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接單人生：兼差、斜槓、自由工作，零工世代的職場樣貌與實況記錄

為了解決airbnb台灣房東的問題，作者AlexandreaJ.Ravenelle 這樣論述：

《新勞動論壇期刊》（New Labor Forum）、 《社會力量期刊》（Social Forces）、 《倫敦政治經濟學院書評》（LSE Review of Books）、 《社會學論壇期刊》（Sociological Forum） 歐美讀者，一致好評 美國亞馬遜 讀者 ★★★★★５顆星推薦 最科技化的共享經濟時代來臨，你靠手機APP接案賺外快了嗎？ 電腦玩物站長／Esor 兩岸人資專家／林娟 作家／萬惡的人力資源主管 聯合推薦 跑外送、轉行開車、兼職當私廚，接案去別人家幫忙做家事……  擺脫朝九晚五、不再打卡之後，新形態雇傭關係讓工作更自由？ 崛起的線上平台，多樣的工作機會，真能讓

付出的血汗有保障？   歡迎來到共享經濟的時代！ 自由選擇工時、做想做工作、當自己的老闆、讓你擁有收入的自主權！ 無數的線上平台和APP承諾 將要改變資本主義，支持者們宣稱零工經濟將能翻轉經濟不平等， 讓勞工擁有權利，讓企業得以繁榮。但，事實真是如此？ 請看看以下的例子： >> 改行當Uber司機後他竟載到黑道，還要幫忙運毒！ >> 長途客人失禁後匆忙下車，噁心慘況他還得自己收拾。 >> 成為Airbnb房東後屋子被搞破壞；天啊～還有男房東和女房客搞上！ >> 私廚接案去客戶指定的地點煮飯，沒想到現場竟然是個性愛趴 !? >> 出任

務到府幫忙竟然遭到性騷擾、言語歧視，甚至還目睹家暴…… 當然，這之中還是有成功者，就是從業餘廚娘變成專業接單私廚。 律師在業餘時間經營Airbnb，為正職工作增添樂趣，但僅是少數…… 💎  新經濟模式號稱「創新」，但該有的工作權益卻慘遭剝奪！ 💵  標榜「自己做頭家」，但接單平台真有幫助你成功創業、增加收入？ 【內容特色】 作者訪問、收錄了近８０位透過平台接單的工作者，分享他們獨特的經驗與故事。 這些受訪者多半是千禧世代的年輕人，渴望工作自由、有彈性工時， 但有些人卻被平台演算法的接案率、回覆率和評價綁架，失去自主性。 此外，調查也發現所謂的「共享經濟」，破壞了好幾個世代才爭取到的職場

保護措施、 歧視與性騷擾防治規範，以及工會組織權保障。當然，還有失去公司提撥的福利等。 有人為了多跑一張單而受傷，不但求償無門，還得自掏腰包做復健…… 兼職、接單外送員滿街跑的零工經濟模式，看似創造出理想生活， 卻也有人僅是勉強度日，還犧牲掉原有的穩定收入和正統的勞工權益。 號稱自由、彈性、能多賺一點、幫助創業的零工經濟市場， 是否讓你白忙一場？不但遭受冷眼歧視，也沒真正學到特殊技能？ 本書敘述了接單過活、靠零工經濟維生的故事，也檢視了這種新興經濟運動中的成本、效益和社會衝擊， 內容引人同情、深具省思，揭露零工經濟是「最低工資＋最具危險」的工作，更是19世紀勞工的千禧版本。

airbnb台灣房東進入發燒排行的影片

應用資訊系統成功模式探討消費者持續使用Line Pay意願之研究

為了解決airbnb台灣房東的問題，作者陳霈倫 這樣論述：

目前臺灣使用行動支付的人口增加，且Line Pay為最常使用的行動支付的第一名，本研究探討系統品質、資訊品質、服務品質、使用者滿意度、風險知覺、信任與消費者持續使用Line Pay意願的關係。 本研究以網路問卷對臺灣地區消費者進行調查，回收有效樣本352份，使用SPSS統計軟體、SmartPLS統計軟體進行分析。 研究結果顯示：應用資訊系統成功模式對臺灣地區消費者Line Pay使用者滿意度有正向影響；Line Pay使用者滿意度對臺灣地區消費者持續使用Line Pay意願有正向影響；知覺風險對信任有負向影響；信任對臺灣地區消費者持續使用Line Pay意願有正向影響。研究結果可

提供消費者、行動支付業者及金融業參考。

包租公秘笈寶典：包租代管、資產活化、房地致富三部曲

為了解決airbnb台灣房東的問題，作者張靈之,張明義 這樣論述：

　　無中生有，開啟財務自由人生！ 　　「零元包租公」思維可以千變萬化地應用   　　1.「現在馬上」就可以做〈時間上的零元〉。 　　2.有「想法」就不是零元，「沒想法也沒行動力」就等於零元。 　　3.「間接過程」就等於零元〈多階段賺錢的步驟〉。 　　4.「被動收入」就等於是「體力上的零元」。 　　5.「他人」都能「為我所用」就是零元。   本書特色   　　以小博大！0元開啟房地致富之路 　　包租代管、貸款知識、投報評估 　　電話開發、輕簡裝修、快速出租   　　無中生有中的精神，是先有「想法」，再來找金主， 　　而最高的境界是不需等待，現在馬上做，成為「創業家」等級的包租公。

以資料探勘技術分析旅宿房間選擇因素 – 以Airbnb平台為例

為了解決airbnb台灣房東的問題，作者周永勝 這樣論述：

Airbnb網站提供旅宿的便利性，讓旅客對於旅行的需求簡單化，隨時可上網尋找符合旅客自身需求的房源，面對大量而不同的旅客瀏覽需求，網站裡凡走過必留下痕跡，同時產生的資料數據多而龐雜，為了瞭解這些資料數據，那些是有用的，大多藉由統計分析工具來處理，以期減少人為錯誤與提高效率並挖掘出有效資料，面對大量資料數據而言，資料探勘技術正是符合的資料分析與預測的工具。本研究來源資料以Airbnb 網站2019年英國倫敦城市的資料，統計原始資料共有85,079筆，將資料進行清理、轉換等預處理後，共取得8,177份有效資料，使用了資料探勘技術中的關聯規則(Association Rule)的先驗演算法(Apr

iori Algorithm)與決策樹(Decision Tree)的CART(Classification And Regression Trees)演算等，並將最讚房東與優良房源等條件做了建立模型與測試演算，建立模型所獲得預測結果做分析比較並探討，期望藉由以上方法來分析影響旅宿房間選擇的因素。研究結果發現：會員每月評論數不足8筆以上，且房間評分數低於94分會影響最讚房東資格。影響旅宿房間選擇的關聯是房間的床型、房間的便利設施以及房間所在區域。本研究以國外Airbnb網站資料探勘所得結果，期望能提供做為好房東應具備的條件以及了解旅客選擇房源的條件的參考依據，如未來旅宿法令鬆綁，能讓臺灣旅宿平

台做為發展借鏡。