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815停電事件對總統滿意度的影響：以文字探勘為途徑

為了解決雲林停電ptt的問題，作者林玿弘 這樣論述：

總統滿意度作為總統施政表現的重要指標，在現行以民意調查為主的測量方式中，受限於經費、時間等因素，執行的時間點較為分散，難以回答總統滿意度受事件影響多大、持續多久等問題。因此本文利用網路資料，嘗試發展新的測量方式，改善資料點不足而難以評估事件對總統滿意度影響的問題。本文利用機器學習中的半監督式學習，標註2017年PTT八卦版中20餘萬個帳號的發言是否滿意蔡英文總統的施政，進而獲得較密集時間點的總統滿意度。藉此，我們可以得知不同時間、不同議題中，使用者的態度形成與變化。研究結果顯示，本文之測量方式與既有文獻結果相符，加上時間設定上較為自由，本測量方式將有助於短時間、即時性的事件影響評估。本文以7

29限電事件與815停電事件為例，利用自然實驗法將本島與外島使用者分離，並討論受影響大小對總統滿意度的影響。此類突發事件，在過去的研究中，缺乏前測資料，難以對事件歸因，也缺乏資源對事件持續追蹤，進而難以得知事件的影響大小、持續時間等問題。然而本文明確指出，受影響較大的本島使用者較未受影響的外島使用者更傾向給予總統不滿意的評價，更可精準地評估事件影響的持續時間。