顏老師首先以近來的新聞時事做起頭，究竟網友是怎麼發表意見的？他們對什麼議題有興趣？意見與事後的結果的對應關係？接下來老師介紹了網路資料探勘技術，包括網路內容、使用、結構等。這項研究就是針對網路內容進行資料分析，透過電腦的web mining技術來進行分析。利用軟體的斷字系統來進行網路內容的關鍵字分析，然而該技術也不乏缺點，包含無法說明團體中的結構與關係等。
而顏老師的研究則是以SNA的技術來分析，透過團體網路中的結點分析，了解誰是意見領袖與具有控制社交網路者，而該程序則是利用網路探勘進行兩階段分析，並藉由TF-IDF程序來萃取出關鍵字。
在實證操作的部分，主要透過無名來截取文章，並找出正負面意見各100個。後來發現負面意見的連結度比正面高。最後得出結論，SNA有助於判斷大眾議題的意見，它更容易蒐集資料，可進行文字分析。顏老師最後也建議未來的研究可以針對三方的意見來進行設計。在SNA的其他想像部分，包含兩黨的網軍、新技術的擴散、管理與人際網路上的應用等。
李政忠老師：正負面如何判斷，是否有點過於武斷？
王嵩音老師：部落格文章正負面不見得都是一致的。就這種分析法可能會過於單純。
廖碧梅：信度跟效度的問題？
曾晟：網路防火牆與這個是同一原理嗎？