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應用機器學習技術預測財務報表重編之類別

財務報表重編對財務報表使用者、資本市場和相關公司都有顯著的影響。本研究目的在於利用機器學習技術來對重編公司進行重編類別的預測。本研究為了避免各重編類別所導致的資料類別不平衡，因而採用兩種資料集。其後並用五種演算法進行類別之預測，其中K Nearest Neighbor（KNN）演算法在兩種資料集間有最佳的類別預測能力，分別為81.99%與78.29%。為了提高預測準確性，運用特徵選擇方法，相較於KNN，eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）提高了6.48%的預測能力，達到83.90%的準確度，值得注意的是ReliefF較資訊增益（Information Gain）更能提升預測準確度。此外，特徵選取也挑選出九種財務報表重編風險變數，並且比較其與過去會計實證研究中風險變數的差異。

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To Match Up! Online Community Product Experiences and Online Shopping Situations: The Perspective of Symmetric Priming Effects

This study explored the conceptualization and categorization of online community product experiences, providing a comparison of their effects in the context of different online shopping situations (OSSs). Through convenience sampling, questionnaires were administered to university students in Taiwan who were or had been users of Facebook or Instagram. Studies 1 and 2 had 265 and 1125 participants, respectively. Study 1 revealed that of the eight types of online community product experiences, high psychological distance virtual community product experience (PD-VCPE) and low psychological distance mobile community product experience (PD-MCPE) exhibited the strongest persuasive effects (i.e., a stronger brand attitude, lower perceived risk, and higher purchase intention than the other types). Study 2 indicated that combining high PD-VCPE with high psychological distance online shopping situations (PD-OSSs) led to stronger persuasive effects; combining low PD-MCPE with low PD-OSSs also produced greater persuasive effects. Moreover, low susceptibility to interpersonal information influence or high computer-mediated communication apprehension offset the positive persuasive effects of the aforementioned combinations.

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探討影響消費者對金融品牌社群之使用意願

金融業務數位化變革攸關銀行競爭力，金融機構紛紛成立品牌社群進行行銷。然而，過往品牌社群研究大多集中於消費品牌，在探討金融品牌社群特性，對使用者於認知風險與信任的消長，進而影響金融品牌社群消費者使用意願的研究，仍待深入探討。影響消費者對於金融品牌社群之使用意願則是本文之主要研究問題。本研究共收集360份樣本，進行結構方程模式分析，而後經分析發現網路社群互動性、品牌權益、資訊品質及訊息來源可信度對信任有顯著的正向影響；網路社群互動性、信任對知覺風險有顯著的負向影響；而知覺風險對使用意願意有負向影響。另外信任對使用意願呈現顯著的正向影響。本研究結果有助於金融業者在行銷策略與品牌社群管理之參考。

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The Impacts of Friends' Self-Disclosure and Social Support on SNS Usage Continuance

This paper examines how an individual's perception of a friend's social support and self-disclosure influence the individual's intention to continue using a given social networking site (SNS). We also examine how subjective wellbeing and intimate relationship mediate the relationships between the constructs of friend's self-disclosure, friend's social support, and SNS usage continuance. An Internet survey is conducted to collect data from Facebook users. Structural equation modeling is used to test the hypotheses. The results show that a friend's self-disclosure increases the user's continuance intention to disclose, while a friend's social support increases both the user's continuance intention to browse and to support. The intimate relationship factor influences the user's continuance intention to browse and to support, while subjective wellbeing influences the continuance intention to browse and to disclose. The research findings help SNS providers retain users and create value for them.

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向量化複數模糊神經方法在時間序列智慧型預測之研究－使用PSO、WOA與RLSE

本研究針對時間序列問題，建構一個向量化複數模糊神經系統。模型引入自我建構概念，以減法分群法利用輸入資料提供的資訊決定初始參數。使用複數模糊集合，使模型可進行多目標預測。模型參數學習提出PSO-WOA-RLSE混合式演算法，引入分治法概念，將參數分為兩個集合，分別為模糊系統前鑑部及後鑑部參數；前鑑部參數由PSO-WOA調整；後鑑部參數由RLSE調整。測試階段時，預測完資料可視為已知資料，利用RLSE的特性，在預測完一對資料後，用極低成本更新參數，可降低產生過度擬合機率。為驗證所提出模型之預測效能，本研究使用三個實驗進行試驗。實驗結果表明本研究所提出模型與其它研究文獻相比擁有良好的預測效能。

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以社群網站照片主色相預測人格特質之研究

人格特質被廣泛應用在各領域，透過人格特質了解不同群體利於達到個人化。在眾多顏色人格特質測試中，Lüscher Color Test（LCT）獲得最廣泛使用，但尚未有研究將Lüscher顏色與五大人格特質關聯。根據繪畫與顏色心理學，本研究嘗試萃取社群網站使用者照片之主色相（Dominant color），將其與Lüscher顏色連結，建立機器學習模型預測使用者之五大人格特質。實驗結果以Random Forest演算法所建構的模型，單一人格特質最高準確率可達95％，五項人格特質平均為79％。本研究之貢獻在於提出kmeans++動態萃取社群網站使用者風景照之主色相，並驗證主色相與Lüscher顏色連結可以準確預測使用者之五大人格特質。

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專案目標、目標承諾與專案績效之探討：大數據分析解決方案

近年企業陸續實施大數據分析解決方案，但大數據專案目前僅有理論、技術層面的相關研究，在大數據專案實施過程中產生的問題鮮少被探討。本研究以目標設定理論探討大數據專案的專案目標設定影響其專案整體績效的因素，以問卷蒐集樣本，基於100份有效問卷發現（1）專案團隊的目標感知困難度對專案整體績效有負面影響，而目標承諾能降低目標感知困難度與專案整體績效間的負向影響；（2）專案團隊的努力能夠弱化專案團隊的目標感知困難度對專案整體績效的負面影響，同時增強目標具體性與專案整體績效間正向的影響，使專案績效更好。本研究結果擴展目標設定理論中，不同情境下專案團隊的目標感知困難度對績效產生負面影響的潛在因素，對理論及實務皆有貢獻。

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服務失敗對再購意圖的影響：服務補救公平性的調節作用

儘管服務失敗愈來愈引起人們的關注，但對於服務失敗和補救工作如何影響電子商務環境中的再購意圖則知之甚少。因此，本研究目的是解釋服務失敗和電子商務服務補救公平性如何影響再購意圖。本研究共收集了142份問卷，以收集顧客實際遭受線上服務失敗的看法。研究結果顯示，網站、遞送和商品服務失敗會對滿意度產生負面的影響，而滿意度則會對再購意圖產生正向的影響。再者，研究結果顯示服務補救公平性在服務失敗中的網站和商品服務失敗構面與滿意度之間具有調節作用。最後，本研究提出增進顧客滿意度與再購意圖的具體建議。

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探討獎勵方案之品牌承諾效果

推薦獎勵方案（Referral Reward Programs, RRPs）是企業獲取新顧客慣用的手段，本研究則將RRPs視為顧客關係管理之工具。實驗一以現場實驗法證實透過RRPs所誘發的口碑推薦可強化現有顧客對企業的情感性承諾。實驗二、三則從正增強理論、自我知覺理論與認知失調理論三種角度討論獎勵大小、獎勵對象與推薦方式如何影響傳播者的態度。結果指出對新顧客而言，獎勵愈大，對企業的情感性承諾也愈大，但獎勵大小對舊顧客的態度則無顯著影響。若企業要求參與者必須標註推薦對象時，則不論獎勵大小，都能促使消費者維持高度的情感性承諾。換言之，在不同獎勵設定下，正增強理論與認知失調理論都能有效解釋消費者的態度改變，但自我知覺理論的解釋能力不佳。

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植基於智慧合約的數位內容交易電子支付方法

近年數位內容產業發展，大幅增加電子支付的消費行為，而傳統電子支付仰賴銀行及可信任第三方（Trusted Third Party, TTP）進行支付，存在使用者、銀行與第三方網路硬體安全、運行安全及數據傳遞安全，或資料遭竊取等問題。在以往研究中，數位內容商品交易透過非對稱式加密方式保障機密性，雖能保障參與者之匿名性，但卻不利於外部監管。因此，本研究在設計一套基於智慧合約的數位內容交易電子支付方法。具體貢獻簡述如後：（1）藉由自我認證機制產生之公、私鑰，進行身分驗證。（2）透過合約函式自動解決交易衝突，以降低第三方之參與。（3）讓生產者與賣家可同時依合約訂定之販售分潤比例收款，以激勵生產者創作意願。（4）提供交易紀錄分散式儲存服務，進而提高交易可信度。