Re: [認真] 西斯板五樓梗研究已回收
各位大大晚安~~
感謝大家對小弟無用研究的支持與重視。
像這樣的研究會爆,真的是出乎我的預料。
也讓我對"ptt是學術討論看板"重拾信心。
大大們的推噓文小弟都仔細看過了,在此一一回覆大家。
首先說明這個研究的背景。
小弟目前在國外讀統計相關的研究所。非結構資料在統計學中,本來就是一個難題。
而ptt就是屬於此類。
小弟覺得隨著網路的興盛,這類的資料在未來勢必會成為主流。
反而是傳統的那些資料形態(問卷結果、實驗數據...),因為數量少、成本高,會慢慢邊緣化。
文字資料分析是小弟未來可能發展的方向,而ptt又是我熟悉的環境,
所以選擇它作為練習。
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是啊,魚超可愛!
不過好像是最近才出現的,我下載資料時還沒有。如果它成為一種新文化,就會考慮研究。
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嗯...我媽不知道...
關於這類的疑問,小弟想說,無用跟有用只是一線之隔。
西斯板的資料沒有用嗎?
如果我們可以研究出五樓梗背後的族群,其行為模式、喜好,甚至建立模型預測。
那同樣的方法,同樣的在西斯板上,也可以研究鄉民對套套、motel、玩具、約炮軟體的喜好與行為。
保險套公司、motel業者以及玩具製造商、程式開發者對這四萬多個"潛在客戶"的分析應該會很有興趣。
噓
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哈哈,大大想表達的是:"一則推文中可能出現多筆關鍵字,而造成重複計算"嗎?
小弟在計算時都有小心地扣除交集了。R語言中,也有很多函數(intersect,unique...)
可以處理這類的"向量中重複出現的元素"。所以大大的推文不會被重覆計算唷!
推
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是的,再認同不過了!小弟深受其害。
可是我想到,幾十年前中文輸入法也被認為是不可能。我看過當時的期刊。
後來這些困難都被克服了,對我們這個世代而言,打中文很容易很輕鬆。
所以我們總會想到辦法的。
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06/16 13:27,
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謝謝大大關心。
可是小弟下個月計畫跟女友去旅行(希望會有西斯點...),所以暫不考慮summer school。
將持續自學,充實自己。
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看到這些親自分析過的ID跑來推文,小弟覺得好感動~~
您們分別把0.3937%、0.1675%的個人推文貢獻給小弟了。
其實分析的過程中認識了許多ID,當中也不乏名人...很有趣
只是她剛好第11名,所以沒有呈現出來。
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我知道啊,可是小弟是忠誠的西斯鄉民,所以第一份研究必須給西斯板。
改天再去研究其他板。
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其實小弟不太確定大大的意思...是說為什麼我沒有使用統計檢定估測母群體嗎?
如果是,那小弟就需要解釋。
這份研究的研究對象,就是今年以來西斯板所有的推噓文啊!
我的資料不是抽樣,它就是母體。
小弟以為這就是大數據的迷人之處。我們不再需要研究母體分布、設信賴區間,
而是直接操作母群體。(理論上)將不再會有誤差。
推
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說明一下,在網頁板ptt的編碼中,推、噓、箭頭,與推文內容是放在calss的不同屬性欄位
所以程式在下載資料時,就已經把它們剔除了。
還是很感謝大大提出這樣具體有建設性的假設。
也利用機會說明,為什麼我不分析推、噓、箭頭。
自從手機板ptt瀏覽器出現以後,推噓文就已經失去原本的意思了。
推文可能是"推你綠油油",噓文也有"紅喜氣","紅明顯"。更多是箭頭,然後加一個推或是噓。
推
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大大的意思是,怎麼沒有研究西斯點與五樓梗間的關係?
小弟承認這份研究還十分陽春,有很多因素還沒有分析。例如推文時間、文章內容、
推文間的交互關係...都有待日後的研究。
推
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小弟畢業後是打算就業啊。
其實在台灣,統計還不太被重視。統計人才只能到統計、市調公司上班。
可是在國外這是當今的顯學。各行各業都在找統計相關的人才
我的學長姐畢業後都找到不錯的工作。
就像前面舉的例子,套套業者跟motel也都需要統計啊!
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小弟還是想說,各位西斯大大不要妄自菲薄。
ptt有很多資源,西斯板作為熱門看板,資源更是豐富。
透過分析西斯版的文章,我們可以了解台灣的性文化
例如約炮、吃魚喝茶...
這些禁忌話題在傳統的研究方法中,多半無法得到大量的資料。
可是看看西斯板,每天都有鄉民自告奮勇、不求回報、大公無私地分享。
只要發展出方法來挖掘這些資訊、過濾雜訊,對於了解台灣社會,將會很有幫助。
這些分析最終可以是商業的、學術的,跟公共政策的制定也有關係。
最後回答以下大大
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噓
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什麼?沒西斯點?你說針對西斯板做的研究沒西斯點?(翻桌
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 99.99.37.185
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/sex/M.1434483102.A.CA2.html
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謝謝大大的建議。小弟想了一下大概了解您的意思。
五樓梗出現在五樓附近,並不是平均分布於一篇文章當中,
拿它去跟整篇文章中的推文做比較,就好像拿淺水魚去跟整座海裡的魚比較一樣
不能充分表現其多寡。
依大大的建議,拿淺水魚去跟同一個棲地(五樓附近)的其他魚種比較,
會更有意義。
把整個邏輯順一次,便是--小弟的圖表1算是前測,看出五樓梗的棲息地(大約1~10樓)
然後依照大大的建議,去計算(所有五樓梗)/(所有文章1~10樓總推文)
這個比值更能代表五樓梗的多寡!
算出來數值是5.423%
[資料]
<=10樓的文章,其推文總數=859
>10樓的文章共5026篇,只採計前十樓,故
(5026*10)+859=51119。2772/51119=5.423%
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※ 編輯: daviden (99.99.37.185), 06/17/2015 17:46:44
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