近年來，「網路聲量觀測」（或稱社群聆聽，Social Listening）技術蓬勃發展，筆者和筆者的團隊也一直致力於將社群大數據結合AI語意分析，用以洞察社會脈動與消費趨勢。以下分享筆者與意藍 OpView 團隊近年發佈的一份Z世代社會研究報告，介紹其中的方法與發現，並討論其意義與侷限。

社群聆聽的原理與應用：AI如何解讀網路聲量？

所謂網路聲量觀測，就是大規模瀏覽並分析網路上的龐大公開資料，以了解民眾對各種議題、政策、產業、乃至於企業品牌的真實看法。傳統上、民意調查常需要大量時間與人力，透過問卷訪談才能取得有限的意見，而且受訪者有時未必吐露真心想法。而社群聆聽採取非介入式方法，直接在網路上觀測人們公開發表的意見，當數量大到某個程度後，就有可參考性，而且AI處理速度快，具有時效性上的優勢，因此這個方法常作為傳統研究的輔助之用。事實上，全球已有許多成功的社群大數據研究案例，該方法以高時效性、高代表性和易執行等特性，日益成為企業與學術研究的新利器。

在實務運作上，社群聆聽透過搜尋引擎爬蟲24小時不間斷地瀏覽資料，來源涵蓋各大社群（如 Facebook、Instagram、YouTube等）、公開的媒體、討論區與論壇、以及部落格等，以筆者團隊所建立的OpView平台為例，每日可瀏覽超過60億字的資料，且即時性可達15分鐘內。接著再建立大規模的數據產線，運用先進的自然語言處理（NLP）和AI語意分析技術進行加工分析，例如判斷主題、判讀情緒、進行聲量的分類和統計等，將龐雜的文字內容轉換為結構化的數據，以直觀的資料視覺化介面呈現，包括折線圖、長條圖、文字雲、詞頻統計、情緒比值等。透過這樣的AI輔助，研究者只需專注於解讀數據並發掘洞見，大大降低了人工處理分析大量資料的負擔。

網路聲量觀測的應用非常廣泛。在企業界，行銷人員可藉此追蹤品牌口碑、了解消費者需求以制定行銷策略，產品經理可以發現市場趨勢與新商機。公關與客服單位則能即時監測輿情，迅速因應危機，維護品牌聲譽。在政府與公共政策領域，決策者也開始重視這類社群大數據工具，用來解析民意風向，觀測民眾對公共議題的討論，讓政府單位可以更快速地掌握輿論趨勢並作出反應，讓政策溝通更貼近民意。甚至在學術研究方面，社群聆聽打破了傳統問卷與焦點訪談的限制，研究者能藉助這類完整的數據，長期、大樣本地觀測社會現象。

網路聲量觀測如何描繪臺灣Z世代？

「Z世代」泛指1997年至2010年代初期出生的族群，他們是「數位原生代」，成長於網路普及的環境。因此使用網路聲量觀測方法來研究Z世代，是非常適合的。首先，筆者的團隊針對Z世代經常利用的社群或討論區，加上Z世代常用的語彙詞集，從大量的網路公開資料中，過濾出二個年度關於Z世代的看法及討論，這些內容超過30億個字。接著再利用AI語意分析的協助，將這些討論切分為不同的主題，例如金錢觀、工作觀、感情觀、消費習慣等，從文本中萃取重要的觀點，並描繪出Z世代的輪廓。此外，也透過AI技術的輔助，過濾掉相關性較低、於研究過程中較無參考價值的部分，例如關於產品廣告的一般性討論、抽獎文、過短的內容等，最終產出一份大規模分析臺灣Z世代的報告。

由社群大數據及AI分析角度下的臺灣Z世代

由社群大數據及AI分析角度下的臺灣Z世代（節錄）

完整的臺灣Z世代報告內容近200頁，以下節錄報告中的主要觀點，包括價值觀、消費行為與職場態度等。可以發現，Z世代一方面注重提升生活品質以滿足心理需求，另一方面也自嘲式地意識到現實財務壓力下的「精緻窮」處境：既想生存，也要生活。

1. 金錢觀與消費態度：

現今多數年輕人生長於物質豐盛但競爭激烈的時代，他們一方面對高漲的生活（例如在城市生活的高房租和高物價）成本感到焦慮；而另一方面，享受高生活品質是他們的重要價值觀。不少Z世代年輕人認為，與其辛苦存錢仍無法買房，不如透過日常消費來滿足內心，追求精神與物質的平衡。因此，他們當中出現了所謂「精緻窮」的現象：即使財富累積有限，也願意在娛樂、運動、學習、旅遊等提升自我價值的領域花錢，投資自我，或是獲取即時的幸福感。此外，值得一提的是，這並不代表年輕世代在理財上不理性。相反地，報告中發現多數 Z 世代對理財投資相當有興趣且態度謹慎：他們熱衷學習各種投資理財知識，勇於嘗試高報酬率的投資工具（如股票、虛擬貨幣），但同時也非常強調風險管理，偏好在瞭解自身風險承受度後再做決策。

2. 職場態度：

相較於父母輩講求「一份工作做到底」，年輕世代更能接受多元嘗試與職涯曲線發展。他們中許多人在正職工作之外還積極發展副業或斜槓身分，利用下班和閒暇時間進修技能、經營副業，以累積不同領域的經驗。值得注意的是，不少年輕人也強調職涯成就不一定要靠跳槽實現；換言之，即使留在原公司，也可以透過爭取多元的專案或在業餘經營副業來豐富自我。這反映出Z世代對工作抱持高度自主性和彈性的價值觀，他們追求的是工作與興趣結合、多元且彈性的職場模式，而非朝九晚五、一成不變的傳統路徑。

臺灣Z世代在金錢觀及工作態度上的觀點（節錄）

研究的限制、應用潛力與社會意義

筆者必須強調任何研究方法都有其侷限，社群聆聽雖然能觀測到大規模的網路公開意見，但這些意見畢竟來自主動發聲的族群，難免存在樣本偏差。例如，不使用網路發表公開意見的年輕人聲音即未被涵蓋，也就是說，這並不直接等同於整個世代中每個人的想法。再者，網路討論內容具有非結構化和匿名的特性，難免會有極端言論或迷因文化等現象，這些都需要研究者在解讀時保持謹慎，在分析過程中盡可能剔除雜訊。目前AI語意分析技術對於幽默、反諷等語氣的識別仍有一定難度，必須輔以人工判讀以避免誤判。除此之外，本研究以二個年度的社群大數據進行觀察，有助於看出趨勢變化，但也意味著研究結果具有時間性。隨著社會環境改變，年輕世代的輿情樣貌也可能快速更迭。因此後續研究需要持續更新資料，以免結論過時。

結語

儘管有上述種種侷限，社群聆聽能提供的觀測資料來源，規模遠非傳統問卷所能比擬。且能同時捕捉更真實的意見脈動。加上AI技術的快速進步，有了這類工具，學者可以更有效地驗證社會理論、發現新興現象，甚至跨學科地探索網路輿情與經濟、政治指標間的關聯，為社會科學帶來新的視野。（本專題策畫／資管系蔡益坤教授＆新聞所林照真教授）

參考資料：《AI解讀Z世代：從輿情分析看年輕世代價值觀與意向》，OpView社群口碑資料庫，意藍資訊，2024年。

楊立偉小檔案

臺灣大學資訊管理學博士。現任臺灣大學資訊管理學系及工商管理學系兼任助理教授、資訊及通信國家標準技術委員、意藍資訊創辦人及總經理。任教於臺大超過18年，為臺大教學傑出教師，每年學生超過300位。曾榮獲國家雲端創新獎、數位時代「創業之星」首獎、100MVP最有價值經理人，以及數位時代雜誌選為代表臺灣軟體的封面人物之一。研究專長領域為資料庫管理、搜尋引擎、機器學習及語意分析、大數據及商業分析、資訊管理及數位行銷等，擁有近30項數據及語意分析專利。所帶領之意藍資訊團隊為首家掛牌的智能數據公司，主要客戶包括高科技、金融、零售等產業之龍頭企業，擁有極高之市場覆蓋率。