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假新聞政治：台灣選舉暗角的虛構與欺騙

為了解決ai工作ptt的問題，作者林照真 這樣論述：

假新聞玩弄新聞、詭辯真假， 在社群媒體上利用平台科技進行政治動員， 已使假新聞成為選舉與公投時的政治武器。 　　2016年先後發生英國公投、美國總統大選令人震驚意外的投票結果後，假新聞已成為全球政治傳播的重要課題。本書針對國內2018年、2020年兩次選舉進行研究，試圖探討假新聞對國內選舉的影響。 　　林照真認為，「假新聞政治」說明假新聞為政治化名詞，已經成為民主社會的難題。臺灣更特別的現象是，混淆的國家認同製造政治對立，提供假新聞得以擴大政治操弄的舞台。源自中國大陸的陰謀論與宣傳，更隨時企圖崩解臺灣的社會秩序與民主價值。 　　全書共十四章。除全面梳理假新聞相關文獻外，另分別以傳播科

技、政治對抗、平台產業等不同視角，聚焦分析國內外的假新聞現象。

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東亞國家之政治體制選擇偏好：一般公民、政治菁英與地緣政治面向之分析

為了解決ai工作ptt的問題，作者吳思緯 這樣論述：

本研究探討影響東亞政治體制選擇的三個面向：一般公民、政治菁英和地緣政治，結合量化和質化研究方法，先透過民主化理論和政治支持理論引導，再回顧過往相關研究之方向與成果，蒐集具代表性的數據資料以統計、文字探勘與地理資訊系統應用軟體進行處理，再將所得之研究成果以質性方法深入分析詮釋。 首先，就東亞一般公民面向而言，本研究聚焦於重新檢證民主化理論，結果發現：在人口統計學變項之年齡與教育程度上，愈年長者愈支持民主、教育程度愈高者愈支持民主，對於民主化理論還是相對有解釋力的；另外在政治學變項上，對本國民主體制之認知愈高者愈支持民主，也對於民主化理論是相對有解釋力的；而人口統計學之性別變項與社會學變項之經

濟條件，則對於民主化理論較無解釋力。其次，就政治菁英面向而言，本研究聚焦於東亞華語文化圈下三個政治體制歧異的國家(台灣、中國大陸、新加坡)，針對政治菁英紛雜而又相似的政治類公開文稿特徵進行分析，結果發現：三國政治菁英皆強調經濟治理、重視對美關係、呼籲團結；中國大陸與台灣政治菁英從不同出發點皆重視民主；中國大陸與新加坡政治菁英皆因治理而強調多元文化價值；台灣與新加坡政治菁英皆因小國背景而提倡與國際社會的聯結。是以，本文可以發現三國政治菁英皆對民主政治體制擁有相當偏好，但在內涵上台灣政治菁英的民主偏好與自由有更強的聯結，中國大陸與新加坡政治菁英就呈現民主、治理與協調之間的融合關係。

再者，就地緣政治面向而言，本研究爬梳美、中競逐關係下的地緣政治現況，透過空間性的資料展示，描繪出東亞的發展已經不是一味遵循西方模式，中國路徑逐漸吸引東亞國家，牽引東亞國家走向西方式自由民主之外的另一種選擇。 最後，本研究針對東亞前典範時期之典範競爭概念進行分析，回顧不同政治體制各自論述之內涵與其在東亞情境下的不同表現與意義，進一步導出在未來的動態發展場域下，東亞地區基於規範主義式微將出現的區域合作以及從價值追求到聯盟爭霸的政治現實。

Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)

為了解決ai工作ptt的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 　　第二版和第一版做比較，增加下列內容： 　　★：全書增加約50個程式實例 　　★：網路趨勢，了解輿情 　　★：網路關鍵字查詢 　　★：YouBike資訊 　　★：國際金融資料查詢 　　★：博客來圖書排行榜 　　★：中央氣象局 　

　★：租屋網站 　　★：生活應用 　　下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： 　　★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 　　★：認識約定成俗的協議robots.txt 　　★：從零開始解析HTML網頁 　　★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 　　★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 　　★：說明lxml模組 　　★：XPath方法解說 　　★：css定位網頁元素 　　★：Cookie觀念 　　★：自動填寫表單 　　★：使用IP代理服務與實作 　　★：偵測IP 　　★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML 　　★：認識適用大

型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： 　　☆：國際與國內股市資訊 　　☆：基金資訊 　　☆：股市數據 　　☆：人力銀行 　　☆：維基網站 　　☆：主流媒體網站 　　☆：政府開放數據網站 　　☆：YouBike服務網站 　　☆：PTT網站 　　☆：電影網站 　　☆：星座網站 　　☆：小說網站 　　☆：博客來網站 　　☆：中央氣象局 　　☆：露天拍賣網站 　　☆：httpbin網站 　　☆：python.org網站 　　☆：github.com網站 　　☆：ipstack.com網站API實作 　　☆：Google API實作 　　☆：Facebook

API實作 　　探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： 　　★：CSV檔案格式 　　★：JSON檔案格式 　　★：XML、Pickle 　　★：Excel 　　★：SQLite 　　在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： 　　☆：URL編碼與中文網址觀念 　　☆：將中文儲存在JSON格式檔案 　　☆：亂碼處理 　　☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 　　☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 　　☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

以大數據分析探討臺北市交通事故之特徵

為了解決ai工作ptt的問題，作者劉佳怡 這樣論述：

根據內政部警政署統計資料，自2010年至2020年間，臺灣交通事故死亡人數雖有下降，但整體肇事件數和受傷人數卻似乎有明顯上升，而臺北市政府近年持續透過工程、教育、執法等策略以期降低交通事故的發生，雖交通事故死亡人數已有逐漸下降，但肇事件數和受傷人數仍有不斷上升情形，因此臺北市政府規劃辦理研究案，並提供臺北市交通事故資料供報名之研究團隊分析，以作為交通事故防治政策的參考。本研究採用的資料為臺北市A1與A2類交通事故資料，並蒐集臺北市行政區人口資料和透過爬蟲程式抓取臺北市天氣資料後，將大量資料進行前置處理以進行大數據分析，本研究以時間、駕駛人、天氣、交通工具、道路環境、地區等多面向對臺北市交通事

故進行分析探討，主要使用卡方檢定和資料視覺化輔以瞭解交通事故特徵。經研究發現，6月份相對於其他月份來說發生汽(機)車本身交通事故之機率較高，且肇事主要年齡層為18-23歲，在4-6時、18-20時、20-22時相對其他時段來說發生人與汽(機)車交通事故之機率較高，在0-6時、20-22時、22-0時發生汽(機)車本身事故之機率較高，在凌晨至清晨時段相對於其他時段來說，發生交通事故為死亡之機率較高。不同年齡層發生事故類型之機率和相對較易發生事故之時段有所不同，且女性駕駛人發生人與汽(機)車事故之機率相對於男性駕駛人來的高。另外，本研究亦發現飲酒肇事人數和肇事百分比有逐漸下降之趨勢，但無適當駕駛資

格之肇事人數和肇事百分比，以及使用機車為交通工具之肇事人數與肇事百分比皆有逐漸上升之趨勢，而以行政區來說，對比各行政區肇事百分比以大安區之上升趨勢較為明顯，受傷百分比則以萬華區上升趨勢較為明顯。