11 NTU Management Review Vol. 31 No. 1 Apr. 2021 圖2 評論示例圖 二、變數定義與衡量 目前網路資料已在文獻中廣泛運用，多數學者從各種網站擷取星等評級進行研 究 (Siering et al., 2018; Stamolampros et al., 2018)。本研究模型中使用的變數（星等 評級）為順序型（Likert 五點量表），其值為1 到5。以顧客在搭乘期間對服務的 整體滿意度作為依變數；八項服務品質面向的評級為自變數 (Korfiatis et al., 2019)。 評論參與是透過TripAdvisor 的用戶貢獻等級表示，範圍從1 到6，徽章級別 越高表示評論者在網站上撰寫越多的評論。而先前研究以此表示評論者的可信度 (Baek, Ahn, and Choi, 2012)，代表評論者所擁有的經驗與專業知識 (Liu and Park, 2015; Zhou and Guo, 2017)，Zhao et al. (2019) 也以徽章代表評論參與，故本研究使 用評論者的徽章級別衡量評論者的參與程度，並以此作為調節變數，評估本研究的 理論模型。 三、質化資料蒐集與文字處理 由於量化研究中，僅能得到服務品質的8 個衡量構面，但無法深入了解顧客對 於服務品質中所關注的面向是否足夠。本研究應用特徵選擇技術，從廉價航空公司 的線上評論，獲得對顧客情緒分數有影響的重要字詞，發掘顧客服務品質面向中在 意的不同構面。研究工具使用可支援Python 的互動式計算介面Jupyter Notebook 及 Google Cloud Natural Language API。分析流程詳述如下： （一 ) 資料預處理 本研究在TripAdvisor 網站獲得共17,490 則有效英文評論，接著進行資料預處 理程序。首先將評論進行文字處理，包含文本內容斷詞、詞態還原，並移除標點符 號、贅字及停止詞 (Stop Word) 等，最後利用TF-IDF關鍵字分析，過濾出相對重要
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