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國立高雄科技大學 企業管理系 王崇昱所指導 徐翊綝的 生成內容對於再購意願之影響- 自我效能及虛擬社群意識的角色 （2019），提出Burger & co. PTT關鍵因素是什麼，來自於企業生成內容、用戶生成內容、自我效能、虛擬社群意識、再購意願。

而第二篇論文國立政治大學 廣播電視學系 劉慧雯所指導 高莘倫的 做一個臉書互動分析的SOP：以陳珮琪粉絲專頁的「離題」為例 （2016），提出因為有 臉書、粉絲專頁、貼文、留言、互動、離題、共聚類、機器分析、數據、陳佩琪、台北市長選舉的重點而找出了 Burger & co. PTT的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Burger & co. PTT，大家也想知道這些：

生成內容對於再購意願之影響- 自我效能及虛擬社群意識的角色

為了解決Burger & co. PTT的問題，作者徐翊綝 這樣論述：

過去有部分研究探討企業及用戶生成內容如何影響顧客對品牌的忠誠度及品牌其他行為，但較少探討其如何透過自我效能及虛擬社群意識來影響消費者購買行為。本研究主要針對企業生成內容(FGC)及用戶生成內容(UGC)等變數探討其透過自我效能及虛擬社群意識對於再購意願產生之影響。本研究採用問卷調查法收集資料，以追蹤某品牌六個月以上的Facebook粉絲頁按讚的消費者為研究對象，回收有效問卷共260份，並以IBM SPSS、Amos 24.0進行資料分析。研究結果分述如下：(1) UGC及FGC透過自我效能影響再購意願；(2) UGC及FGC透過虛擬社群意識影響再購意願。根據研究結果，本研究將提出相關建議以供

企業作為參考。

做一個臉書互動分析的SOP：以陳珮琪粉絲專頁的「離題」為例

為了解決Burger & co. PTT的問題，作者高莘倫 這樣論述：

本研究欲找出臉書粉絲專頁中貼文與粉絲留言的互動關係，以2014年台北市長選舉中，陳佩琪粉絲專頁中的「離題」現象為例，建立一個分析臉書粉絲專頁中互動關係的研究方法，這其中包括了機器處理分析以及人為觀察與詮釋的過程。我以機器抓取臉書粉絲專頁的資料，藉由共聚類（clustering）將貼文與留言分群，將用詞用字上較為接近的貼文分做一群，留言隨之分類，再將貼文與留言各取其關鍵詞，以兩者之間用詞上的遠離與否，算出兩者的「離題率」。算出的結果顯示離題率過高，遠超過我對該粉絲專頁的理解，我接著進入貼文與留言中觀察，發覺其中有同義詞以及語用落差等問題，進而修正我的研究方法。我挑選該選舉過程中幾項重要事件，分

析該事件中貼文與粉絲的互動關係，畫出其互動關係圖，從內容上真正的找出「離題」的樣貌。我將此研究從問題發想、機器運算、人為觀察與詮釋的過程整理為一方法SOP，期望為粉絲專頁中的互動關係觀察提供系統性的分析模式。

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