媒體內容的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

傳播研究方法：量化、質化與大數據分析

為了解決媒體內容的問題，作者郭良文,吳泰毅,林素甘,陳延昇,王曉華,林淑芳,陳憶寧,劉念夏,葉子婷,諸葛俊,張玉佩,魏玓,張榮顯,曹文鴛,禹衛華,周奕欣,蘭 這樣論述：

　　本書是傳播研究方法中最新穎的入門教材，內容涵蓋量化研究、質化研究與大數據分析。本書集合兩岸四地傳播學者發揮集體創作，在各自擅長的研究方法上，擁有豐富的應用經驗與累積成果。本書配合具體案例說明，詳實而生動的說明不同方法如何解決特定研究問題，特別是介紹了網路的分析應用、大數據採集、可視化技術，以及電腦輔助線上內容分析，這是目前其他研究方法的書籍所沒有的內容。 　　★ 內容豐富：涵蓋研究報告寫作指引、量化研究方法、質化研究方法，以及傳播大數據分析。 　　★ 架構完整：設計兩個專章內容，分別介紹量化資料（相關統計概念）與質化資料（系統歸納過程）的分析方式。 　　★ 反映時代：

加入有關新媒體、網路社群、以及大數據研究方法。 　　★ 易讀易懂：配合相關案例進行方法的解說，並提供名詞解釋、Q&A。  

媒體內容進入發燒排行的影片

植基於雲端技術導入內容傳遞網路效益之研究

為了解決媒體內容的問題，作者王豐偉 這樣論述：

近年來熱門的雲端運算及其網路環境已臻成熟，故企業已不再追求建置私有雲為目標，而是趨向發展以雲端網路技術為基礎的應用服務系統。透過雲端資源的利用率及網路快速回應特性，越來越多的企業將導入更多內容傳遞網路，有效率地將企業網站內容傳遞給客戶，進而為企業創造更多利益。本研究對象為我國金融業某銀行，本研究採個案研究法，探討個案公司企業行銷系統如何運用雲端網路技術導入內容傳遞網路，及導入前所面臨的問題與困難，亦分析導入後所帶來的效益。本研究發現，個案公司運用雲端網路技術導入企業行銷內容傳遞網路服務，可幫助個案公司有效提昇行銷內容網頁快速回應、降低企業營運成本、提昇系統服務水準，提升客戶使用的滿意度。

IP運營：爆款網文的影視化之路

為了解決媒體內容的問題，作者 這樣論述：

網路文學改編已成為當下影視創作的新常態，並形成了以網文IP為主的新型產業發展鏈條，使得中國文娛市場逐漸走向成熟。   《IP運營：爆款網文的影視化之路》是一本實用性的指導書籍，主要從網路文學改編的發展情況入手，以現象級爆款案例為切入點，系統、全面、詳細地介紹了爆款網路文學的影視化發展過程，探討爆款網路文學影視化的基本原理和方法技巧，梳理了網路文學IP影視化的運營策略與模式、網路文學IP影視化的行銷策略等內容，以説明更多網路文學創作者和開發者對網路文學作品進行科學創作與評估，推動網路文學影視化之路的健康發展。   網路文學改編爆火的背後，是其市場飛速發展的縮影，同時也為新經濟

產業提供了發展空間。而網文IP的轉化，對於國內文娛市場乃至全球文化市場的影響也越來越大。在這種情況下，規範網路文學內容的改編模式，擴寬IP產業鏈發展佈局，不斷提高IP價值，對延長IP生命週期也有著重要意義。

應用文字探勘於業配文揭露偵測

為了解決媒體內容的問題，作者洪御哲 這樣論述：

業配文是在廣告媒體內容中有目的地整合品牌或品牌說服性訊息，以換取贊助商的報酬。在網際網路與行動裝置的普及下，社群媒體快速成長，捧紅了許多「網紅」高影響力者，看上此高度個人化與可控制內容的特性，使廠商將資源投入在這些人身上，以獲取商品的曝光與銷售。但是業配文常常會有假分享真業配的問題，讓消費者認為是自己的真實體驗分享，而非商業贊助，可能誤導消費者進行消費，故本研究目的在於能否建立一個模型找出背後可能是未揭露的業配文章。首先，先搜集痞客邦百大部落客的資料，建立會揭露業配之部落客名冊，再搜集該部落客發表過的所有文章，藉由揭露文字標注業配文與非業配文。然後透過機器學習方法SVM、CNN與Google

所開發的深度語言模型BERT進行訓練與比較，最後以CNN平均得出最高的準確度83.625%，同時，在我們標注的未揭露業配文章資料中，CNN能夠偵測業配文的準確度為90.69%。最後，應用逐層相關傳播LRP解釋CNN模型，觀察哪些常出現業配文文字最可能被預測為業配文，比較模型與人為觀點，並藉此找出業配文的特徵，以提供給消費者進行判斷。