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探討消費者從傳統媒體轉換到OTT的主因

為了解決wave直播評價的問題，作者曾柏洋 這樣論述：

隨著科技發達，數位浪潮及OTT平台的發酵，近年影音串流服務成長迅速尤其在受到新冠肺炎的影響下，根據2020 年PWC 發表的《2020 全球與台灣娛樂暨媒體業展望報告》，OTT的成長2020年繳出35.4%的年增率成績後，全球OTT影音營收2021年大幅增加22.8%來到791億美元，預估全球OTT影音營收將以7.6%的年複合成長率增至2026年的1,141億美元，全球傳統電視營收預估將以-0.8%的年複合成長率，從2021年的2,310億美元，衰退至2026年的2,221億美元，同時全球電視訂閱家戶數，從2021年的8.69億戶降至2026年的8.61億戶的預估表現，在本土有線電視訂戶

數從2018年有510萬戶到2021年第2季為止，總戶數下滑至479萬戶，普及率剩53.56%，根據這些數據資料顯示媒體市場正在進行轉變，在OTT的來勢洶洶下全球媒體業看漲的趨勢，將以此方向來訂定研究探討兩者在消費立場上的拉扯因素，消費者意識上構成轉換意圖表現。 本研究以人口遷徙理論的模型-推-拉-繫 （Push-Pull-Mooring: PPM）理論研究方法來探討探討消費者從傳統媒體轉換到OTT的主要因素，從學術角度上去實證推拉理論是否可套用此媒體轉換意圖上的論述，另一方面從市場消費者意識形態中去建立推、拉、繫三大構面及子構面，在訪談與初試中修正潤飾問卷樣本讓構面因素更精確地呈現，回收問

卷387份透過SPSS分析從OTT使用的族群中掌握兩者中關聯與分析轉移的構面要素成立與否及權重上的顯著表現，讓媒體市場面能夠更精確地的正向發展及對市場的衝擊中如何奠定轉型計畫。

基於機器學習與文字探勘建立運動賽事預測模型-以NBA為例

為了解決wave直播評價的問題，作者潘振卿 這樣論述：

現今資訊發達及行動裝置普及的情況下，帶來了龐大的數據量，對於個使用者獲取資訊來說相對容易，各行各業都從中發展出不同的行銷模式進而獲得廣大商機，在運動領域也出現相同情況。運動產業藉由網路媒體傳播到各個角落，在美國排名前五名運動項目之一的美國國家籃球協會(National Basketball Association, NBA)也跟上了這波熱潮，藉由各式各樣聯盟、球隊組織活動，不但創造了話題性及討論度，同時也將其產業鏈連結到我們生活中，例如：球迷可藉由行動裝置透過網路傳遞方式，不僅能夠直接觀賞運動比賽線上直播或是接收社群媒體訊息等，同時球迷也能直接在網路商店中購買到關於球隊及球員之相關周邊商品。

而組織經營管理團隊，除了要了解如何透過商業手法獲益以外，最重要的則是如何操作球隊獲得更多的勝利，創造出球隊品牌效益，進一步的吸引到更多的球迷支持球隊，因此如何獲得球隊勝利變成組織的首要課題。每年NBA每場例行賽都攸關球隊是否能夠獲得季後賽資格，進一步抱得年度的冠軍金盃，因此如何找出潛在影響每場對戰組合中的勝負因子，則須透過數據資料挖掘找出隱藏的訊息並觀察與解釋，讓其數據產生有用的價值。本研究設計三組不同實驗進行預測模型之比較，其中除了透過歷史賽事數據資料探勘與機器學習相結合方式以外，同時使用了衡量各類對弈活動水準的評價方法Elo等級分制度（Elo Rating System）及搜集運動新聞文章

、評論使用文字探勘等方式，希望透過上述不同面向找出影響對戰組合勝負的關鍵因子並建立運動賽事預測對戰組合之預測模型。

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