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從通俗文化看「薛平貴與王寶釧故事」之轉變

為了解決bbs台灣總代理的問題，作者林奕君 這樣論述：

本文以「通俗文化」為場域，「薛平貴與王寶釧故事」為研究對象，將故事的轉變歷程及其所呈現的當代意涵，作為主要探討重心。整體而言，以「薛平貴與王寶釧故事」在臺灣的流傳、衍變及運用為主，其研究方法透過對故事的溯源、文本結構、故事類型的分析，以及相關文化理論的運用，釐清它在臺灣傳承、變異、創造、顛覆的變化。研究範圍則依據故事的演變歷程，分為醞釀、成熟、轉變、顛覆的不同階段，各階段的對應時間，大致依照明末清初、清末民初、二十世紀下半葉、二十一世紀；同時，也依據故事的流傳形式，選擇以秦腔故事、地方戲曲、電視歌仔戲、網路影音分享平台進行探討，各形式的對應空間，大致上依照陝北地區、中國各地、臺灣與閩南、網路

世界。以下為各章節概要說明：緒　論：說明本文研究動機與目的、回顧前人文獻的成果，界定研究範圍與方法，以及名詞述異。第一章：探討故事形成的淵源。透過歷史人物的附會、前人戲曲的移植、西方童話的傳入三個類別，整理出故事醞釀於秦隴之地的基本特質。第二章：藉由清代梨園史料的記載，瞭解清末民初故事的興盛與成熟，並擇以地近山陝、結構完整、在地方戲曲發展史具有承上啟下地位的楚戲文本──《回龍閣全部》，對故事的情節安排、人物形象與主題思想進行剖析。第三章：首先透過閩南說唱、劇種演出，以及臺灣早期唱片、廣播、電影等大眾傳媒與「薛平貴與王寶釧故事」的結合，說明電視歌仔戲流行之前的流播概況，再以《乞丐與千金》、《薛平

貴與王寶釧》作為主要分析文本，對照楚戲《回龍閣全部》，探討這個故事在臺灣二十世紀下半葉的傳承與變異。第四章：回歸「薛平貴與王寶釧故事」在當代視角的呈現，以網路影音分享平台Youtube為對象，將影音資料分為電視改編、流行音樂、表演藝術三類，探討面向為故事傳統概念的回顧與運用。第五章：為第四章的延續，並僅聚焦於廣告類。本章將廣告視為一個具有大眾共同視聽經驗的通俗迷你劇來加以分析，並與清代地方戲、電視歌仔戲的情節、人物、思想進行比較，探討「薛平貴與王寶釧故事」如何被顛覆、創造、反映其時代精神。結　論：統合上述各章節，並以本文研究成果作結。本文的研究成果，首先透過故事形成淵源的考察，釐清「薛平貴與王

寶釧故事」的來龍去脈及其基本特質；次之，從梨園史料與戲曲文本，發現故事普遍具備固定的敘事套式、善惡分明的人物性格以及貞節果報的主題思想，並確立故事在清末民初已臻於成熟穩定；再者，隨著社會文化的變遷，臺灣電視歌仔戲中的故事類型複合已更為複雜，人物則改以薛平貴為中心，並轉為追求愛情與自我實現的思想；最後，當代視角的呈現，可以從電視改編、流行音樂以及表演藝術，發現回顧、運用傳統的內涵，也可以從廣告文本發現對傳統元素的嘲諷、惡搞、去中心等特質，不僅反映後現代的文化氛圍，亦呈現當代視角的多元樣貌。

分析大型線上社交網絡之群集關係及個人與各群集建立關係的機率–以Facebook為例

為了解決bbs台灣總代理的問題，作者王詩齡 這樣論述：

近年來社交網絡服務 (Social Network Service, SNS) 網站興起並快速發展，讓使用者能夠快速且大量的擴展社交圈，滿足了許多人不同的社交需求，也更拉近了人與人間的距離，例如全球最大社交網站Facebook的會員數已達到4.6億人數，形成實體人際關係虛擬化的有趣現象。而使用者透過社交網站建立朋友關係，是否會產生群集效應 (Cluster Effect) (高程度圍繞少數人) 呢? 而這些群集形態會被哪些個人背景所影響? 且群集內是否具有主要的資訊傳遞角色 (關係於是否能將資訊正確地、迅速地傳送到合適的角色)? 以及如何分析並預測個人與各群集建立關係的機率呢? 這些研究問題

都是社交網站文獻上尚未被研究的議題，也是本研究的主要研究問題。本研究建立研究模型，並據以導出相關研究假說，而資料蒐集則以最大社交網站Facebook為焦點，透過校內及校外管道進行研究實驗，以使樣本更具代表性，並分析兩種樣本的結果差異: 校外為國內最大電子佈告欄 (BBS) 台大PTT之Facebook版和問卷版招募自願參與，並取得使用者同意後進行實驗、校內為國立東學大學管理學院的學生，透過Facebook網站東華大學粉絲與社團討論區公佈、以及隨機便利抽樣方式進行實驗，校內校外參與研究實驗合計共226人，其朋友總數為34,681人，並形成627,804條關係連結。研究發現四種關係型態 (親屬關係

、同學關係、同事關係、朋友關係) 皆會顯著影響群集中連結的形成，且群集的「關係類型」會顯著受到「個人背景」及「個人背景交互作用」效果所影響，而「朋友數量」為顯著影響「群集效應」之因素，但「朋友數量」並無顯著影響「群集內是否有積極的資訊傳遞角色 (可簡化群集內的資訊傳遞過程，使資訊能快速地傳遞)」；根據蒐集到資料，本研究建立並預估個人與各群集建立關係之條件機率，並導出關係模型函數；研究並證明隨機交友方式並不容易在社交網絡上形成群集。本研究不僅發展社交網絡關係模型，並提供真實的群集條件機率，將能使業界更快速準確分隔網際網路市場。