Page 64 - 臺大管理論叢第32卷第2期

The Smartphone Manufacturers’ New Product Development Performance in the Generation Transition of
Android Ecosystem: Exploiting Old Technologies to Enhance the Effects of Exploring New Technologies

案夾中所進行軟體程式的貢獻，而深化性學習則是指企業在特定的檔案夾中所持續貢獻
軟體程式的活動。
圖 2 是安卓作業系統檔案夾結構，其中灰色部分是指作為本研究分析對象之
本研究使用辛普森指標 (Simpson Index-base Diversity) (Page, 2010) 衡量企業
11 家智慧型手機廠商，其主要貢獻軟體程式之處的檔案夾。透過於 2020 年 7 月
本研究使用辛普森指標 (Simpson Index-base Diversity) (Page, 2010) 衡量企業
至 2020 年 12 月和台灣谷歌負責管理開放源碼軟體的高階工程師與產品經理共 10
在 Platform 根目錄檔案夾以下的子檔案夾進行貢獻的分佈程度，藉此代表企業
在 Platform 根目錄檔案夾以下的子檔案夾進行貢獻的分佈程度，藉此代表企業
小時左右的訪談中得知，安卓作業系統檔案夾結構中與新產品開發較為關聯的是
的探索性學習之程度。具體而言，在每一次安卓的世代轉換屬於新世代安卓作
Toolchain、Kernel 與 Platform 三個根目錄檔案夾，而這個根目錄之下又涵蓋著許
的探索性學習之程度。具體而言，在每一次安卓的世代轉換屬於新世代安卓作
本研究使用辛普森指標 (Simpson Index-base Diversity) (Page, 2010) 衡量企業
多子目錄檔案夾。此外，這 11 家智慧型手機廠商在 Toolchain、Kernel 與 Platform
業系統開發者版本的期間內，我們將 Platform 根目錄檔案夾以下所有廠商貢獻
業系統開發者版本的期間內，我們將 Platform 根目錄檔案夾以下所有廠商貢獻
三個根目錄檔案夾的總累積貢獻次數（總累積提交次數）分別為 2,444、18,398、
在 Platform 根目錄檔案夾以下的子檔案夾進行貢獻的分佈程度，藉此代表企業
過的子檔案夾（圖 2 中灰色的部分）視作企業應該會進行探索性學習的範圍 (M)，
過的子檔案夾（圖 2 中灰色的部分）視作企業應該會進行探索性學習的範圍 (M)，
118,717，由於 Toolchain 與 Kernel 根目錄檔案夾中的貢獻次數遠低於 Platform 根目
的探索性學習之程度。具體而言，在每一次安卓的世代轉換屬於新世代安卓作
Pi 則是企業在特定 i 子檔案夾中的貢獻量比例。例如，企業 A 在兩個子檔案夾
錄檔案夾，本研究只採用 Platform 根目錄檔案夾加以分析。
Pi 則是企業在特定 i 子檔案夾中的貢獻量比例。例如，企業 A 在兩個子檔案夾
本研究使用辛普森指標 (Simpson Index-base Diversity) (Page, 2010) 衡量企業在
業系統開發者版本的期間內，我們將 Platform 根目錄檔案夾以下所有廠商貢獻
中分別貢獻 3 筆，企業 B 在三個子檔案夾中分別貢獻 6 筆，兩家企業的辛普森
中分別貢獻 3 筆，企業 B 在三個子檔案夾中分別貢獻 6 筆，兩家企業的辛普森
Platform 根目錄檔案夾以下的子檔案夾進行貢獻的分佈程度，藉此代表企業的探索
過的子檔案夾（圖 2 中灰色的部分）視作企業應該會進行探索性學習的範圍 (M)，
指標分別為 0.5 與 0.33。此時，我們可以基於下列公式 (1)，也就採用 1 減去辛
性學習之程度。具體而言，在每一次安卓的世代轉換屬於新世代安卓作業系統開發
指標分別為 0.5 與 0.33。此時，我們可以基於下列公式 (1)，也就採用 1 減去辛
Pi 則是企業在特定 i 子檔案夾中的貢獻量比例。例如，企業 A 在兩個子檔案夾
者版本的期間內，我們將Platform根目錄檔案夾以下所有廠商貢獻過的子檔案夾（圖
普森指標的方式表示企業 B 的貢獻多樣性大過於企業 A。
普森指標的方式表示企業 B 的貢獻多樣性大過於企業 A。
2 中灰色的部分）視作企業應該會進行探索性學習的範圍 (M)，P 則是企業在特定 i
i
中分別貢獻 3 筆，企業 B 在三個子檔案夾中分別貢獻 6 筆，兩家企業的辛普森
子檔案夾中的貢獻量比例。例如，企業 A 在兩個子檔案夾中分別貢獻 3 筆，企業 B
2
探索性學習 Platform 檔案夾 = 1 – ∑ Pi 。 (1)
�
2
指標分別為 0.5 與 0.33。此時，我們可以基於下列公式 (1)，也就採用 1 減去辛
探索性學習 Platform 檔案夾 = 1 – ∑ Pi 。 (1)
�
�
在三個子檔案夾中分別貢獻 6 筆，兩家企業的辛普森指標分別為 0.5 與 0.33。此時，
�
我們可以基於下列公式 (1)，也就採用 1 減去辛普森指標的方式表示企業 B 的貢獻
普森指標的方式表示企業 B 的貢獻多樣性大過於企業 A。
不過，由於每家企業貢獻的子檔案夾的種類數量有所不同，就將會讓辛普
多樣性大過於企業 A。
不過，由於每家企業貢獻的子檔案夾的種類數量有所不同，就將會讓辛普
森指標產生無法客觀地考慮貢獻的均度 (Evenness)，也就是辛普森指標存在著 2
探索性學習 Platform 檔案夾 = 1 – ∑ Pi 。 (1)
�
森指標產生無法客觀地考慮貢獻的均度 (Evenness)，也就是辛普森指標存在著 (1)
�
非線性的問題。為了解決這個問題，我們將辛普森指標轉換成有效數量等價
不過，由於每家企業貢獻的子檔案夾的種類數量有所不同，就將會讓辛普森
非線性的問題。為了解決這個問題，我們將辛普森指標轉換成有效數量等價
不過，由於每家企業貢獻的子檔案夾的種類數量有所不同，就將會讓辛普
指標產生無法客觀地考慮貢獻的均度 (Evenness)，也就是辛普森指標存在著非線
(Effective Number Equivalent) (Daly, Baetens, and De Baets, 2018; Jost, 2006) 加以
(Effective Number Equivalent) (Daly, Baetens, and De Baets, 2018; Jost, 2006) 加以
性的問題。為了解決這個問題，我們將辛普森指標轉換成有效數量等價 (Effective
森指標產生無法客觀地考慮貢獻的均度 (Evenness)，也就是辛普森指標存在著
重新表示。我們可以重新定義 Pi = 1 / D，D 用來表示在不同子檔案夾中皆有同
Number Equivalent) (Daly, Baetens, and De Baets, 2018; Jost, 2006) 加以重新表示。我
重新表示。我們可以重新定義 Pi = 1 / D，D 用來表示在不同子檔案夾中皆有同
非線性的問題。為了解決這個問題，我們將辛普森指標轉換成有效數量等價
們可以重新定義 P = 1 / D，D 用來表示在不同子檔案夾中皆有同等貢獻量的分佈情
等貢獻量的分佈情況，而 Pi 則是在這樣同等貢獻量中所佔的比例。此時，計算
i
等貢獻量的分佈情況，而 Pi 則是在這樣同等貢獻量中所佔的比例。此時，計算
況，而 P 則是在這樣同等貢獻量中所佔的比例。此時，計算企業 A 的情況就會是，
(Effective Number Equivalent) (Daly, Baetens, and De Baets, 2018; Jost, 2006) 加以
i
2
2
2
�
�
企業 A 的情況就會是，0.5 = ∑ Pi = ∑ (1 / D) = 2 / D ，D 就等於 2，而計算
2
，D 就等於 2，而計算企業 B 的情況就會是，0.33
2
2 �
�
�
企業 A 的情況就會是，0.5 = ∑ Pi = ∑ (1 / D) = 2 / D ，D 就等於 2，而計算
�
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重新表示。我們可以重新定義 Pi = 1 / D，D 用來表示在不同子檔案夾中皆有同
2
2
2
，D 就等於 3.02。此計算方式可幫助解決每家企業貢獻
�
�
企業 B 的情況就會是，0.33 = ∑ Pi = ∑ (1 / D) = 3 / D ，D 就等於 3.02。此計
2
2
企業 B 的情況就會是，0.33 = ∑ Pi = ∑ (1 / D) = 3 / D ，D 就等於 3.02。此計
�
2 �
�
�
�
�
的子檔案夾的種類數量有所不同，以及前述辛普森指標特有的非線性問題。亦即，
等貢獻量的分佈情況，而 Pi 則是在這樣同等貢獻量中所佔的比例。此時，計算
算方式可幫助解決每家企業貢獻的子檔案夾的種類數量有所不同，以及前述辛
算方式可幫助解決每家企業貢獻的子檔案夾的種類數量有所不同，以及前述辛
可以更為客觀地說明企業 B 的探索性學習的程度約是企業 A 的 1.5 倍。本研究以這
2
2
�
�
企業 A 的情況就會是，0.5 = ∑ Pi = ∑ (1 / D) = 2 / D ，D 就等於 2，而計算
普森指標特有的非線性問題。亦即，可以更為客觀地說明企業 B 的探索性學習 2
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樣的方式計算出智慧型手機廠商在圖 1 中「新世代安卓作業系統開發者版本」進行
普森指標特有的非線性問題。亦即，可以更為客觀地說明企業 B 的探索性學習
2
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�
�
企業 B 的情況就會是，0.33 = ∑ Pi = ∑ (1 / D) = 3 / D ，D 就等於 3.02。此計
探索性學習的程度，也就是假說一中的自變數 (Explorative Learning; EXL_new)。
的程度約是企業 A 的 1.5 倍。本研究以這樣的方式計算出智慧型手機廠商在圖 1 2
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的程度約是企業 A 的 1.5 倍。本研究以這樣的方式計算出智慧型手機廠商在圖 1
算方式可幫助解決每家企業貢獻的子檔案夾的種類數量有所不同，以及前述辛
中「新世代安卓作業系統開發者版本」進行探索性學習的程度，也就是假說一
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中「新世代安卓作業系統開發者版本」進行探索性學習的程度，也就是假說一
普森指標特有的非線性問題。亦即，可以更為客觀地說明企業 B 的探索性學習
中的自變數 (Explorative Learning; EXL_new) 。
中的自變數 (Explorative Learning; EXL_new) 。
的程度約是企業 A 的 1.5 倍。本研究以這樣的方式計算出智慧型手機廠商在圖 1
中「新世代安卓作業系統開發者版本」進行探索性學習的程度，也就是假說一
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中的自變數 (Explorative Learning; EXL_new) 。
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