| dc.contributor.advisor | 陳憶寧 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Chen, Yi-Ning | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 吳世豪 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Wu, Shih-hao | en_US |
| dc.creator (作者) | 吳世豪 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Wu, Shih-hao | en_US |
| dc.date (日期) | 2021 | en_US |
| dc.date.accessioned | 2-Mar-2021 14:15:19 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 2-Mar-2021 14:15:19 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 2-Mar-2021 14:15:19 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0102941010 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/134004 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 傳播學院碩士在職專班 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 102941010 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 2019 年臺灣民主進步黨黨內總統初選，⾸次在初選民調中加⼊⼿機加權，為市話調查提供了另⼀種可能性。事實上從業界經驗與結果判讀，近幾年臺灣幾次⼤型的選舉預測，市話仍然能在選前就準確的預估選戰結果，然⽽調查⽅法與時俱進，⼤數據探勘系統逐漸成熟，坊間民調公司幾乎都開始提供⼤數據服務，配合市話調查，提供客⼾更多元的參考訊息。早期民意調查多採市話調查的⽅式，趁著晚上民眾回家的時刻，撥打電話進⾏訪問，隨著外租族與年輕⼈使⽤⾏動電話變成習慣，不裝市話的年輕家庭愈來愈多，⾃然被排除在市話調查樣本之外。從統計原理來說，只要樣本加權後對應母體，這些被排除的調查對象，其實並不影響市話調查的結果。這形成⼆派學說的意⾒，傳統派主張根基於母體對應樣本之統計學理，市話調查仍具參考價值；另⼀派專家學者則認為，市話已經不⾜以涵蓋對應母體的⾜夠樣本。然⽽在⼆派意⾒相持下，並沒有實際的研究結果，⾜以⽀撐或證明任何⼀⽅的說法。市話加⼊⼿機加權後的雙重調查組合，和原本的市話調查有沒有差異性？是否更為準確？和⼤數據探勘的網路聲量⽐較，能為政治候選⼈提供什麼樣的資訊？從學術研究上來說，市話加⼊⼿機調查為近年來才開啟的新的民意調查⽅式，相關的研究很少，也沒有太多實際的結論得以對照與驗證其結果為何？本研究以臺灣2020 年的總統⼤選結果做為⽐較基礎，探究上述三種調查⽅式的差異與特性，在接近半年的重覆調查中，截取各次調查中相同的對象（即總統候選⼈蔡英⽂與韓國瑜）與相同的提問（⼆⼈⽀持度⽐對），做為⽐較基礎。研究範圍包含4 次傳統市話民調與1 次市話加⼊⼿機加權調查，同時對⽐了網路⼤數據資料庫在調查同時期的聲量，對應實際的選舉結果後，發現市話加⼊⼿機加權結果並沒有⽐傳統市話調查來得特別準確，無論是單獨看待蔡英⽂之得票結果或是韓國瑜最終的得票結果，市話加⼊⼿機的調都沒有傳統市調或⼤數據資料庫的聲量判讀來得有優勢，⼿機的使⽤族群加權是否過度矯正了樣本的對應性，還需更多的研究，當然本研究僅就單⼀次的數據資料，可能包括了其它變項與誤差影響研究結果，還需要更多實質的研究來證明，做為⼀個開端，本研究期能為政治民意調查提供⼀個不⼀樣的觀點。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | In the rapidly changing information age. We must accept to the changes by the maturityof network communications and the explosion of information reception. Physical stores havebecome online shopping malls; Internet dial-up has become Wi-Fi, meetings Online; Line forchat, Netflix watching movies; Spotify listening to music, political communication and electioninvestigations are no exception.Early public opinion surveys mostly adopted with home call. They dialed the phone toconduct interviews, when people go home in the evening. As young people use mobile phonesto become a habit, more and more families do not use home call, and they are excluded fromthe sample in the room phone survey.In terms of statistical principles, as long as the sample is weighted to correspond to thepopulation, these excluded survey subjects do not actually affect the results of the laboratorysurvey.In fact, several election predictions in Taiwan in recent years, home calls can stillaccurately predict the results of the election before the election. But eliminated without change.The big data system has improved, and almost all polling companies have begun to provide thisservice with multiple reference information.In the 2019 Taiwan Democratic Progressive Party’s inner-party presidential election, themobile phone survey was added to the primary polls for the first time, which provided anotherpossibility for home call surveys. Is there any difference between this dual survey combinationand the original surveys? Is it more accurate? Compared with the network volume by big data,what kind of information can be provided for political candidates?This study uses the results of Taiwan’s 2020 presidential election as a comparison base toexplore the differences and characteristics of the above three survey methods, hoping to providea different perspective for political opinion polls research. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 目次…………………………………………………………………………………………………………………………………………………I表次………………………………………………………………………………………………………………………………………………III圖次…………………………………………………………………………………………………………………………………………………V第一章 緒論 ………………………………………………………………………………………………………………………………1第一節 研究背景與動機 ………………………………………………………………………………………………………2第二節 選舉調查工具演變 ……………………………………………………………………………………………………4第三節 2020年臺灣總統大選背景說明 ……………………………………………………………………………5第四節 研究目的與問題 ………………………………………………………………………………………………………8第二章 文獻探討 ………………………………………………………………………………………………………………9第一節 政治傳播與選舉民意調查 …………………………………………………………………………………9第二節 網路公共性 …………………………………………………………………………………………………………12第三節 選舉預測的多元方法 ……………………………………………………………………………………………17第四節 大數據在政治傳播應用案例 ………………………………………………………………………………21第五節 小結 ……………………………………………………………………………………………………………………………28第三章 研究方法 ……………………………………………………………………………………………………………………29第一節 資料蒐集與分析方法 ……………………………………………………………………………………………29第二節 市話民調調查方式 …………………………………………………………………………………………………31第三節 網路聲量資料庫設定 ……………………………………………………………………………………………34第四章 資料分析結果 ………………………………………………………………………………………………………43第一節 市話民調與時間軸設定 ………………………………………………………………………………………44第二節 資料描述 …………………………………………………………………………………………………………………48第三節 市話民調與網路大數據聲量之比較分析 ………………………………………………………62第四節 市話加入手機加權調查 ………………………………………………………………………………………74第五節 市話加入手機加權調查與網路大數據聲量比較分析……………………………………77第六節 綜合討論：市話民調之有效性與多元選舉預測方法……………………………………81第五章 結論與建議 ……………………………………………………………………………………………………………85第一節 研究發現 …………………………………………………………………………………………………………………85第二節 研究貢獻 …………………………………………………………………………………………………………………91第三節 研究限制與建議 ……………………………………………………………………………………………………92參考文獻 ……………………………………………………………………………………………………………………………………97附錄一、5月22日總統大選市話民調資料………………………………………………………………………102附錄二、6月4-5日總統大選市話民調資料……………………………………………………………………114附錄三、7月2-3日總統大選市話民調資料……………………………………………………………………119附錄四、10月14-15日總統大選市話民調資料……………………………………………………………125附錄五、8月19-20日總統大選市話加入手機加權民調資料 …………………………………129 | zh_TW |
| dc.format.extent | 13236289 bytes | - |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102941010 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 大數據 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 總統選舉 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 網路聲量 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 輿情探勘 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 市話民調 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Big data | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | City call polls | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Network volume | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | political communication | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | public opinion survey | en_US |
| dc.title (題名) | 網路聲量與傳統民調之資料比對研究 -以2020台灣總統大選為例 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Research on the Comparison between big data and traditional polls：Examining the case of the 2020 Taiwan president election | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 方惠宗（2005）〈網際網路溝通行動再探：溝通中「真誠」的維繫、破壞、與修補〉，「第四屆資訊科技與社會轉型研討會」，台北市。王宏恩（2019）。總統初選民調該不該納入手機？讓我們從統計數字來看，關鍵評論（2019）。王宏仁（2014）。〈柯文哲與歐巴馬〉。王豐勝、黃彥文（2013）。〈Big Data時代啟示錄─雲端巨量資料的國際潮流與產業需求〉，《經濟前瞻》， 123-128。何溢誠（2014）。《政治傳播：台灣選舉研究》，復旦大學博士論文。民進黨初選民調出爐：蔡英文贏了賴清德8%，柯和韓也都輸他，關鍵評論（2020）。吳家豪（2021）。開民主倒車？疑政治網軍入侵PPT禁發政治文「鄉民剩一半」，中國時報李秉芳（2019）。民進黨總統初選辦法修改確認：民調納入柯文哲、手機佔50%，上網日期2020年9月10日，關鍵評論（2019）。李欣芳（2019） ，陳其邁：唯一支持蔡英文。周芊、康力平（2014）。〈網路社會動員的新研究取徑-社群巨量資料分析〉。金瑞（2015）。《大數據時代的無限商機》。新北市：柿藤。林啟耀（2019）。陳前總統認為「違反常識」的民進黨總統初選民調，真的有問題嗎？關鍵評論（2019）。林麗雪譯（2015）政治秩序的起源（下卷）：從工業革命到民主全球化的政治秩序與政治衰敗。台北：時報出版。柯文哲（2015）。《白色的力量3—柯P模式：柯文哲的SOP跟你想的不一樣》，台北市：三采。洪永泰（2015）。《誰會勝選 誰會凍蒜》，台北市：天下文化。洪永泰、洪百薰、林宇璇、呂孟穎、許勝懋、吳淑惠、卓仲彥、徐書儀，2014，〈手機使用對臺灣地區電話調查涵蓋率之影響評估〉，《調查研究—方法與應用》31:7–30。科技中心（2014）。〈比臉書廣告準16倍 Qsearch「大數據」分析助柯文哲〉。張育寧（2014）。〈柯文哲網路競選策略大揭密：官網流程改版，成功募3,000萬競選經費〉。陳憶寧（2003）。〈2001 年台北縣長選舉公關稿之議題設定研究：政治競選言說功能分析之應用〉。《新聞學研究》，74: 45-72。章英華，2016，台灣社會變遷基本調查計畫2010 第六期第一次：綜合組（C00221_1）【原始數據】取自中央研究院人文社會科學研究中心調查研究專題中心學術調查研究資料庫。（doi:10.6141/TW-SRDA-C00221_1–1，取用日期：2020年1月15 日）。許英（2003）。〈資訊時代公共領域的結構與功能〉，《法學時評網》。許勝懋，2015，〈「唯手機族」對未來電話調查的挑戰與啟發〉，《調查研究—方法與應用》34 特刊: 9–44。鈕則勳（2002）。〈傳播科技與競選策略：以2001年選舉民進黨為例〉，國政研究報告。黃薇如（2014）。〈Yahoo電子商務如何應用大數據來未卜先知?〉。劉幼琍 、吳世豪、陳昱旗 (2016)。大數據與未來傳播，台北：五南圖書。鄭宇君、陳百齡（2014）。〈探索 2012 年台灣總統大選之社交媒體 浮現社群:鉅量資料分析取徑〉。《新聞學研究》，120: 121-165。傅仰止，2016，台灣社會變遷基本調查計畫2015 第七期第一次：綜合問卷組（C00315_1）【原始數據】取自中央研究院人文社會科學研究中心調查研究專題中心學術調查研究資料庫。（doi:10.6141/TW-SRDA-C00315_1–1，取用日期：2020年1月15 日）。彭懷恩（2007）傳播社會學。台北：晨光出版。彭懷恩、林文益譯(Brian McNair 著)，政治傳播學。(台北市:風雲論壇，2001)，頁 1。麥爾荀伯格、庫基耶（2013）、林俊宏譯。大數據-「數位革命」之後、「資料革命」登場：巨量資料掀起生活、工作和思考方式的全面革新。台北，遠見天下文化出版。Aragón, P., Kappler, K. E., Kaltenbrunner, A., Laniado, D., & Volkovich, Y. (2013). Communication dynamics in Twitter during political campaigns: The case of the 2011 Spanish national election. Policy Studies Organization, 5(2), 183-205.Babbie, E. （2012）. Research Method for Social Science. NY: Palgraph.Chadwick, A. (2006). Internet politics: State, citizens, and new communication technologies. Oxford: Oxford University Press.Couper, Mick, 2011, “The Future of Modes of Data Collection.” Public Opinion Quarterly 75(5): 889–908.IBM (2013). How to Make Applications Discern Meaningful Insights from Social Media and Human-Generated Content.Khan, Gohar, Yoon, Ho, Kim, Jiyonug, and Park, Han（2014）“From E-government to Social Government: Twitter Use by Korea’s Central Government.” Online Information Review 38(1): 95–113.McCombs, M. & Shaw, D. (1972). The agenda-setting function of mass media. Public Opinion Quarterly, 36, 176-185.McCombs, M. (1995). The Focus of Public Attention. University of Rome La Sapienza.McCombs, M. (1997). New frontier in agenda setting: Agendas of attributes and frames. Chicago: Association for Education in Journalism and Mass Communication.Melucci, A. (2012). Challenging codes: Collective action in the information age. New York: Cambridge University Press.Papacharissi, Z. (2002). The virtual sphere: The Internet as a public sphere. New Media & Society, 4(1), 9-27.Poor, 2005Tufekci, Zeynep, and Deen Freelon, 2013, “Introduction to the Special Issue on New Media and Social Unrest.” American Behavioral Scientist 57(7): 843–847.Wilhelm, A. G. (1997). A resource model of computer-mediated political life. Policy Studies Journal, 25(4), 519-664. | zh_TW |
| dc.identifier.doi (DOI) | 10.6814/NCCU202100300 | en_US |
