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以UTAUT架構探討社群網站使用者的使用行為

過去人們透過人與人間的口語相傳、親筆寫信、電話等聯繫感情，隨著網際網路的出現，改寫了人們的生活與互動模式，近年來，社群網站興起，有超過上億的網路使用人口透過社群網站聯繫他們的朋友，和分享自己的檔案。本篇研究主要是探討國內對社群網站使用者的使用行為，目的是了解國內使用者的使用因素以及使用習慣，以提供日後網站設計者作為參考的依據。 過去許多研究探討使用意向，大多採用了TAM模型、TAM2模型或者其他相關理論，但解釋力並不高，Venkatesh(2003)為了提高其解釋力，整合了八個理論，提出了一個新的架構，稱之為整合性科技接受模式(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT)，本研究以整合性科技接受模式並加入知覺有趣性探討，透過網路收集問卷，發佈時間為2010年4月10日至2010年4月24日，總共收集了440份，經刪除無效問卷後，有效問卷為383份，使用SAS與LISREL進行分析，以結構化方程模式(SEM)進行研究分析。 研究結果顯示績效期望、努力期望以及知覺有趣性三個構面均對於行為意向有正向且顯著的影響，且行為意向會正向影響其使用行為，而社會影響對於行為意向以及促成條件對於使用行為則沒有顯著的影響，此結果說明未來網站的設計者在規劃時，可以加強這三方面的設計，使網站的操作方法能夠簡單易懂，且能夠增加趣味性，另外，能增加更多功能促進人與人之間的互動，使用者也希望能夠透過網站隨時的更新朋友的資訊，了解朋友的現況，聯繫彼此間的感情。

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以擴展性科技接受模式探討社交網絡服務使用模式

社交網絡服務(Social networking service, SNS)藉由多元化的功能與服務來吸引數以萬計的使用者，不僅讓網站使用人口大幅竄升，也使社群網絡服務的使用人口進一步超越以網路相簿服務成名的無名網站，成為新型態的網路服務供應商，因此瞭解網路使用者願意嘗試社群網站的原因，不僅關係著社群網站服務業提供者未來的市場競爭力也牽動著整個網路服務市場的版圖分配，是目前網路服務提供者所亟欲探究的，科技接受模式(TAM)近年來廣泛被多數研究者所重視，一方面是該模式有系統的協助決策者找出使用者使用行為的歷程，並試圖探究外部變數對於「認知易用性」與「認知有用性」的影響，透過「認知易用性」與「認知有用性」進而改變使用態度與使用意願，以達到實際使用的分析過程，然而從社群網站的使用者經驗中，本研究發現了幾個有趣的現象，使用者的早期經驗會影響到其對於平台使用態度，同儕與網絡的使用與推薦行為會影響亦對其使用行為會造成影響，再者使用者的使用經驗亦會影響使用者是否持續使用該網路服務，以及外在的社會規範（基模）與系統的服務品質亦會影響使用者忠誠度，因此本研究重新建構一個整合服務功能、系統效能、顧客溝通、社會影響、心流體驗之評估構面之擴展性科技接受模式，並探討各個構面對於使用者的使用行為與忠誠行為之影響，藉此重新建構社群網站的服務使用行為模式，透過本研究不僅探討多元影響構面對於社群網站使用行為的影響，更進一步找出社群使用者的忠誠行為其背後的驅動因素。

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以認知價值觀點探討影響線上遊戲玩家滿意度與忠誠度之研究

線上遊戲軟體在2000年開始發展，至今已成為成長最快速的產業之一。隨著高速網路普及率的提昇，加上線上遊戲內容提供玩家之互動性，帶動線上遊戲軟體之快速成長。線上遊戲軟體大廠以日、韓及美國為主，尤其線上遊戲可提供玩家更豐富的遊戲互動，加上消費模式採用月費及購買遊戲配件為主，因此可帶給廠商高毛立及高獲利。台灣線上遊戲發展初期以代理韓國遊戲為主，其後發展陸續朝向由國內廠商自行研發線上遊戲。 本研究將以認知價值、滿意度與忠誠度的文獻為基礎，透過文獻及資料的收集，並以線上遊戲玩家為主要研究對象，進一步從認知價值觀點探討其影響線上遊戲玩家滿意度、忠誠度之效果。

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RFID智慧卡遊戲場管理系統應用之設計

休閒活動是人們紓解壓力的一種方式，而電子遊戲場則是提供喜愛遊戲之玩家的娛樂休閒場所之一。在遊戲場內須以現金兌換代幣，想玩熱門之遊戲機台往往要耗時排隊等候，遊戲結束後又須等待遊戲機台計算遊戲分數吐彩券，而老舊遊戲機台，又常發生卡彩券之問題，彩卷存放不便且易遺失，因此造成了玩家的權益受損。因此本專題研究設計實作一個整合RFID智慧卡、數位遊戲與遊戲場管理的應用系統雛型，其預期效益主要有：(1)改善兌換代幣、計算彩券與排隊等候遊戲之問題，延伸出「e卡在手，快樂遊走」之概念，來提高玩家的便利性；(2)可累計玩家遊戲積分，失卡換卡，維護消費者權益；(3)遊戲場業者能藉此系統提高員工與財務管理，以及增進顧客服務效率。本文提出RFID遊戲智慧卡應用雛型系統，探討可能的創新發展方向與經濟潛力，提供給電子遊戲產業參考。

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探討醫院之科技服務創新：以RFID為例

本研究主旨在於探討醫院運用RFID的科技服務創新之現況、類型與發展，並根據最新健保特約醫事機構名冊，查詢北中南東486家醫院（北部178家、中部107家、南部185家、東部16家），針對有導入RFID的醫院篩選為研究個案共計59家醫院，目前關於RFID文獻，以技術系統設計、物流管理、標籤識別、門禁和醫療等方面居多，在醫療方面又以RFID對於流程設計、安全監控、病患隱私、導入效益之分析、知識管理、醫院行政管理等為研究方向，對於探討醫院之科技服務創新的相關議題鮮少，故本研究將增強此研究缺口，本文歸納以下研究結果一、目前國內已導入RFID醫院家數佔所有健保特約醫事機構家數約為12%；二、公立醫院導入率較高於私立醫院；三、RFID科技服務創新類型歸納為「醫療安全流程創新」、「照護安全創新」與「醫務行政與後勤管理創新」等三類；四、RFID科技服務創新事件比例最高為醫務行政與後勤管理創新(45%)。

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RFID導入台糖畜殖技術之研究

本研究利用RFID導入台糖畜殖事業環境下所可能產生的影響因素做統整式的分析，找出目前RFID所遇到問題之解決方式，讓RFID應用於台糖畜殖飼養，因此以台糖畜殖事業做構想式進行模擬實作，經RFID實際印證、推動改善而更趨全面推廣價值與完善的飼養控管。 RFID應用是能讓產業間的作業流程更有效能而導入的一種科技，但RFID科技具有建置成本，以及實際運用RFID系統的推動限制等相關問題。考量RFID導入台糖之可行性，進而探討RFID系統導入台糖各事業部之可行性。經蒐集彙整相關RFID之文獻分類後，歸納分析其適當用途，以其應用在不同領域、科技、和不同功能做分類整理。 收集台糖公司畜殖事業部相關資料，將朝控管飼養品質及追蹤肉品流向的產銷履歷，來評估探討RFID導入的可行性，以取得顧客信任提高顧客滿意度，進而增加公司產品的營收與產能。

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RFID應用於物流及防僞系統

無線射頻辨識系統(Radio Frequency Identification; RFID)被列為本世紀十大重要的資訊技術項目之一，全球各大廠商均積極投入研發與應用，不僅可取代目前使用之條碼(Bar-code)資訊辨識系統，更可整合至相關不同領域中應用。近年來物流業興起及個人創意發展擴大，因物流公司規模擴大，由於需要滿足一些顧客的特別配送要求以及個人創意發展迅速，RFID技術的優勢由此浮出水面。若於產品防偽與物流上結合RFID技術，是否能夠增加物品辨識真假與運送物資上更快速，並且能夠使人力資源消耗上的減少有很大的幫助，以提升公司整體利益。本研究使用RFID技術來進行防僞與物流盤點做結合，來增加盤點速度、減少人力成本耗用及增加商品盜用難度，消費者購買商品時能增加商品價值性而減少仿冒品氾濫造成公司利益損失，利用RFID物流及防偽系統必能提升公司利益與顧客對商品的滿意度。

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開發RFID技術應用於高級酒類識別與管理

近年來，全球葡萄酒生產量大，仿酒也隨日益增，酒廠若沒有妥善規劃從製酒到裝瓶整個過程，這些不僅危害到酒廠的聲譽也影響到酒的品質，實質上，消費者也擔心購買到來路不明的酒。因此，酒莊如何有效規畫管理高級葡萄酒從生產到製造過程成一大課題。本研究利用RFID之技術將酒類之品質作身份識別，運用資料庫精確掌控每個橡木桶培養過程中之酒類品質，建立資訊管理平台，並以程式設計網頁查詢功能供消費者可藉由酒瓶上的編號做查詢酒的詳細清單所列（葡萄酒的種類、葡萄酒的產地國、葡萄酒的特色、葡萄酒的年份、葡萄酒的容量及製酒廠商網站等）。

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即時通訊軟體功能之研究－以方法目的鏈探求使用者的價值認知

即時通訊軟體於全球資訊網路中急速竄起，即時通訊軟體的使用者亦日益增加，不但改變了網路使用者的行為與溝通方式，更是對企業以及整個社會造成衝擊。過去少有對即時通訊軟體的使用者關係階層做研究，本研究以方法目的鏈理論來探討，利用開放式問題針對40位使用者進行一對一的深度訪談，分析找出「屬性－結果」、「結果－價值」和「屬性－價值」的鏈結關係，並描繪出價值階層圖。試圖了解不同使用者階層的需求，尋找使用者心中最深層的價值，以便提供廠商擬定行銷策略。

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結合關鍵字擷取與分類器於專利文件分類

企業如果能使用有效的分析工具，在研發產品之前，先針對本身所屬的產業專利進行分析，掌握這些重要技術資訊，將可提升企業競爭力。然而，目前專利系統分析工具不夠完善，使得專利分析仍需仰賴人工方式，而必須耗費相當大的時間或人力成本，且在專利構面缺乏客觀的定義，使得技術分類或產業分類之觀點會依個人主觀判定而不同，而影響分析的結果。 本論文建立一自動化分類系統，以腳踏車及非腳踏車之專利文件進行自動化分類，電腦輔助專利分析及產品研發。分類器的部分，我們使用廣義迴歸類神經網路(General Regression Neural Network, GRNN)分類器、K 個最近鄰居分類法(K-Nearest Neighbors, KNN)分類器、向量空間模型(Vector Space Model, VSM)分類器等三種分類模型，搭配訓練資料於全部特徵及逐次前饋式搜尋法(Sequential Forward Selection, SFS)特徵擷取兩種特徵組合之下，所對應而建立的兩組關鍵詞彙－文件權重矩陣來訓練分類器。本論文以F-measure及受試者作業特徵(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲線之Az值作為績效評估準則，將各組合模組的分類結果求得的分類績效值來進行分析。 實驗結果顯示，經過SFS特徵選擇之資料來建構GRNN分類器提供最佳之分類績效。就特徵資料而言SFS選擇的353個特徵來建構GRNN分類器為最佳組合（F-measure=0.933及Az=0.9859），其次為SFS選擇51個特徵來建構KNN分類器為最佳組合(F-measure=0.805)。