過去Google insight的研究將成為我切入Google搜尋引擎的話題之一，
相對於Google insight的圖書館系的分類、分析搜尋量的方法。
Google搜尋引擎左邊那一側，則是沿用insight的「時間」、「區域」的分析模式，
增加Web2.0的理論，將資訊量以「圖片」、「影片」、「新聞」、「網誌」、「討論」來分類。
（在此不論「地方資訊」，和LBS相關的理論和研究）
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| Google的Web2.0實際應用 |
並且，
為了釐清「網路口碑」這個概念，我會提到口碑「外部性」的概念，
使我可以有理由可以避開為什麼直接使用一些網路上顯而易見的資訊，
卻不使用「得過獎項」這個變數。
根據這點或許我可以強調一下「Web2.0」理論中的「User-oriented」的概念。
由於控制變數會大量使用「Yahoo電影」、「開眼電影」、「觸電網」、「Catchplay」的數據，
這些都是具有Rating、或Ranking功能的熱門網站，所以我會尋找研究這類型樣本的的文獻 。
目前我比較容易找到的是「Yahoo電影」的研究。不過我覺得這樣的研究已經夠經典。
為了讓整個研究流程可以更整密，一週我都要紀錄三樣數據。
一是電影上映前即可蒐集到的「發行商」、「出版國別」...等數據，用來當作控制變數。
二是電影上映當天早上蒐集到的Rating數據，亦當做控制變數，還有「搜尋結果數」當作X。
三是電影上映後三個禮拜，紀錄電影票房數據，當作Y。
現在我目前還在猶豫是否要使用其他網路口碑的數據，例如「Youtube」和「Facebook」。
未完待續～
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