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世新大學 經濟學研究所(含碩專班) 陳菁瑤所指導 徐健華的 「網軍」對選舉得票率的影響：以2018年地方首長選舉為例 （2019），提出語音留言777關鍵因素是什麼，來自於網軍、選舉、得票率、社群媒體、網路競選。
而第二篇論文中原大學 資訊管理研究所 金志聿所指導 黃文怡的 基於行為與文本分析的網路粉絲與黑粉人群發現 （2019），提出因為有 社群探勘、社群網路人群分析、情感分析、社群行銷、粉絲的重點而找出了 語音留言777的解答。
語音留言777進入發燒排行的影片
我跟繭眠都不喜歡唱歌啦
所以我買了鈴鼓哈哈哈哈哈哈
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「網軍」對選舉得票率的影響：以2018年地方首長選舉為例
為了解決語音留言777 的問題，作者徐健華 這樣論述：
隨著社群媒體被廣泛用於政治宣傳，近年來，人們在參與公眾事務前，往往會參考社群媒體上的資訊來做決定，因此也產生了專門在社群媒體上操作輿論的「網軍」與僱傭這些網軍的組織團體。本研究藉2018年九合一選舉中的地方首長選舉的資料作為研究樣本，探討PTT八卦板上的網軍對候選人得票率的影響，並提出在大量資料中篩選網軍的方法。實證結果顯示，僱傭網軍對得票率有顯著的正向影響，但影響的程度並不高，係數值只有0.105。
基於行為與文本分析的網路粉絲與黑粉人群發現
為了解決語音留言777 的問題，作者黃文怡 這樣論述：
社群媒體成為人們表達意見的主要途徑，清楚了解網路意見，掌握網友訴求與輪廓更成為了社群經營的與學術研究的重要課題。社群意見探勘與人群識別是一項熱門的研究領域，過去研究多聚焦於意見的文本分類，對於用戶的線上行為偵測則關注異常帳號與意見影響者的發掘，未有一套方法論依據社群使用者的言行綜合評估對粉專的意見與立場。為此，本研究提出基於社群行為的粉絲黑粉辨識模型，以識別支持者與反對者，演算法同時考量每個互動用戶對粉專文章的心情回應行為與留言內容，綜合評估社群用戶對粉絲專頁的支持與反對態度。透過深度學習Bi-LSTM模型對留言進行文本情感分析，並基於心情回應與文本情感分析的互動特性關係，以二維度方式評估社
群用戶行為為粉絲或黑粉，最終產出粉絲專頁粉絲黑粉人群列表。實驗結果顯示，本研究模型具有95%的準確率、100%的精確率及93%的召回率，比起單維度只分析心情回應或留言之方法更具有辨別粉絲與黑粉的能力；且透過官方粉絲專頁與非官方粉絲專頁的實驗，也證實相同品味的社群用戶亦會在支持的非官方粉絲專頁行為進行一致的互動行為。本研究除在學術研究領域提出新的觀點，亦在社群行銷實務上產生新的貢獻；社群經營者相較於過去計算心情回應數量作為粉絲專頁績效衡量指標，透過本研究不僅能掌握粉絲與黑粉，更能透過掌握人群的方式，以不同切面評斷社群經營績效，為社群行銷提供更精準的行銷能力。