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國立中山大學 行銷傳播管理研究所 李雅靖所指導 劉嘉馨的 後「既」無力？ 醫療品牌態度一致性對態度極化的影響 （2020），提出Thumbs Down Emoji關鍵因素是什麼，來自於醫療口碑、態度一致性、偏見同化、態度極化、社會線索、Facebook表情符號反應。

而第二篇論文國立臺灣大學 資訊網路與多媒體研究所 許永真所指導 王斯泓的 以情緒導引強化注意力機制於情緒分析之研究 （2018），提出因為有 情感分析、情緒分類、情緒辭典、注意力機制、類神經網路的重點而找出了 Thumbs Down Emoji的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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後「既」無力？ 醫療品牌態度一致性對態度極化的影響

為了解決Thumbs Down Emoji的問題，作者劉嘉馨 這樣論述：

近年人工智慧醫療的發展愈來愈受市場矚目，對數位時代的我們而言，藉由網路搜尋口碑訊息已顯然成為一種習慣，消費者的醫療決策亦非常容易受到網路資訊影響。針對社群媒體探究既存態度與醫療口碑的相關研究甚少，故本研究應用偏見同化理論(Bias assimilation theory)調查消費者既存態度對醫療口碑說服力及態度極化的影響，並將社會線索作為干擾變數。本研究採2（評論效價：正面vs.負面）x5（Facebook表情符號反應類型：無表情符號vs.讚vs.大心vs.哇vs.同時顯示讚＋大心＋哇）x2（醫院品牌：台大vs.榮總）x2（評論試驗）的實驗設計，共招募了754位研究對象。本研究發現，醫療品牌

態度一致性藉由口碑說服力影響態度極化有顯著效果。此外，相較無表情符號，同時顯示讚、大心及哇表情符號反應更能夠弱化說服力對態度極化的影響。本研究結果彌補品牌態度一致性與醫療口碑間關係的空白，藉由結合社會線索拓展網路口碑之研究範疇，同時為態度極化做出貢獻。最後，本研究提供醫院品牌在社群平台進行醫療資訊傳播相關的實務建議。

以情緒導引強化注意力機制於情緒分析之研究

為了解決Thumbs Down Emoji的問題，作者王斯泓 這樣論述：

情緒分析 (sentiment analysis) 是一個找出文字中的情緒與情感的重要任務，常用於分析句子中的情緒與感情。此問題常被視為一種分類的問題，利用深度神經網路模型可以達到很好的成果，注意力機制也被證實有很好的效果。再者，先前研究也指出情緒辭典對情緒分析問題上有很好的成效。然而，情緒辭典並沒有適當地被應用在先前的研究中。本篇論文探索了情緒引導之注意力機制，以完整利用情緒辭典並將情緒辭典結合在注意力機制中，藉此幫助分類。我們提出兩種結合方法，第一，為了有效利用情緒辭典，我們轉換情緒詞典中的情緒值，使其成為一組增強注意力權重係數，以最小化原本模型內的注意力權重係數之錯誤。第二，我們提出了

情緒多頭注意力機制，我們使用從情緒值轉換而來的注意力權重係數，做為第二組注意力頭，以協助模型關注更多資訊。我們實驗在六組情緒分析資料集上，結果顯示此方法準確度皆超越先前最佳的模型，相較於先前的分數提升0.12%到8.12%。

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