資訊圖表

文 / 劉書彧 這次天下雜誌和 QSearch 的共同研究專題：「立委臉書洩漏的祕密：誰跟蔡英文最親近？」一文中，所採用的研究方法主要是參照，美國學者Robert Bond與Solomon Messing前年發表於美國政治科學期刊上的論文。Bond & Messing蒐集了 1,223 個經過臉書官方認證的美國政治人物粉絲頁。 透過臉書內部的資料庫，作者將追蹤（follow）這些粉絲頁的粉絲全部抓出來，並僅保留 18 歲以上（具有投票權）以及至少追蹤兩個以上政治人物粉絲頁的樣本（共 620 萬人）。最後，根據觀察各個政治人物粉絲頁間彼此重疊的粉絲數，作者使用了奇異質分解法（singular value decomposition），保留最足以解釋這些政治人物兼彼此重疊度的變因，用此代表各政治人物在粉絲心目中的相對「位置」。而最終的研究成果顯示，用此一方法得到的各政治人物相對位置，正好反映了選民心目中各民主黨和共和黨政治人物的「左右」立場。

文 / 杜易寰 『返校』，這個曾經在所有學生心中印下深深恐懼的詞，在寒假一初始就用另外一種恐怖席捲了整個台灣。這次受影響的對象不僅限於學生，而是所有對白色恐怖心有餘悸的台灣人。 雖然有了一個看起來很文青又好像要開始講古的開頭，但 QSearch 畢竟不是天橋下的說書公司，我們還是回到數據，重新來關注『返校』這款遊戲到底是從哪開始爆紅的。

文 / 杜易寰 上一篇，我們介紹了可以幫助你完成精準行銷的 Profiling 社群分析服務（延伸閱讀：Profiling 服務正式釋出：幫你完成臉書精準行銷），但事實上，除了精準行銷之外，Profiling 還可以有非常多的周邊用途，接下來我們將會不定期地推出一些 Profiling 應用文章，供大家參考，如果大家有任何建議，也歡迎隨時與我們聯繫。 我們都知道， Profiling 簡單一句話講，就是「追蹤臉書使用者的行為足跡」，透過了解目標族群的行為模式後，Profiling 可以幫助下一些輔助判斷。 舉例來說，當你「想知道哪一個影星的的票房號召力比較強」時，Profiling就可以提供另一個視角的參考數據。

文 / 杜易寰 、 資料收集 / 斷水流大師兄 繪圖 / Re-Lab 這次發文距離上次的媒體洞察報告出刊又過了一個多月，不過這次不單純是因為 Data Team 沒時間做，而是因為未來的媒體洞察報告將會有些變動，而特別研究了好一陣子。 眼尖的讀者會注意到，這次的圖表中，我們已經移除了「鐵粉率」這個指標。鐵粉率因為會受到「發文篇數」、「不重複互動人數」兩項指標影響，且 Facebook 的文章推播機制仍然是個黑盒子，因此鐵粉率只能在不同的時間點，針對同一家媒體比較才有意義，而不能在同一時間跨媒體比較，但這樣的比較機制限制過多。 我們將會在近期內創造出新的「鐵粉率」定義，文章預計在月底刊出（希望這次不會又打臉自己），屆時還請各位讀者不吝指教。

文/杜易寰 資料收集/斷水流大師兄 製圖/Re-Lab 拖稿一次拖過2個月的富奸Data Team終於把這次的媒體經營洞察報告做出來了，這次我們試著把8、9月的數據一同比較，再加上訪問一些不具名業界人士，最後發現了幾個新現象： 一、中時發文數持續下降 二、平均互動力高，平均傳播力低的原因 三、今周刊鐵粉為何變動劇烈 坦白說，8、9月的數據與之前相比變動不大，因此主軸將會從闡釋數據轉移到應該如何解讀這些數據。而雜誌業雖然有些許變動，但因為雜誌業量體本來就較小的關係，數據波動本就較為劇烈。 本篇文章繪圖均由Re-Lab製作，沒有他們的協助，不可能會有這系列的文章，在此向Re-Lab致上深深的感謝之意。