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明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 鄭明顯所指導 袁子凡的 情緒分析的中性評論之辨識 - 以中英文電影評論為例 （2020），提出東海美食2023關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、情緒分析、中性評論、電影評論。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 運動休閒與餐旅管理研究所 方進義所指導 劉宥蓁的 探討使用網路美食外送平台信任依附與再使用意願影響關係 （2019），提出因為有 網路美食外送、信任建立模型、依附理論、再使用意願的重點而找出了 東海美食2023的解答。
情緒分析的中性評論之辨識 - 以中英文電影評論為例
為了解決東海美食2023 的問題，作者袁子凡 這樣論述：
網際網路的發達讓當今社會中多數的消費者們會盡可能地在消費前先使用網際網路查詢不論是電子商品、旅館業者、餐廳、電影…任何一項產品或是服務的「評論」，因此評論的正負向情緒也逐漸成為影響消費者們購買產品或是服務意願的因素之一。然而，在以往的研究中中性評論時常都會被研究者們忽略，但是中性評論對產品銷售量影響並非必是中性的，若忽略中性評論，將導致正向與負向的準確度被高估或是低估；有鑑於此，本研究將針對中性評論進行辨識，進而成為於正式情緒分析前使用的第一步驟或是篩選工具。此外，本研究為了能夠解決情緒分析中跨語言的困境，故特別針對中英文電影評論進行辨識，而使用的工具為LIWC，原因是該工具同時提供中文與英
文雙詞庫。至於電影產業則在過去九年的票房收入皆有顯著成長，且在未來2021-2023年的產值預估中，更是在全球娛樂產業中排名第六。本研究採用IMDB英文電影評論網站與YAHOO中文電影評論網站的評論做為本次研究的資料數據集。而本研究對於中性向情緒的辨識就是依據該則評論內有許多沒有表達情緒的詞時，就將該則評論人工判定為中性向。本研究將從兩種語言的LIWC結果中挑選出與情緒向度相關的六類別與兩類別資料，之後分別進行五項單一分類模型判斷，並將結果整合後投入兩項整合分類模型判斷，用以精進分類模型的準確度。本研究結果顯示在英文分類時以貝氏分類器為最佳，中文分類時則以決策樹分類為最佳；在情緒類別方面則由六
大類情緒詞優於兩大類情緒詞；語言類別方面，則是英文分類優於中文分類。
探討使用網路美食外送平台信任依附與再使用意願影響關係
為了解決東海美食2023 的問題，作者劉宥蓁 這樣論述：
近年來，臺灣經濟結構轉變，在家開伙比例逐漸減少，根據調查有高達93%的臺灣國民有到外用餐的習慣；而外送比例就佔了總營業額的5％，因此除了傳統面對面的交易買賣之外，更啟動了網路美食外送平台 (Online Food Delivery Platform, OFDP) 的新零售時期，提供省時的消費體驗，使美食外送成為一塊藍海市場。2020年全球爆發COVID-19，OFDP提供無接觸之服務，使OFDP營業額於疫情籠罩中仍能開創市場。OFDP於2012年便開始在臺灣提供服務，至今相關研究卻較為稀少。因此本研究欲探討顧客使用OFDP影響，藉由顧客之認知 (安全與隱私、IT品質、平台特徵、價格敏感度)
與情感 (名聲、互動以及熟悉感) 因素了解再使用意願，進而對平台以及合作餐廳提供顧客再使用意願之因素分析。本研究以信任依附模型 (Trust-Attachment Model) 為理論基礎，透過文獻回顧產生題項，並邀請10位異質專家審視內容效度，於Google表單回收正式問卷電子問卷，採立意抽樣，共回收485份問卷，回收435份有效問卷，有效問卷回收率為90%，以結構方程模型進行分析來探討顧客使用OFDP影響之因素，與SPSS 22.0 進行敘述性統計分析，經由結構方程模型與Amos 24.0分析後，結果顯示為「IT品質、價格敏感度、安全與隱私」分別對信任平台、再使用意願有正向顯著影響；「互動
」對信任合作餐廳有正向顯著影響，而本研究提出中介之假設部分成立，以提供未來OFDP管理者在未來的營運方式。