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| 作者 | 許文柔 |
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| 出版日期 | 2023 |
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| 著作名稱 | 國立自然科學博物館921地震教育園區訪客趨勢與網站使用者行為分析
=Analyzing Visitor Trends and Website User Behavior in NMNS 921 Earthquake Museum of Taiwan
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| 出版者 | 國家圖書館 |
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| 主題 | 資訊科學 |
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| 關鍵字 | 921地震教育園區;資料探勘;網站使用者行為;訪客趨勢預測;時間序列;向量自我迴歸 |
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| 摘要 | 近10年來，數位科技已成為博物館等藝文場域與民眾溝通的重要媒介之一，2020年初，國內受新冠肺炎疫情期間影響，各式場館更加快速發展數位技術、開發線上平臺。綜觀國內文獻，有關探討博物館數位行銷分析之研究，相對於其他領域較為稀少，或未能揭露現場營運資料。此外，如何透過線上網站使用者行為，來預測線下訪客數量增減，以供管理單位參考，仍未有實際案例的探討。
研究者任職於國立自然科學博物館，轄下之921地震教育園區。整合該園區官方網頁後臺數據，與現場入園人數，進行資料探勘。使用網站流量分析工具Google Analytics，調查不同年度、大型活動與節日、特殊偶發事件等資料，解讀線上與線下訪客行為。利用Orange Data Mining自由軟體的時間序列（time series）分析模組，經由機器學習方法，訓練向量自我迴歸（vector autoregression）模型，試圖達成以人工智慧預測未來人數之任務。
研究結果顯示，該園區官網流量，與實體館所是否開放有極大關聯性。到館參觀動機容易受到外在環境影響，產生劇烈變動。藉由虛實平臺的串聯，互相拉抬使用者來訪意願，將有助於提升線上與線下參訪人潮。更重要的是，以既有資料訓練之模型，其預測結果，大致符合實際到館人數升降趨勢，對於評估未來人數消長，有具體幫助。其整體成效，可望用來改善人力、物力調度與宣傳行銷等管理方針。
最後，本研究建議，博物館及藝文場域等單位，應更加重視資料科學數據分析思維，探勘社群媒體及網站後臺資料，發現潛在且有意義的訪客行為模式。數據累積或能成為真實、客觀且有價值的資產，提供新的觀點與發展方向，再加以應用於相關部門之營運優化及政策擬定。 |
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| 全文 |  |
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| 資料連結 | |
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| 系統號 | NO000006765 |
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