theory-analysis-wom-motivation

Theory Analysis WOM Motivation

Overview

用口碑動機理論（Word-of-Mouth Motivation Theory）解析證據提供者為何願意分享經驗或態度。 來源可為訪談摘要、客服對話、社群貼文、研究筆記、觀察紀錄等，不限於評論。 本 skill 含完整理論章節，可在分析前先校準口碑動機的判讀邏輯。 此 skill 可單獨使用，也可選擇把結構化結果交給 review-mining-stp。

Input Contract

至少提供：

• analysis_goal: string
• evidence_items: array
  • item_id: string
  • content: string
  • content_type: string

建議可選：

• source_type: string
• source_ref: string
• context_tags: string[]

Data Sufficiency Gate

缺必要資訊時，輸出 MissingDataOutput，不直接推論口碑動機。

{
  "missing_fields": [],
  "why_needed": {},
  "questions_to_user": [],
  "next_step_rule": "Provide analysis_goal and at least one evidence item with item_id, content, and content_type, then rerun coding."
}

Workflow

1. 先讀 references/00-theory-foundation.md，校準理論概念、動機類型與研究應用語境。
2. 讀 references/01-input-and-gate.md，檢核資料完整度。
3. 讀 references/02-dimension-coding-rules.md，依四種口碑動機做證據標註：
   • altruistic
   • social_identity
   • self_enhancement
   • emotional_expression
4. 讀 references/03-output-contract-json-markdown.md，輸出 JSON + Markdown。
5. 用 references/04-worked-example-turbocharger.md 對齊格式與深度。

STP Integration

• theory_annotations.family 固定為 wom_motivation
• theory_annotations.subtheory 只可使用：
  • altruistic
  • social_identity
  • self_enhancement
  • emotional_expression

結果可直接對接 review-mining-stp 的理論標註。 review-mining-stp 屬於 optional downstream，不是本 skill 的必要依賴。

Quality Rules

• 口碑動機需要有可辨識意圖，若無意圖訊號需標記 insufficient。
• self_enhancement 與 social_identity 必須區分：
  • 前者偏「展現專業或能力」
  • 後者偏「取得社群認同或歸屬」
• 所有結論都要可被 evidence_quotes 追溯。

Suggested Prompts

• Use $theory-analysis-wom-motivation to code sharing motives from mixed evidence items and return JSON + Markdown in Traditional Chinese.
• 請用 $theory-analysis-wom-motivation 分析多來源證據中的口碑動機，並輸出可選串接 review-mining-stp 的 theory_annotations。