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東海大學 企業管理學系碩士班 黃櫻美所指導 劉懿萱的 被破壞的雇主聲譽能夠恢復嗎? 探討不同來源的招募訊息對雇主聲譽的修復效果 （2020），提出104應徵分析ptt關鍵因素是什麼，來自於雇主聲譽、外部資訊、經驗資訊、口碑。

而第二篇論文國立高雄科技大學 智慧商務系 黃河銓所指導 陳婉琪的 應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究 （2020），提出因為有 文字探勘、機器學習、關聯規則、主題模型、求職社群評論的重點而找出了 104應徵分析ptt的解答。

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被破壞的雇主聲譽能夠恢復嗎? 探討不同來源的招募訊息對雇主聲譽的修復效果

為了解決104應徵分析ptt的問題，作者劉懿萱 這樣論述：

本研究目的在比較不同招募訊息來源能否有效地修復已形成的負面雇主聲譽。本研究參考Cable與Turban （2001）所提出之招募訊息來源類型，以組織能否控制之內部與外部資訊，以及訊息屬性為經驗型或資訊型之分類，提出三種資訊來源，分別為內部資訊型的官方網站、外部資訊型的媒體報導與外部經驗型的網路口碑，檢視這三種資訊來源能否修復負面雇主聲譽。本研究採用前後時點的控制組實驗，操弄負面雇主聲譽與不同修復訊息之情境，以確認求職者是真正對虛擬公司產生負面雇主聲譽之評價之後，才進行修復訊息的投放，讓求職者確實是因修復訊息的接收才改變原先的負面雇主聲譽評價。本研究以應屆畢業生、待業者及轉職者為研究對象，以線

上問卷發放為主，共四套劇本，分別為官方網站（劇本1）、媒體報導（劇本2）、網路口碑（劇本3），控制組（劇本4），共回收304份有效問卷。本研究發現，相較於外部資訊，內部資訊更能有效地修復負面雇主聲譽；相較於資訊型訊息，經驗型訊息更能有效地修復負面雇主聲譽。而比較三種修復訊息的效果，網路口碑最能有效地修復負面雇主聲譽，官方網站次之，媒體報導最差。本研究發現能確定的是，一旦組織陷入負面雇主聲譽之困境時，善用網路口碑的傳播會是好的解決方案。

應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究

為了解決104應徵分析ptt的問題，作者陳婉琪 這樣論述：

摘要各大社群網站是目前求職的新興管道，對於現在的使用者來說是資訊集合的來源，在各產業討論板上也有許多人去發布對於產業的評論、求職的需求、就業的相關問題、討論各種最新消息。本研究目的是利用文字探勘與機器學習技術使用多元網站資料建構情緒分析的模型，探討使用不同非監督分群方式分析科技業求職社群評論，找出熱門主題、關鍵字以及字詞間的關係強度以及社群平台使用者的正負面觀點。資料來源為民眾常用之社群平台(包含批踢踢及Dcard等)，主要擷取科技業板之相關評論，資料擷取期間，共14個月。資料來源經萃取、清潔、整理後，共有9,027筆資料用於資料分析、評估模型結果。研究方法是用非結構化資料重新定義，成為結構

化資料，並進行資料預處理後，利用文字探勘方法，萃取資訊並建立字詞正負向之詞庫，作為資料分析之基礎。接著，運用機器學習技術，且透過字詞分群的方式分出主題，分析出社群平台使用者的正負面觀點。研究結果顯示科技業板上熱門討論的三大主題為職場、疫情、外商，使用者們對職場成正面態度，對疫情呈現負面態度，使用機器學習及文字探勘技術對求職評論有良好的結果。藉由本研究讓使用社群平台找尋求職相關議題或資訊的求職者、企業、人力資源管理者有所貢獻。

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