National Chengchi University
NCCU National Cheng Chi University Electronic Thesis & DissertationsNot a member yet
48307 research outputs found
Sort by
YouTube影片對台灣民眾赴大陸旅遊意願之影響研究
No full text在媒體內容日益多元的背景下，民眾透過社交媒體和網路影片互動，對中國的認知變得更為豐富。近年來，YouTuber與網紅所創作的旅遊影片，以呈現不同中國的文化與生活面貌為主軸。影片中貼近生活的敘事與視覺呈現，可能成為台灣民眾理解中國日常生活的重要參考依據。根據Gerbner (1969)涵化理論的觀點，長期且頻繁地接觸特定媒介內容，可能使觀眾將其所見視為社會現實的反映，進而影響其對該地的認知與情感態度。
因此，本研究以涵化理論為架構，探討長期接觸此類影片的台灣受眾，其媒介接觸頻率與認同是否與對中國印象及旅遊意願相關。研究將採用量化調查法，分析觀眾是否會對媒介內容感受到真實性，以及是否存在浪漫化的現象。以及其對中國形象與旅遊行為的關聯性
顧客集中度與外銷比率對ESG風險之影響
No full text在永續規範與利害關係人壓力日益升高下，企業面臨更嚴峻之ESG風險管理挑戰，而顧客結構與外銷特性可能深刻影響企業應對ESG風險之能力與策略，為補足研究上對ESG風險影響之空缺，本研究以台灣上市櫃公司為研究對象，探討顧客集中度與外銷比率對ESG風險之影響，以及外銷比率之調節效果，採用OLS迴歸模型進行分析，並於額外測試中加入外銷歐洲之考量及將ESG風險拆解成總曝險與ESG風險管理程度二維度進行分析，以辨識不同銷售地區制度環境之影響與探討ESG風險之受影響維度，另為使研究結果更為穩健，本研究將顧客集中度以替代變數衡量與進行Heckman兩階段模型檢測，以減輕樣本選擇偏誤之影響。
研究結果顯示顧客集中度對ESG風險具負面影響，外銷比率則具正面影響，且能調節顧客集中度之對ESG風險之負面影響；額外測試結果亦發現在有外銷至歐洲之子樣本中，顧客集中度反而降低供應商之ESG風險水準，而外銷歐洲比率相較於外銷非歐洲比率則更顯著降低供應商ESG風險，反映制度環境對於ESG風險之影響
人格特質、金錢態度對理財行為之影響－以某軍事學院受訓學員為例
No full text近年來，國軍官兵因財務負擔、理財失衡與詐騙受害而引發的軍紀安全事件屢見不鮮，顯示理財行為已超越個人經濟層面問題，成為攸關部隊穩定與國防安全的重要議題；對軍職人員而言，理財不僅是金錢運用的選擇，更是一種價值態度與責任之展現。然而，當個體在面對家庭開銷、貸款壓力與職涯挑戰時，若缺乏健全的金錢態度與風險意識，極易陷入財務困境，進而影響身心健康與軍中紀律，顯示人格特質與金錢態度在理財行為塑造過程中有顯著的影響，也揭示軍中文化與制度層面在財務教育上的潛在缺口。本研究旨在探討國軍官兵的人格特質與金錢態度對理財行為之影響，藉由實證分析揭示心理特質、金錢態度與行為表現之間的關聯性，並提出具體政策建議。研究對象為某軍事院校受訓之中階軍官，採用問卷調查法蒐集資料，分析結果顯示：金錢態度在人格特質與理財行為之間具有部分中介效果，說明個體的性格特質會透過其對金錢的心理認知與價值態度，影響實際的理財行為，換言之，理財行為並非單純的經濟抉擇，而是人格特質、心理態度與制度環境交織下的綜合產物；綜合研究結果可知，提升軍職人員的理財行為應從人格特質與金錢態度兩個面向去著手，建議國防部將理財教育納入軍職生涯發展課程，特別針對中階幹部加強財務素養與風險辨識能力，使其成為推動理財教育與防詐宣導的關鍵力量。唯有透過教育、制度與文化的並行，方能形塑「理財即責任、財務安全即國防安全」的核心共識，使財務教育不僅是知識傳授，更是強化部隊凝聚力、提升國防韌性的長遠基石
上班時聽音樂與工作表現之關係：環境噪音的調節效果
No full text本研究旨在探討上班時聽音樂對工作表現之影響，並分析學習與活力的中介效果及環境噪音的調節作用。研究以問卷調查法蒐集482份有效樣本，並以其中具有 「上班時聽音樂習慣」 者357份為主要分析對象，採階層多元迴歸分析、中介效果分析進行假設驗證。結果顯示，工作時聽音樂時長與工作表現呈顯著正向關係，並透過提升員工的學習與活力，進而增進工作表現；此外，環境噪音在聽音樂與工作表現及活力間具顯著調節效果，顯示音樂在高噪音環境中能緩衝干擾並維持心理能量。綜合結果指出，上班時聽音樂有助於提升員工表現與心理狀態，而在上班時不聽音樂者中，多數亦表示若環境允許願意嘗試此方式。本研究建議企業可建立「音樂友善」工作環境，以促進專注與福祉
山東方言變調之總括方向性
No full text本文探討兩個漢語連讀變調的核心議題：變調與聲調協同發音的差異，以及連讀變調方向性。第一，本文指出既有文獻中用來區分連讀變調與聲調協同發音的量化方法可能將協同發音誤判為連讀變調。為了避免此一潛在問題，本文提出結合聲調區別特徵(distinctive feature)分析與語音分析的方法，根據與區別特徵相對應的基頻(F0)參數，來判斷一個聲調是否經過變調成為另一聲調，抑或僅受到協同發音的影響且保持本調。相較於過去透過檢視一個聲調的所有基頻特徵是否有顯著差異的判斷方式，本文結合聲韻系統分析，主張僅需要觀察與一個聲調的區別特徵相對應的基頻參數是否發生顯著變化。此方法將聲調區別特徵相關的基頻參數之顯著變化視為變調，並將其餘變化歸因於協同發音作用，藉此降低誤判的可能性。第二，過去研究指出有些方言的連讀變調方向性會受句法構詞結構影響(structure-sensitive)，如北京話；有些方言的變調方向性則不受其影響 (structure-insensitive)，如天津話，但未有方言同時表現兩種方向性。本文根據第一手實證性語料指出，至少在四個山東方言中，結構敏感與非結構敏感的變調方向性可共存於同一方言，且此種共存現象難以用傳統優選理論平行分析的框架(parallelism)解釋。因此，本文提出這種現象可以在和諧串行理論(Harmonic Serialism)的框架下，藉由三種信實性制約的局部合取(local conjunction)之排序來分析。本文提出的理論框架不僅可分析山東方言的共存方向性，亦可延伸運用於其他不具共存方向性的連讀變調方言
AI 新創公司之策略行銷 4C 分析：以 P 公司為例
No full text近年來臺灣新創產業迅速擴張，科技發展更使人工智慧相關領域成為成長最為顯著的創業方向。在競爭加劇的情況下，AI 新創企業若欲在市場中取得突破，與中大型企業建立合作關係已成為關鍵的成長途徑。然而，受限於資源、品牌影響力與市場信任基礎的不足，新創企業在與大型企業接觸的過程中，往往因資訊不對稱、履約疑慮及議價能力有限，而使企業買方承擔較高的搜尋、評估與風險成本，形成阻礙新創產品導入的交易障礙。
基於此，本研究旨在探討 AI 新創企業如何在 B2B 市場中降低企業買方的交易成本，並建立足以支撐合作關係的信任機制。研究採用個案研究法，以商業模式圖（Business Model Canvas, BMC）分析個案公司 P 公司的經營構面，並運用策略行銷 4C 架構診斷其如何降低買方的外顯單位效益成本、資訊蒐集成本、道德危機成本與專屬陷入成本，以歸納 AI 新創企業於 B2B 市場的有效行銷策略。
研究結果顯示，P 公司雖在創立初期仰賴創辦團隊既有的人脈資源得以迅速切入大型企業市場，但其得以持續擴張並維持顧客留存的關鍵，在於其商業模式與行銷策略能系統性地對應至四項交易成本的降低。P 公司透過整合式 AI 平台、顧問導入與客戶成功服務、概念驗證（POC）與成功案例累積，以及合作夥伴生態的建立，使買方得以降低導入成本、資訊不對稱與履約風險，並在長期使用中逐步累積專屬性投入。
因此，本研究主張AI 新創企業在 B2B 市場中若欲形成持久競爭力，關鍵不在於單一技術或人脈優勢，而在於建構一套能夠全面降低企業買方交易成本的產品與服務組合，使商業模式設計與目標產業需求形成互補與支持的結構
自嘲式迷因對國軍品牌形象感知之影響：幽默感知、品牌真實性與品牌信任之連續中介模型
No full text本研究置於中共灰色地帶行動與認知作戰日益常態化的脈絡下，探討社群上流傳的自嘲式軍事迷因，如何影響民眾對國軍品牌形象的評價。相較於過去多聚焦於官方宣傳與徵兵廣告之研究，本研究聚焦「非官方、自嘲式迷因」此一傳播模式，並結合幽默感知、品牌真實性與品牌信任等概念，建構連續中介模型，以檢驗其心理歷程與作用機制。
本研究採單因子組間實驗設計，共獲得150份有效樣本。研究結果顯示，相較於非自嘲式迷因，自嘲式迷因能顯著提升受眾對國軍品牌形象的整體評價。進一步分析亦指出，自嘲式迷因可顯著提升受眾幽默感知，而幽默感知對品牌真實性具有正向影響，但對品牌信任的影響並不顯著。品牌真實性有助於強化品牌信任，而品牌真實性與品牌信任皆能正向提升品牌形象。整體而言，自嘲式迷因可藉由提升幽默感知，進而影響受眾對國軍是否忠於本質、言行是否一致之判斷，並在此基礎上建立信任、強化整體品牌形象。由此可見，自嘲式迷因在高度權威與嚴肅的國軍情境中並非必然負面影響形象，反而可在特定條件下透過幽默與真實性促進信任與正面評價。
在理論層面，本研究將迷因與自嘲式幽默的討論延伸至公部門與軍事品牌領域，補足相關實證缺口；在實務層面，研究結果可作為國軍與國防傳播單位回應並運用社群迷因風潮時的策略參考
社群媒體互動中的使用者參與行為如何形塑海軍的品牌關係品質：價值共創的中介角色
No full text本研究以中華民國海軍品牌在社群媒體環境下所面臨的輿情挑戰與形象建構需求為背景，探討使用者在海軍官方臉書（Facebook）粉絲專頁上的線上品牌相關行為，如何透過價值共創歷程，形塑民眾對中華民國海軍的品牌關係品質。研究模型以使用者互動為核心視角，從消費、貢獻與創造三個層面理解使用者的參與行為，並以使用中價值（包括享樂、精通性、個人自我實現與社交價值）作為中介變項，檢驗線上品牌相關行為是否對品牌親密與品牌好感之深化具關聯性。
本研究透過問卷調查方式蒐集 327 份有效樣本，並運用階層迴歸與 PROCESS macro 驗證研究假設。實證結果顯示，使用者線上品牌相關行為與品牌親密與品牌好感之間皆具有顯著正向關聯。四項使用中價值構面中，娛樂、趣味等正向感受的享樂價值於兩組中介模型中皆展現顯著中介效果，對提升品牌親密與品牌好感皆具重要性；而涵蓋學習知識與資訊掌握的精通性價值則在品牌親密的中介效果最為突出；相較之下，個人自我實現與社交價值均未達顯著水準，而控制變項（性別、年齡、每日社群媒體使用時間）的整體影響亦有限。
在學術上，本研究深化了軍事組織於社群媒體情境中的品牌關係品質研究，並建構出使用者線上品牌相關行為理論與使用中價值的整合性理論架構，補足既有文獻對心理歷程探討的不足，並驗證了娛樂性與知識獲取為社群媒體使用者在參與軍事相關議題時的主要動機與影響因子。在實務層面上，研究結果指出，軍方社群經營若能透過互動內容提升愉悅感，並結合能促發價值共創的互動設計，將有助於強化民眾對海軍品牌的相互認知與情感連結，為國防溝通、形象塑造與社群策略提供具體參考依據
基於韓語教材之近義關係情緒詞彙研究
No full text本研究以韓語教學用情緒詞彙為研究對象，旨在以語義標準建構之情緒類型分類為基礎，分析具近義關係之情緒詞彙在句法與語義層面的特徵及其實際使用情形。為此，本文首先篩選出現行韓語教材中所收錄之情緒詞彙，檢視其於各教材中的呈現方式，並進一步透過語料庫分析，考察情緒詞彙於實際語用環境中的使用情形。
研究首先透過文獻與辭典釋義的交叉分析，將「情緒」界定為「由感官經驗與認知判斷所引發，同時伴隨身體反應的非意識性主觀心理狀態」，並同時納入情緒相關領域中以隱喻或轉喻方式呈現的表現形式。基於此一界定，本文整合十五篇先行研究中所提出的情緒類型，並結合《標準國語大辭典》、《高麗大學韓語大辭典》、《延世韓語辭典》及《韓語基礎辭典》之釋義進行交叉比對，最終歸納出「喜悅」、「痛苦」、「恐懼」、「憤怒」、「驚訝」、「羞愧」、「好感」、「厭惡」、「孤獨」、「悶」、「慾望」及「複合情緒」共十二類情緒類型。此外，本文選定「-어하다」、「-게 하다」、「-고 있다」、「-어 버리다」、「-어 있다」、「-어지다」、「-기로 유명하다/소문이 나다」以及「-어 죽다」作為分析情緒詞彙之句法與語義判別機制。
教材分析部分以2017年《國際通用韓語標準教育課程》公布後，初版發行之《首爾大學韓語》、《新延世韓語詞彙與文法》、《成均韓語詞彙·文法》及《漢陽韓語》四套教材為對象，比較各教材中情緒詞彙的呈現方式與分布情形。分析結果顯示，多數教材將情緒詞彙集中於中級階段，但在等級安排、情緒類型比例及重複呈現策略上，各教材之間仍存在明顯差異。特別是在自動詞「나다」及接辭「-나다」結合詞彙的呈現方式與重複出現情形上，反映出教材編輯邏輯與學習者程度設定上的不同考量。
語料庫分析則選定了「二十一世紀世宗計畫書面原始語料庫」及「Hanmaru 2.0」系統來進行分析。本文首先整合四本教材中共計186個情緒詞彙，再依據教材內出現頻率選定53個作為最終分析對象，其中「분노」、「욕구」及「복합감정」類型因未符合篩選標準而被排除，最終共有九類情緒納入分析。分析面向涵蓋句法機制結合、句法功能、程度副詞共現關係、「-어 죽다」共現關係、「心」與「心情」共現關係，以及冠形詞化被修飾名詞共現關係。
分析結果顯示，情緒詞彙整體上大致遵循先行研究所提出之句法結合限制，然而在實際使用中，會因情緒強調、話者對狀態持續或變化的再詮釋，以及群體共享經驗與評價等語用因素，而出現結合可能性擴展的現象。在句法功能分析方面，多數類型中的情緒詞彙在句子中，皆呈現集中於特定句法功能的分布傾向，而部分類型中某些詞彙則存在同時集中於兩種句法功能的情況。程度副詞共現關係方面，使用強度較高的副詞比例最為顯著，但根據共現的情緒詞彙不同，能夠表現的情緒強度幅度亦有所差異。「-어 죽다」主要活躍於網路語境中，並可作為判別情緒詞彙是否具備形容極端情緒強度的指標。「心」與「心情」多半可互換使用，唯在部分連語中，會出現非情緒表達之用法。冠形詞化被修飾名詞共現關係分析則顯示，情緒詞彙多與內在認知評價、身體反應、人物及心理狀態相關名詞結合，且依情緒詞彙不同，亦呈現出以外顯表現或外部刺激為中心的語義功能差異。
本研究透過重新梳理情緒類型的分類系統，並納入連語以建立更為完整的情緒詞彙清單，結合教材分析與語料庫分析，系統性地描繪韓語情緒詞彙之實際使用情形，具有一定學術意義。並且，本研究所整理之分析結果，對於後續韓語情緒詞彙之句法與語義研究具有參考價值
以分群、S-BERT與ChatGPT應用之深度學習方法於勞訴類案推薦
No full text為加速勞資爭議訴訟相關裁判之審理進程，法院會依據聲請人與相對人兩造，即勞資雙方所有爭執之事項進行條列，是為「爭點列表」，並逐一對其進行審理。
然考量近年來勞資爭議相關訴訟有上升之趨勢，對一般大眾而言，查找具相似情事之裁判書並給出具可解釋性相似性理由之自動化方法尤為重要。
因此，本研究將結合傳統機器學習方法 (分群、邏輯迴歸、集成學習) 與深度學習方法 (S-BERT、大型語言模型、CNN、BiLSTM) ，建構一類似案件推薦系統，並對索引與推薦之案件標注不同指涉事項之對應相似段落，以期能減少一般大眾查找與篩選類似案件之負擔。
本研究以前沿研究之標記資料與裁判書資料基礎下，將預測準確率由70%提升至77%，但考慮到模型需具客觀能效之比較，我們亦在後續章節與其他類似案件推薦研究之架構進行能效對比。
本研究主要貢獻為：基於敘述句分群結果產生對應內容之微調（fine-tune）訓練S-BERT模型之資料與方法、以兩造主張段落及爭點列表進行類似案件推薦、僅以原告主張段落與根據Chatgpt產生之摘要進行類似案件推薦。
鑒於各級司法機關新收案件數量皆有上升之趨勢，本研究亦在無標記基礎下產生微調訓練S-BERT模型之資料與方法、使用ChatGPT抽取摘要之prompt，及相對通用之可解釋性標注與推薦架構 (僅需主張段落與該段落之摘要) ，以期將該方法推廣至其他類別之民事訴訟，乃至其他領域