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國立勤益科技大學 資訊管理系研發科技與資訊管理碩士在職專班 黃嘉彥所指導 陸培中的 運用社群網站推文提升股價漲跌預測準度之研究 （2018），提出bd薪水ptt關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、詞組規則、網路社群聲浪量化、SVM、股票漲跌預測。

而第二篇論文輔仁大學 大眾傳播學研究所碩士班 林維國所指導 沈柏均的 社群媒體中的第三人與敵意媒體效果研究─以軍公教年金改革議題懶人包為例 （2016），提出因為有 第三人效果、敵意媒體認知、懶人包、年金改革、實地實驗法的重點而找出了 bd薪水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：

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運用社群網站推文提升股價漲跌預測準度之研究

為了解決bd薪水ptt的問題，作者陸培中 這樣論述：

台灣股票市場之規模不斷成長，目前可運用於投資參考工具的選擇繁多，基本上都是以金融與資金動向為基礎的量化指標為主。此外，投資人亦會接收各種資訊來源，如新聞媒體、網路評論、專家意見等，作為投資決策之依據。然而，面對多項情報的來源，如何取捨才能獲取利潤，是投資者最關心的一件事。消息面之原始資料，因其非結構性之特性，不易藉由電腦處理。近年來隨著文字探勘、網路爬蟲、機器學習等資訊技術逐漸成熟，讓原本必須以人工判讀的資料面消息來源，可以在某種程度下自動並客觀地轉換成電腦上之量化資訊，並成為提升股價預測模型準確度的工具之一。雖然以社群網站評論做為消息面資訊並用於股價分析的研究很多，但對於某些較短之評論，諸

如一般社群網站之評論下方之推文，由於其詞組規則複雜、多變、數量又多，目前未見有將之納入股價預測分析的研究。然而，推文所蘊含之網路社群情感與股價漲跌之關係不容小覷，因此本研究整理出一套分析方法，將其所內含之社群情感量化，並進一步將其做為修正預測模型之用。本研究提出1種用於推文之詞組規則，並利用詞組規則將網路社群情緒量化後，依照推文及評論之關係，假設出5種量化指標，最後經評估後得到1種最能有效提升股價漲跌預測模型之指標，其量化分數與股價漲跌呈現正向相關性，並共提升了5.5%的股價漲跌預測準確度。

社群媒體中的第三人與敵意媒體效果研究─以軍公教年金改革議題懶人包為例

為了解決bd薪水ptt的問題，作者沈柏均 這樣論述：

　　在網路社群興起與主流媒體報導零碎化的環境下，為了滿足對完整訊息的需求，「懶人包」應運而生。本研究採用「第三人效果」與「敵意媒體認知」為研究懶人包訊息接收、效果評估及後續行為的基礎，並以「年金改革」議題為題材，製作不同立場的懶人包，對不同立場受試者進行網路實地實驗。　　研究結果發現，受實驗組受試者均認為，懶人包對自己的效果比較小，對「一般勞工」的效果比較大；後續行為方面，懶人包對自己及對他人的影響可能對部分组別受試者產生了說服作用，使受試者願意分享不同立場的懶人包。　　在將敵意媒體認知分為「對懶人包的負面印象」與「對懶人包內容的敵意」下，受實驗組受試者對懶人包的印象越負面，越會認為懶人包對

自己的影響程度較小；只有部分組別對懶人包內容的敵意，能正向預測其認為這些懶人包對勞工的影響。　　此外，路徑分析發現，以正面後續行為而言，「對懶人包內容的敵意」比「對自己的效果」更適合作為對懶人包負面印象與分享行為間的中介變數。

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