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    百萬粉絲選台北市長 — 智強的野望能實現嗎?

    by QSearch Admin February 27, 2017
    by QSearch Admin February 27, 2017

    文 / 杜易寰 資料收集 / 林辰駿 總統府前副秘書長羅智強,可能是藍營中最相信社群媒體的政治人物了。去年底,羅智強更直接展現了他「台北布武」的野望,和織田信長一樣,他也將自己的野心分為三個階段:

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    QSearch Trend:成為像杜蕾斯一樣的行銷達人,不只需要天份

    by QSearch Admin February 21, 2017
    by QSearch Admin February 21, 2017

    文 / 杜易寰 在行銷人的社群中,大陸的「杜蕾斯(Durex)」是一個很崇高的存在,它的行銷文案幾乎每出必中,而且常常出人意表,甚至造成風潮。 年底的一場飯局中,甚至有幾個中國朋友這樣跟我說,「雙十一我第一件事情就是點購物車結帳,第二件事情就是去看杜蕾斯又出什麼好笑文章了。」雖然當時場面輕鬆,但是這並不是單純一句玩笑話。杜蕾斯不再只是一個保險套品牌,而成為了社群的領導者,就像是在台灣,沒有人會覺得全聯在社群上也只是個單純的超商粉絲頁。

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    鐵粉率新定義:互動天數取代互動次數

    by QSearch Admin February 16, 2017
    by QSearch Admin February 16, 2017

    文 / 杜易寰、劉書彧 資料收集 / 林辰駿 互動圖表 / 楊晴 在上次的「2016 年 10 月份媒體洞察報告」後,我們有預告到,之後將會改變鐵粉率的計算方式,在經過一段時間後,我們現在終於可以公佈數據了。 過去的鐵粉定義是:互動次數超過粉絲頁發文篇數2%以上者,佔所有不重複互動者的比例。 而新的鐵粉定義則是:在粉絲頁過去有發文的 30 天中,與粉絲頁文章有互動的天數 10 天以上的使用者,佔所有不重複互動者的比例(註一、註二)。 簡單的說,我們不再看使用者到底互動了幾次,而是看使用者互動了多少天。 改變鐵粉計算的原因有兩個。第一個原因很簡單,我們認為相比互動次數而言,長期且持續的互動行為,更像是鐵粉會有的樣子。 廢話不多說,我們就先以「11 月的媒體鐵粉率」作為示範。(題外話,在本月底之前,一定會將媒體洞察報告更新到 2017 年 1 月,並且之後每月更新,不然的話 Data Team 就一起剁 …

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    QSearch 開放學術合作啦!一起研究社群資料能夠告訴我們什麼事吧

    by QSearch Admin February 8, 2017
    by QSearch Admin February 8, 2017

    文 / 杜易寰 昨日,天下雜誌與 QSearch 合作的「立委臉書洩漏的祕密」全新上線啦~~~ 在文章刊出之後,我們收到了許多鼓勵和指教,也引起了許多討論。關於研究方法,我們也已經寫在這裡。QSearch 一直希望推廣根據社群資料而衍伸出來的研究,尤其 Facebook 的覆蓋率在台灣相當高。根據 Facebook 的資料,每月有超過 1,800 萬名台灣用戶活躍在 Facebook 上,用戶的行為是相當大量且珍貴的數據。 QSearch 的資料庫中,包含了幾乎所有台灣公開頁面的資料(國外的也有,不過有些不夠齊全),同時也能分析公開頁面上的使用者互動足跡(主要是按讚與其他數種表情),以及其他一些更細緻的資料。 目前 QSearch 已經和台大經濟系及中研院資訊所有學術上的合作。我們也很期待可以和更多學術界的先進合作,一起研究出社群資料所洩漏出的更多秘密! 目前暫定學術合作上能夠合作的資料是「至少六個月前」的社群資料(因為還是要維護一下公司平常的商業利益啦),若在資料量或是格式上有特殊需求則可以另外討論。我們也會在學術上能夠負擔的範圍內收取一點資料處理費。 如果您有興趣,或是有任何疑問的話,歡迎隨時與我們聯絡。 杜易寰 sales@qsearch.cc 

  • Facebook數據分析profiling同溫層分析媒體研究社群經營聲明稿資訊圖表

    解釋:關於天下雜誌「立委臉書洩漏的祕密」一文的研究方法

    by QSearch Admin February 7, 2017
    by QSearch Admin February 7, 2017

    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。

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