自2004年臉書Facebook推出後，便風靡全球，Web2.0的使用者自定義內容與社群媒體的興盛發展，讓各個品牌也開始進駐在虛擬的世界中打響名號，消費者湧入自己喜愛的品牌社群參與討論、分享活動來支持品牌。但是當品牌企業辜負了消費者的期望，諸如產品效能不彰或承諾未能兌現，憤怒的消費者也會在品牌社群中留言抱怨表達不滿，究竟消費者因何故產生反品牌的言論？又什麼樣的內容算得上是反品牌呢？本研究以文字探勘的方式蒐集2015年三家品牌社群的留言內容，並採內容分析法的方式過濾具有代表性的討論，試圖找出品牌社群中反品牌的脈絡。
研究結果發現，消費者會有反品牌評論是因為產品失敗無法滿足消費者的需求，程序不公平與分配不公平使得產品或服務未能如期到達消費者端，而服務補救失敗更讓消費者和品牌廠商的互動及信任惡化。在品牌社群裡的反品牌留言詞語之研究，以情緒性的單詞用語最能突破產業的限制，否則就得依照產業類別的不同調整單詞的組合才能判斷留言是否屬於反品牌。本研究於最後提出學術貢獻與商業實務意涵，望能做為未來理論研究之建構觀點。

The Facebook has been popular all over the world since 2004, by concepts of Web2.0, users can generate their contents and share opinions easily. In order to promote products, the brand company found a brand community in social media. Though there are many consumers gathering around the community to discuss the products or services, it also brings consumers who become unsatisfied with the brand. People who show anger and disappointment in the community believe that the brand company had failed their hope, because the products or services might not be as good as the company had promised. And these consumer will create a lot of negative comments about the brands. What is the reason that consumer shows resent and leaving negative reviews. What is the definition of negative comments, both need to be clarified. In this paper, first of all, we use the text mining software NodeXL to collect the comments of the wall of Facebook in 2015 from 3 brand communities. Secondly we adopt content analysis to focus on some negative comments. Finally, we combine the data to discuss the reason and definition of anti-brand comments.
Conclusions of this paper are summarized as following:

		1. According to the data collected, the reasons why consumers leave negative comments are product failures, injustice or lack of fairness and time losses. Such incidents deteriorate the relationships between consumers and brands, which will lead the consumers to create anti-brand comments.
		2. According to the data collected, the definition of anti-brand comments mostly depends on the negative emotional words, on the other hand, the neutral nouns and adjective is associated with the category of brands, it can be inferred as significant word or vocabulary for text mining anti-brand comment, too.

目錄
第一章 緒論	1
第一節	研究背景	1
第二節	研究動機	3
第三節	研究目的	4
第四節	研究範圍	5
第五節	研究流程	5
第二章  文獻探討	6
第一節 品牌相關定義	6
一、 品牌	6
二、 品牌權益	8
三、 品牌忠誠度	8
四、 品牌敵對忠誠度(Oppositional Brand Loyalty)	14
五、 反品牌	15
六、 品牌轉換	19
第二節 臉書Facebook	20
第三節 品牌社群	21
第四節 意念流(idea flow)	28
第三章  研究方法與設計	30
第一節 分析架構	30
第二節 研究方法	31
一、	大數據之資料探勘─社會網絡分析法	31
(Social Network Analysis；SNA)：	31
二、	內容分析法 (Content analysis)：	32
第三節 資料探勘─NodeXL	37
第四節 研究對象	45
一、麥當勞(McDonald’s)	45
二、小米台灣Mi Taiwan	46
三、HTC Taiwan	48
第四章  資料探勘流程與研究結果	50
第一節 資料探勘流程	50
第二節 消費者反品牌的關鍵詞	53
第三節 根據關鍵詞探索品牌社群中的留言全文	56
第四節 品牌社群中反品牌的意念流	62
一、產品失敗(product failures)	65
二、不公平(injustice or lack of fairness)	69
三、排隊(time losses)	71
四、服務補救失敗(poor or antagonistic service recovery)	73
第五章 結論與建議	75
第一節	研究結論與貢獻	75
一、界定品牌社群中的反品牌言論	75
二、品牌社群中的反品牌主要成因	76
第二節	管理意涵	76
第三節	研究限制與後續研究建議	77
一、	研究限制	77
二、	後續研究建議	78
參考文獻	80

圖目錄
圖 1-1：研究流程圖	5
圖 2-1：品牌忠誠金字塔	10
圖 2-2：傳統關係	24
圖 2-3：品牌與消費者的三角關係	25
圖 4-1：分析架構	30
圖 3-2：內容分析法的順序	34
圖 3-3：(201501)味全MyWei NodeXL_Edges	38
圖3-4：(201501)味全MyWei NodeXL_Relation	39
圖 3-5：(201501)味全MyWei NodeXL_Relation2	39
圖 3-6：(201501)味全MyWei NodeXL_Vertices	40
圖 3-7：(201501)味全MyWei NodeXL_Graph	41
圖 3-8：NodeXL操作-1	42
圖 3-9：NodeXL操作-2	43
圖3-10：NodeXL操作-2	44
圖3-11：麥當勞Logo	45
圖3-12：小米科技Logo	46
圖3-13：小米台灣Mi Taiwan 之社群評比	47
圖3-14：HTC Taiwan	48
圖4-1：SAS-Edges2015	51
圖4-2：SAS彙整2015	52

表目錄
表 2-1：品牌忠誠定義	12
表 2-2：資策會4c	23
表 3-1：分析範圍與樣本表格	35
表3-2：品牌社群的各項屬性	49
表4-1：麥當勞之探勘詞句	53
表4-2：小米Mi Taiwan之探勘詞句	54
表4-3：HTC Taiwan之探勘詞句	55
表4-4：全年探勘單詞	57
表4-5：麥當勞2015探勘結果	57
表4-6：Mi Taiwan 2015探勘結果	58
表4-7：HTC Taiwan 2015探勘結果	59
表4-8：麥當勞 2015彙整探勘結果	60
表4-10：HTC Taiwan 2015彙整探勘結果	62
表4-11：麥當勞洗版	63
表4-12：小米Mi Taiwan洗版	63
表4-13：HTC Taiwan洗版	64
表4-14：HTC Taiwan性價比關鍵字1	65
表4-15：HTC Taiwan性價比關鍵字2	66
表4-16：麥當勞性價比關鍵字3	66
表4-17：HTC Taiwan性價比關鍵字4	67
表4-18：小米Mi Taiwan性價比關鍵字5	67
表4-19：麥當勞產品失敗關鍵字1	68
表4-20：小米Mi Taiwan產品失敗關鍵字2	68
表4-21：HTC Taiwan產品失敗關鍵字3	68
表4-22：HTC Taiwan不公平關鍵字1	70
表4-23：小米Mi Taiwan不公平關鍵字2	71
表4-24：麥當勞排隊關鍵字1	72
表4-25：小米Mi Taiwan排隊關鍵字2	72
表4-26：HTC Taiwan服務補救失敗關鍵字2	74

參考文獻
中文部分
論文期刊
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網站
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2.	小米台灣Mi Taiwan https://www.facebook.com/xiaomitaiwan/
3.	內容分析法wiki：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%A7%E5%AE%B9%E5%88%86%E6%9E%90%E6%B3%95
4.	內容分析法mba智庫：http://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%88%86%E6%9E%90%E6%B3%95
5.	內容分析法（Content Analysis）https://www.slideshare.net/newziwee/ss-35217792
6.	社會網絡wiki：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E7%BD%91%E7%BB%9C
7.	社會網絡分析法mba智庫：http://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%88%86%E6%9E%90
8.	麥當勞https://www.facebook.com/mcdonalds.tw/
9.	社會網絡分析法軟體-NodeXL教學-郭迺鋒與林崑