

誰看過你？原來反饋那麼有用！


撰文者：王崇懿

這是一篇2009年的論文，然後為什麼會被作者挖出來考古呢？

因為作者發現這篇論文直接預測到了未來的發展！！

相信大家都知道，不管是Line或是Facebook的留言，都出現了反饋(xxx已閱讀)

然而這篇論文卻在幾年前就用一個簡單的研究，預測出「反饋機制」會嚴重的影響社交網路的活動，他是怎麼做到的？

讓我們看下去......

【論文研究】三種不同訴求的說服效果

撰文者: Eunice Chang

本篇文章主要想研究三種不同的訴求方式，如何影響人們的行為。訴求方式: 1、命令式的訴求 (injunctive appeals): 強調別人認為你應該怎麼做。2、描述性的訴求 (descriptive appeals): 強調別人已經開始做。3、利益型的訴求 (benefit appeals): 強調做這件事的利益。而這些影響是否會受到人們對於自我社會身份判斷的不同而有所不同。社會身份: 1、個人身份認知 (individual level of the self)。2、群體的身份認知 (collective level of self)。結果發現，人們如果認知自己是在個人身分下，描述性的訴求與利益型的訴求方式得到的說服效果比較好，而命令式的訴求得到的效果相對的比較差。但如果人們認知自己是在群體身分下，那麼描述性的訴求與命令式的訴求得到的效果比較好，而利益型的訴求效果就變差了。也就是說，當你想說服的人處於個人身份的認知下，使用描述性的訴求或利益型的訴求是較佳的方式。另外，當你想說服的人處於群體身份的認知下，使用描述性的訴求或是命令式的訴求效果是較佳的。不過，作者也發現當人們處在個人身分認知下，這三個訴求對他們的說服效果會受到二個變數的影響，而得到不同的結果。1、自主性 (autonomy): 當自主性高的時候，作者發現命令式的訴求說服的效果就會比在一般狀況下好一點。所以如果人們處在個人身分認知下，你又想用命令式的訴求，那麼你就必須給對方足夠的自主性，才能得到好的效果。2、模糊性 (ambiguity): 當人們對事情的整體狀況非常清楚時，描述性訴求的效果就會被減弱。因此描述性的訴求不是永遠有效，必須在模糊性高的情況下才有效。

參考文獻: White, K., Simpson, B., 2013. When Do (and Don't) Normative Appeals Influence Sustainable Consumer Behaviors? Journal of Marketing. 77, 78-95.

[論文研究] 為什麼在社會網路中，謠言會傳播的那麼快速？

為什麼在社會網路中，謠言會傳播的那麼快速？

撰文者：王崇懿

網路結構圖千變萬化，每一種結構都有不同的特色，和不同的效果。

現在的社交網站如:Facebook, Twitter, Orkut 的使用者們，形成一種相當特別的網路結構圖，謠言傳播最快速的網路結構圖！

[論文研究]我的組織支持我嗎?

撰文者：謝麗雯

本篇研究意圖探討在一家公司中社會鑲嵌此一角色對於管理階層和員工所認知到的組織支持(perceived organizational support -POS)是否有正面影響?而社會鑲嵌在這裡是指網絡大小(size)、網絡密度(density)，以及員工的網絡品質(quality)。

網絡大小意旨所有和受測者有直接連結的員工數量，此部份根據文獻所推論出的假說為H1:員工的網絡大小與認知到的組織支持度呈正相關。網絡密度意旨受測者和其他員工的連結程度，此部份根據文獻所推論出的假說為H2:員工的網絡密度與認知到的組織支持度呈正相關。員工的網絡品質意旨和受測者相連結的那些員工的網絡指標表現，此部份根據文獻所推論出的假說為H3:員工的網絡品質與認知到的組織支持度呈正相關。

為了驗證以上假說，此研究找了一家位於希臘約有1000名員工的公司，從中抽樣了72名員工，請他們填寫問卷。針對社會網絡的量測，問項一為”在你想要諮詢專業、與工作相關的建議時你會找誰?” 問項二為”在過去一年來，你和同事合作專案的頻率有多高 ?”問項三為”你是否信任你的同事?”問項四為”你認為你的同事是否支持你?”。此外，針對網絡大小是量測和某一員工有互惠關係的員工數量。針對網絡密度是以2t/n*(n-1)此一公式進行量測(t指已存在的網絡關係數量)。而員工的網絡品質是以RBPS此一量度作為量測，RBPS包含20個問項，每個問項皆有五個量度(非常同意、同意、普通、不同意、非常不同意)讓受測者選擇。而針對受測者認知到的管理人支持度，問項例如:我的上司很關心我的福利，同樣給他們五個量度進行選擇。

問卷回收後，進行假說檢定分析，結果為三個假說都被支持，意味著:員工的網絡大小與認知到的組織支持度呈正相關、員工的網絡密度與認知到的組織支持度呈正相關，以及員工的網絡品質與認知到的組織支持度呈正相關。

引用文獻
With a little help from my colleagues: A social embeddedness approach to perceived organizational support
JAMES C. HAYTON1*, GIANLUCA CARNABUCI2 AND ROBERT EISENBERGER3
Newcastle University Business School, Centre for Knowledge, Innovation, Technology & Enterprise, Newcastle upon Tyne, U.K.
University of Lugano, Lugano, Switzerland
University of Houston, Houston, Texas, U.S.A.

[論文研究]病毒行銷的影響因素

撰文者：江成欣

在社群媒體中，透過社群媒體中人與人的訊息傳遞與連結，產品相關的訊息很快的可以傳播出去，但是哪些因素會影響病毒式訊息的傳遞效果呢？

一個好的病毒訊息，除了產品相關訊息具有一定的品質之外，發送病毒訊息的人，具有什麼樣的特質，病毒行銷的效果最好？有學者進行病毒行銷種子特性的研究，他們提出了幾個不同的理論視角來討論「誰是最好的病毒行銷種子」？

Liu-Thompkins (2012)的研究以YouTube為例，研究行銷短片的哪些因素會影響影片被大家以病毒傳播行為，他指出四個主要影響seeding strategy的主要因素有：

使用多少的種子（seeds）
種子和接受訊息者之間的連帶的強度
影響個人種子的程度
種子興趣同質性

他的研究中以三個面向探討這些策略，分別透過社會資本理論、社會網路特性及訊息特性作分析。在這個研究中，每一個影片上傳的品牌或公司可以被視為一個網路中的行動者（actor），他們的行為會影響其他使用者與他們之間的關係。研究結果顯示，種子的數量會正向影響一個病毒式訊息的擴散，且這個關係會因為訊息品質的高低而被強化或減弱。此外，種子和訊息發送者有強連結時，比弱連結時有更大的影響力；種子消費者所擁有的連結束木與擴散病毒訊息有負向的關係，且種子間的同質性與病毒擴散有一個倒U型的關係，中等程度的同質性對於擴散效果最好。

參考文獻：
Yuping Liu-Thompkins. 2012. Seeding Viral Content: The Role of Message and Network Factors. Journal of Advertising Research, Vol. 52, Issue 4, p465-478

[論文研究]Flickr的使用者行為

撰文者：江成欣

Flickr是目前照片分享網站中使用比例很高的網站之一，在Flickr上，使用者彼此可以建立社會網路，分享照片，同時也可以找出有相同偏好的使用者。Flickr上的所有照片內容，都是由使用者自己上傳產生的，有哪些因素會影響Flickr的使用者參與行為呢？

Zeng & Wei (2012)提出社會連帶和相似性這兩個面向，是主要影響使用者參與及使用者行為的因素，他們透過觀察社會連帶的前後使用者上傳照片行為的差異，找出改變使用者行為的因素。根據他們的研究結果指出，在社會連帶建立的時候，兩兩成員之間會上傳較多相似的照片，但是當社會連帶建立後，使用者行為開始改變，當兩個成員中照片受歡迎程度差不多的時候，這兩個人上傳的照片會越來越不相似，因為每個人都想要維持自己的獨特性，讓自己在網路中有更多受到注意的機會。如果兩個成員彼此之間的地位差很多，則地位比較低的使用者就會選擇上傳和地位高者比較接近的照片，讓他能夠在群體中受到其他人的注意。

除了Flickr之外，還有哪些網站也會有相似的情形呢？或是，其他使用者產生內容的網站，使用者行為的改變跟Flickr一樣嗎？如果一樣/不一樣，主要的原因又是什麼呢？

參考文獻

Xiaohua Zeng, Liyuan Wei (2012). Social Ties and User Content Generation: Evidence from Flickr. Information Systems Research, Articles in advance, pp. 1-17.

[論文研究]Twitter的威力

撰文者：江成欣

Twitter在台灣用的人比較少，但是在美國卻是最好的口碑行銷與網路行銷的工具之一。有哪些因素會影響到twitter的口碑行銷效果呢？未看先猜猜看吧？

根據學者的研究，Twitter上的訊息，包含了各種不同的面向，因此他們的主要分析對象為有提到商品品牌的tweets，並進一步分析tweet的內容有哪些特色。

Twitter的內容，如果不管品牌的話，大部分的tweets情感分析的結果以正向居多，每週有不同的情感傾向（正轉負、負轉正），在不同的產業裡的不同企業品牌的情感也沒有固定的結果，以衣飾來說，不同品牌就沒有顯著差異，但是在汽車、電腦硬體、電腦軟體、食物、個人護理、運動產品上，不同品牌的tweet內容情感分析則有顯著的差異。

Twitter的主要容分類有意見型、情感型、資訊提供型、資訊尋求型四種，其中和資訊相關的就達29%，意見型的也有48.5%，情感型的則占22.3%。

要分析tweet的內容，不可避免的，一定會動用到text mining的工具，輔以人工判斷，以增加tweet mining的準確度，研究者列出了使用者最常使用的字，扣掉無意義的字（skip words），就會有許多和品牌相關的字詞留下來，最常一起出現的詞組（term co-occurance）是choose them, ting tiding, thank you等，都可以看出來是自然語言所呈現的結構及語意。

看完個別tweet的特性，到底微網誌還有哪些公司和顧客之間的溝通模式呢？研究者用了四個面向來探討：範圍（range）, 頻率（frequency）, 時間（time）及內容（content）。以Starbucks為例，星巴克和顧客之間的互動頻率不高，顯示twitter並不是主要的顧客關係管理的工具。根據tweet的時間分析，大部分的tweet都發生在一週的中間，再分析內容，最常一起出現的正向意見是coffee，正向意見占所有意見的比例約為24.8%，其他各種互動型態比例高達73.7%，因此twitter對於星巴克而言，是一個結合顧客證言、抱怨、意見回饋及問與答的集散地。

說了這麼多，結論是什麼？
Twitter是一個收集市場反應（sentiment）、外部溝通（資訊提供）、收集市場資訊（資訊搜尋）的主要空間，大約有19%的tweet 提到組織名稱或商品名稱；在這之中，約有20%的微網誌內容包含了消費者對於該品牌的情感、意見；而關於品牌內容的分析，正向、負像及中性的意見則分別占50%、35%及15%；在整個微網誌的內容中，60%的內容在不同週之間是擺盪的，不會有一致性的情緒；產業中的品牌tweet有統計上的差異，行銷人員應該要知道自己所處的產業有哪些特性；共同出現的字和共同的資訊統計顯示自然語言的使用在twitter上是常見的；twitter提供了一個空間讓使用者可以表達感覺、提供回饋、問問題及獲得答案；企業也可以利用微網誌和消費者溝通。

Bernard J. Jansen, Mimi Zhang, Kate Sobel, Abdur Chowdury (2009) . Twitter Power: Tweets as Electronic Word of Mouth. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 60(11), 2169-2188.

【論文研究】不只是文字:線上評論會影響購物的轉化率? -考慮文字的情感內容和語意配適度

撰文者:白昆庭

        顧客的評論對於其他人做購物決定的研究已被證實是有關係的，但是還是欠缺一個衡量的標準，於是作者探究文本內容的情感因素以及語意適配程度對於線上使用者購物行為轉化產生什麼樣的影響。

【論文研究】 Beyond the “Like” Button: 虛擬存在 (MVP: Mere Virtual Presence) 的影響

撰文者: Eunice Chang


本篇文章做了一連串的實驗，想了解不同的 MVP 呈現方式，對於消費者的購買決策以及品牌評價的影響。作者提出四種MVP 的呈現方式有: 1. MVP 特質與目標顧客特質相似的情況 (similar MVP condition)、2. MVP 特質與目標顧客特質不相似的情況 (dissimilar MVP condition)、3. MVP 特質與目標顧客有一些相似但也有一些不相似的情況 (heterogeneous MVP condition)、4. 模糊的 MVP 代表不完全顯示MVP的情況 (ambiguous MVP)。結果發現，當受試者在特質相近的 MVP 和模糊的 MVP 兩種情況下，對品牌有相同的評價。而特質不相似的 MVP對品牌的評價比在特質相近的 MVP 和 模糊的 MVP 兩種情況下低很多。所以如果某品牌知道你自己的目標顧客與已經存在的Fans特質相似時，就直接揭露出已按讚的粉絲照片。但當你不確定或不知道按讚的Fans，特質是否與目標顧客相似時，應該不要揭露這些粉絲照片或身分是比較好的作法，否則可能會造成反效果。因為當揭露的粉絲與目標顧客特質差異很大時，往往會有不好的結果。舉例來說，如果某網站之前的粉絲都是年輕族群，但當他們想推出一個針對老人的商品，網站上呈現的 MVP 粉絲卻都是年輕人，反而會造成這些老人顧客的反感。不過要注意的是在多個品牌狀況下，模糊 MVP 策略就會失效。在多品牌的狀況下，特質相近的 MVP 才能更有效地激發受試者的購買與互動意圖。

參考文獻: Naylor, R.W., Lamberton, C.P., West, P.M., 2012. Beyond the "Like" Button: The Impact of Mere Virtual Presence on Brand Evaluations and Purchase Intentions in Social Media Settings. Journal of Marketing. 76, 105-120.

線上遊戲裡的團隊合作可否建立新友誼？

撰文者：李宥萱

線上遊戲玩家可區分為獨行玩家（solo players）以及團隊玩家（team players）。然而，因為遊戲中提供了自動組隊的功能，即使玩家處於團隊狀態的時間很長，也常常是與不固定的隊友一同闖關，這顯現出線上遊戲的組隊需求是較為功能導向（functional-oriented），而非社交導向（social-oriented）。

[論文研究] 行動電話的騷擾行為 - 侵入式短信行為的探索

行動電話的騷擾行為 - 侵入式短信行為的探索

行動裝置的普及以及使用者的年輕化，產生了一些不一樣的行為模式，以往不常發生的騷擾行為，騷擾電話，騷擾簡訊，各式各樣透過手機進行的騷擾行為越來越頻繁。

在英國，透過手機做騷擾的記錄，警方在案的在暴力犯罪中佔20％，騷擾的發生率越來越高！

撰文者：王崇懿

[論文研究] 網路位置和線上公共財

撰文者：江成欣

在網路世界中，公共財隨處可見，我們可以參與某個產品評論社群，搜尋我們所需要的資訊，幫助我們做決策，但是我們並沒有貢獻出任何的產品評論給這個社群。這些產品評論，並不會因為被其他人看過之後，就消失無法閱讀，而是能夠讓大家不斷使用與共享，這種類型的產品，就叫做公共財（public goods）。 我們生活中最常用到的公共財是什麼呢？在google的搜尋列裡，第一個搜尋結果通常都來自Wikipedia，Wikipedia是由編輯者（editor）開始撰寫，其他編輯者再做編修，使得每個條目（item）的內容不致有太大的偏誤，Wikipeida的所有內容，可以說是群體智慧的展現，也符合公共財的定義，Wikipedia的內容並沒有因為太多的使用者閱讀或編輯而耗損。
Zhang and Wang (2012) 以Wikipeida為研究對象，探討Wikipeida的編輯網路中每個編輯者的中心性是否會影響到他參與Wikipedia編輯的貢獻（編輯的字數、編輯的次數、編輯的頁數），他們提出在公共財的貢獻上，是一個network game，所處的位置不同，達到的均衡也不同，會影響個人認知他們自己在網路中的角色定位。他們認為在中文版的Wikipedia中，每個編輯者的中心性位置，影響了他們的行為，他們用degree centrality, closeness centrality和betweenness centrality當作他們網路中的位置。他們提出三個主要的假說： 總貢獻：一個編輯者的總貢獻和編輯者的中心性位置相關。 努力程度：一個編輯者的努力程度與編輯者的中心性位置相關。 各種中心性差異效果：不同的中心性衡量，有不同的總貢獻和弩力程度，也就代表了個人對於所認知角色的行為不同。 他們的研究結果顯示，不同的中心性位置影響了他們對自己在網路中的角色認知。以Degree centrality來看，他們可以把自己定位為內容專家（content-expert），但是當他們的有更多的合作編輯者時，他們會降低他們總貢獻量，並且會專注於他們曾經寫過的文章；以closeness centrality來看，他們可以把自己定位為一般性的角色，當一個編輯者更靠近其他編輯者，他會降低而且分散他的總貢獻；在betweenness centrality的位置上，他們可以定位自己為內容延伸者（content extender），當一個編輯者在重要且橋接不同的合作關係的位置時，他們會增加他的總貢獻，並且專注於他們曾經編輯過的文章。 Zhang, X. and Wang, C. (2012). Network Positions and Contributiosn to Online Public Goods: The Case of Chinese Wikipedia. Journal of Management Information Systems, vol. 29, no. 2, pp. 11-40.

【論文研究】不同產品分類對消費者態度的影響

撰文者: Eunice Chang

過去研究已經發現產品的多樣化 (variety) 對消費者行為有很大的影響，商店擁有愈多的產品，消費者有愈高的滿意度。不過增加產品多樣性相對的也會增加商店的成本，因此本研究想要探討在不增加產品種類的情況下，只針對產品做不同的分類 (subcategory) 是否會影響消費者的態度。因此執行了二個實驗來探討這樣的議題。第一個實驗考慮二種分類方式 (3，9)，結果發現: 當產品被分類為愈多個子類別，消費者會感覺到網站提供的產品較多樣化 (perceived product variety)，而且也會得到較正向的購物體驗 (shopping experience: ease of navigation 和 shopping pleasure)，進而改善他們對商店的態度。第二個實驗是將分類改成三種分類方式 (3，9，18)，且多考慮了二個調節變數 (moderator)，分別為選擇的不確定性 (choice uncertainty: high versus low) 和目的 (goal: buying versus browsing)。結果顯示: 愈多的子類別可供選擇，消費者有愈高的認知多樣性 (perceived variety)，不過，子類別與瀏覽的容易性 (ease of navigation)、購物的愉樂性 (shopping pleasure)、傾向商店的態度 (attitudes toward the store)、與購買意願 (purchase intentions) 之間的關係是呈現倒U型，也就代表過低或是過高的子類別都不好，適當的分類才是最好的。不過以上這些影響只有在消費者選擇不確定性是低的時候顯著。簡言之，商店可以在不增加成本的情況下，只要針對產品做有系統的分類，就可以改變消費者的態度，不過這個關係會隨著消費者的個人特性不同而有所不同。

參考文獻: Chang, C., 2011. The Effect of the Number of Product Subcategories on Perceived Variety and Shopping Experience in an Online Store. Journal of Interactive Marketing. 25, 159-168.

[論文研究]你相信專家推薦還是素人推薦

撰文者:謝麗雯

此研究做了兩個實驗:1.比較專家推薦及一般使用者的推薦對資訊接收者影響的差異性。2.比較廠商推出的廣告及一般顧客使用後的部落格心得文對資訊接收者影響的差異性。

此研究的第一個實驗分別針對potential product users及nonusers做了以下假說:

註: potential product users在此表示使用過同一種類產品，但是是競爭廠商的品牌。

      nonusers在此表示從未使用過同一種類產品。

實驗後分析受測者的數據，結果顯示H1,H2,H3,H4(a),H4(b),H5(a),H5(b)得到支持。

而此研究的第二個實驗分別針對concerned participants及unconcerned participants在做了以下假說:

註: concerned participants在此表示在意買錯東西的受測者。unconcerned participants在此表示不在意買錯東西的受測者。

實驗後分析受測者的數據，結果顯示H6,H7,H8,H9(a),H10(a),H10(b)得到支持。

引用文獻  Opinions From Others Like You: The Role of Perceived Source Similarity.

                  Chingching Chan, Department of Advertising, National Chengchi University, 

                  Taipei,Taiwan    

                  Version of record first published: 16 Dec 2011.

[論文研究] 測量線上社群的資訊擴散

撰文者：江成欣

資訊擴散（information diffusion）自從被Rogers等人提出之後，受到不同領域學者的重視，紛紛提出從經濟計量觀點的衡量模型，但是應用現實生活中的資料進行資料擴散檢驗的研究卻不多。本研究就利用線上社群的資料進行資料探勘的技術建立資訊擴散模型。 在應用實際資料建立資訊擴散模型上，研究者仍然會碰到四個大問題：同質性（homophily）、反映與選擇的問題（reflection and selection problems）、確認影響來源（identifying the source of inlfuence）及決定已經存在的知識（determining preexisting knowledge）。 要在實例中，控制這些問題是很難的，但是有研究者以長時間觀察及仔細的資料處理方式，提出一個實證模型來分析訊息擴散的的影響因素。 Diffusion=a*(target/control dummy)+ summation u bu *(user characteristics)
Garg(2011)等人研究線上音樂分享網站Last.fm的聆聽行為，提出了一個實證的分析模型，嘗試解決上述的四大問題，以Last.fm網站為實驗的對象，將使用者區分為兩組，分別為目標組及控制組，觀察他們的行為九個月，分為三個時期，前三個月為觀察期，確認使用者的聆聽行為與偏好，中間三個月為關係建立期，觀察使用者對於系統所推薦的使用者的播放清單，是不是會引起TA（研究對象）的興趣，後面三個月則是觀察TA是否把歌/樂團播放2次以上，如果有播放2次以上，則認為TA接受了音樂訊息的擴散。他們的研究結果顯示，即使線上社群成員之間彼此的連結是弱連帶（weak tie），都還是有很強的訊息擴散效果。

[實務觀察]新型態的社會網路（Mobile)

除了臉書, 噗浪, 微薄等常見的社群網站，其實還有許許多多社群還存在在各個社會的角落之中，等著人們去發掘，去應用。

[論文研究]如何利用電子口碑加強線上顧客的忠誠度呢?

撰文者：白昆庭

在過去的研究當中，針對電子口碑對於未來顧客的影響已經有過許多的研究，並且許多線上的商家而言也非常重視，然而，很少有研究試圖解顧客的電子口碑參和顧客的下一次購買之間的關係，或者是在電子口碑的參與過程中如何增加線上忠誠度。

[論文研究]一起寫作業吧！

撰文者：李宥萱

多人合作是否能相較於一個人悶著頭自食其力，產出更佳的成果呢？在文件內容協同處理方面，又該如何達到集思廣益而不是人多嘴雜呢？

[論文研究]不同推薦機制下產品風險高低及連結強度偏好的關係

撰文者:謝麗雯

    1998年時DiMaggio及 Louch等人做了一篇研究，探討什麼種類的產品或服務會使買家及賣家傾向找強連結的交易對象，研究結果指出，若產品或服務具較高的風險程度，則買家傾向找強連結的交易對象，賣家傾向找弱連結的交易對象。

    然而，現今市面上有許多廠商推出推薦機制，搜尋市面上廠商已經推出的推薦機制後，可歸納出推薦機制設計的兩大趨勢:1.推薦成功後僅獎勵推薦者。2.推薦成功後，推薦者及買家皆可得到獎勵。若將這兩大趨勢再各區分成兩種狀況:1.買家知道推薦者可得到好處，2.買家不知道推薦者可否得到好處，因而衍生出四種情形:1.推薦者可得到額外好處，買家無額外好處;買家知道推薦者可得到好處。2.推薦者可得到額外好處，買家無額外好處;買家不知道推薦者可否得到好處。3.推薦者及買家皆可得到額外好處;買家知道推薦者可得到好處。4.推薦者及買家皆可得到額外好處;買家不知道推薦者可否得到好處。

    若在推薦機制的這四種狀況下，分別再去探討高風險性產品及低風險性產品於這四種狀況下，將如何影響推薦者的推薦意願，推薦者傾向於推薦與自己是強連結的買家，或傾向於推薦與自己是弱連結的買家?這似乎亦是一研究主題。

[網路觀察]品牌──應該利用社交媒體來吸引消費者

撰文者:王崇懿

調查顯示－品牌應該利用社交媒體來吸引消費者，「放大信息」和「增進信任」。