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題名 數據驅動說故事:選舉資料解構
Data driven storytelling : evidence from Taiwan presidential election
作者 周鈺潔
Chou, Yu-Chieh
貢獻者 周珮婷<br>黃佳慧
周鈺潔
Chou, Yu-Chieh
關鍵詞 總統選舉
階層式分群法
標籤樹
共表性相關係數
Presidential election
Hierarchical clustering
Label embedding tree
Cophenetic Correlation Coefficient
日期 2021
上傳時間 2-Mar-2021 14:18:36 (UTC+8)
摘要 自 2000 年總統大選至 2012 年總統大選,台灣「南綠北藍」、「藍天綠 地」現象大致穩定,直至 2014 年「藍綠板塊」產生部份位移,政治版圖產生變 化。而長久以來,台灣選民的投票決定雖有受選舉動員方式、候選人個人魅力 及政策影響,但影響卻遠不及選民的藍綠黨派性、族群認同與國家認同等政治 情緒及感情訴求。縱貫臺灣選舉地理學研究,多以縣市層級或鄉鎮市區層級為 區域界線劃分。
本研究以村里為層級研究,使用階層式分群法結合熱圖探究村里選民人口 結構、社經背景與政黨認同、選舉結果之關係;使用階層式分群法與標籤樹探 究直轄市政黨認同是否穩定,能否根據 2016、2020 中華民國總統副總統及立法 委員選舉之總統票及立委政黨票來預測未來直轄市之選舉分群結果。
研究發現六都所得低較支持民進黨、福佬人、認同台灣人較支持民進黨與
過去文獻完全相符;最明顯與文獻及過去經驗有衝突的是國民黨客家人票倉鬆
動,桃園市、台南市客家人並未較支持國民黨;年齡部份,台北市、台中市、
高雄市未如文獻所述,年輕、老世代比中老世代支持民進黨;桃園市、台中市
不符合教育程度低較支持民進黨。六都中除台南市樹狀圖分群較不穩定外,其
餘五都分群結果較穩定,得使用兩方法之樹狀圖預測未來投票結果。
From the presidential election in 2000 to 2012, the phenomenon of &quot;north KMT and south DPP,&quot; which represented &quot;blue sky green land&quot; in Taiwan was generally stable. Until 2014, the &quot;Blue and Green Party&quot; plate was partially shifted, and the political territory had changed. For a long time, electoral mobilization methods, candidates` charisma, and policies have influenced Taiwan voters` voting decisions. However, the influence is far less than voters` political emotions and emotional appeals such as blue-green partisanship, ethnic identity, and national identity. The geographical research of Taiwan elections is mainly divided by county and city level or town and town level. In this study, we use &quot;village&quot; as a level to explore the association of election results and voter population structure, socio-economic background, and party identification in the village by hierarchical clustering method with the heatmap. We try to discover the political parties` identity in municipalities was stable with the clustering results. The dendrogram proposed can be used to predict future voting results.
參考文獻 中文部份
王鈺婷,2008,〈藍綠版圖之空間分佈與變遷:第三屆至第七屆立委選舉結果 之探討〉,國立台灣大學,國家發展研究所,台北市
何思因 (1991)。〈影響我國選民投票抉擇的因素〉。《東亞季刊》,第 23 卷,第 2 期,頁 39-50
李海鴒,2008,〈2006 年台北市長選舉選民投票抉擇因素之研究〉,國立中山 大學,政治學研究所,高雄市
沈景愷,2015,〈臺灣人認同與選民的投票抉擇: 2000至2012舉選統選年的 析分證實〉,國立臺灣大學社會科學院國家發展研究所,台北市
徐永明,2001,〈政治版圖:兩個選舉行為研究途徑的對話〉,《問題與研 究》, 40(2),頁 95-115
徐永明,2011,〈台北雙城記?一個選舉地理的考察〉,《東吳政治學報》, 29(2),頁:181-217
徐火炎,2005,〈認知動員、文化動員與台灣 2004 年總統大選的選民投票行為 -選舉動員類型的初步探討〉《臺灣民主季刊》,2(4),頁:31-66
莊淑媚、洪永泰,2011,〈特定政黨不認同:台灣地區民意調查中關於政黨認同 的新測量工具〉,《選舉研究》,18(2):頁 1-29
陳聖昊,2017,〈震盪或位移?從 2014 年台中市長選舉分析藍綠板塊變動〉, 國立成功大學,政治經濟研究所,台南市
張傳賢、黃信達 (2013)。〈2010 年台中市長選舉中泛藍選票流失之分析〉。 《臺灣 民主季刊》,第 10 卷,第 1 期,頁 1-53。
盛杏湲,〈台灣選民政黨認同的穩定與變遷:定期追蹤資料的應用〉,《選舉 研究》,17(2),頁:1-33
黃革皓,2018,〈國民黨消失的選票: 以 2016 總統選舉為例〉,淡江大學, 公共行政學系公共政策碩士班,新北市
黃秀端,2006,〈兩大黨對決局面儼然成形〉,《臺灣民主季刊》,3(4), 頁:181-190
鄧志松,2006,〈選舉的空間因素:以三次總統選舉為例〉,《國家發展研 究》, 6(1):頁 89-144
賴進貴、葉高華、張智昌,2007,〈投票行為之空間觀點與空間分析-以臺灣 2004 年總統選舉為例〉,《選舉研究》,14(1),頁:33-60
蘇嘉宏,2014,〈南台灣的族群認同與投票行為研究〉,南台灣與兩岸關係研 討會,台南市:國立成功大學

英文部分
Hsieh, F., & Chou, E. P. (2020). Categorical Exploratory Data Analysis: From Multiclass Classification and Response Manifold Analytics perspectives of baseball pitching dynamics. arXiv preprint arXiv:2006.14411.
Hsieh, F.&Wang X,(2019). Nonparametric label embedding tree and predictive graph for nearly error-free predictions in Multiclass Classification: Data-driven Intelligence. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, Canada.
描述 碩士
國立政治大學
統計學系
107354027
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0107354027
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 周珮婷<br>黃佳慧zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 周鈺潔zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Chou, Yu-Chiehen_US
dc.creator (作者) 周鈺潔zh_TW
dc.creator (作者) Chou, Yu-Chiehen_US
dc.date (日期) 2021en_US
dc.date.accessioned 2-Mar-2021 14:18:36 (UTC+8)-
dc.date.available 2-Mar-2021 14:18:36 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 2-Mar-2021 14:18:36 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0107354027en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/134018-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 統計學系zh_TW
dc.description (描述) 107354027zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 自 2000 年總統大選至 2012 年總統大選,台灣「南綠北藍」、「藍天綠 地」現象大致穩定,直至 2014 年「藍綠板塊」產生部份位移,政治版圖產生變 化。而長久以來,台灣選民的投票決定雖有受選舉動員方式、候選人個人魅力 及政策影響,但影響卻遠不及選民的藍綠黨派性、族群認同與國家認同等政治 情緒及感情訴求。縱貫臺灣選舉地理學研究,多以縣市層級或鄉鎮市區層級為 區域界線劃分。
本研究以村里為層級研究,使用階層式分群法結合熱圖探究村里選民人口 結構、社經背景與政黨認同、選舉結果之關係;使用階層式分群法與標籤樹探 究直轄市政黨認同是否穩定,能否根據 2016、2020 中華民國總統副總統及立法 委員選舉之總統票及立委政黨票來預測未來直轄市之選舉分群結果。
研究發現六都所得低較支持民進黨、福佬人、認同台灣人較支持民進黨與
過去文獻完全相符;最明顯與文獻及過去經驗有衝突的是國民黨客家人票倉鬆
動,桃園市、台南市客家人並未較支持國民黨;年齡部份,台北市、台中市、
高雄市未如文獻所述,年輕、老世代比中老世代支持民進黨;桃園市、台中市
不符合教育程度低較支持民進黨。六都中除台南市樹狀圖分群較不穩定外,其
餘五都分群結果較穩定,得使用兩方法之樹狀圖預測未來投票結果。
zh_TW
dc.description.abstract (摘要) From the presidential election in 2000 to 2012, the phenomenon of &quot;north KMT and south DPP,&quot; which represented &quot;blue sky green land&quot; in Taiwan was generally stable. Until 2014, the &quot;Blue and Green Party&quot; plate was partially shifted, and the political territory had changed. For a long time, electoral mobilization methods, candidates` charisma, and policies have influenced Taiwan voters` voting decisions. However, the influence is far less than voters` political emotions and emotional appeals such as blue-green partisanship, ethnic identity, and national identity. The geographical research of Taiwan elections is mainly divided by county and city level or town and town level. In this study, we use &quot;village&quot; as a level to explore the association of election results and voter population structure, socio-economic background, and party identification in the village by hierarchical clustering method with the heatmap. We try to discover the political parties` identity in municipalities was stable with the clustering results. The dendrogram proposed can be used to predict future voting results.en_US
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 1
第一節 研究背景及動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究流程 2
第二章 文獻回顧 3
第三章 研究方法 6
第一節 資料來源 6
第二節 研究架構 7
第三節 分析方法 9
第四章 研究結果與分析 12
第一節 資料探索-藍綠版圖 12
第二節 階層式分群法與熱圖 26
第三節 人口結構與選舉結果 37
第四節 標籤樹及階層式分群法比較 70
第五章 結論與建議 83
第一節 結論 83
第二節 建議及未來展望 86
附表 88
參考文獻 94
中文部份 94
英文部分 95
zh_TW
dc.format.extent 7698689 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0107354027en_US
dc.subject (關鍵詞) 總統選舉zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 階層式分群法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 標籤樹zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 共表性相關係數zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Presidential electionen_US
dc.subject (關鍵詞) Hierarchical clusteringen_US
dc.subject (關鍵詞) Label embedding treeen_US
dc.subject (關鍵詞) Cophenetic Correlation Coefficienten_US
dc.title (題名) 數據驅動說故事:選舉資料解構zh_TW
dc.title (題名) Data driven storytelling : evidence from Taiwan presidential electionen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) 中文部份
王鈺婷,2008,〈藍綠版圖之空間分佈與變遷:第三屆至第七屆立委選舉結果 之探討〉,國立台灣大學,國家發展研究所,台北市
何思因 (1991)。〈影響我國選民投票抉擇的因素〉。《東亞季刊》,第 23 卷,第 2 期,頁 39-50
李海鴒,2008,〈2006 年台北市長選舉選民投票抉擇因素之研究〉,國立中山 大學,政治學研究所,高雄市
沈景愷,2015,〈臺灣人認同與選民的投票抉擇: 2000至2012舉選統選年的 析分證實〉,國立臺灣大學社會科學院國家發展研究所,台北市
徐永明,2001,〈政治版圖:兩個選舉行為研究途徑的對話〉,《問題與研 究》, 40(2),頁 95-115
徐永明,2011,〈台北雙城記?一個選舉地理的考察〉,《東吳政治學報》, 29(2),頁:181-217
徐火炎,2005,〈認知動員、文化動員與台灣 2004 年總統大選的選民投票行為 -選舉動員類型的初步探討〉《臺灣民主季刊》,2(4),頁:31-66
莊淑媚、洪永泰,2011,〈特定政黨不認同:台灣地區民意調查中關於政黨認同 的新測量工具〉,《選舉研究》,18(2):頁 1-29
陳聖昊,2017,〈震盪或位移?從 2014 年台中市長選舉分析藍綠板塊變動〉, 國立成功大學,政治經濟研究所,台南市
張傳賢、黃信達 (2013)。〈2010 年台中市長選舉中泛藍選票流失之分析〉。 《臺灣 民主季刊》,第 10 卷,第 1 期,頁 1-53。
盛杏湲,〈台灣選民政黨認同的穩定與變遷:定期追蹤資料的應用〉,《選舉 研究》,17(2),頁:1-33
黃革皓,2018,〈國民黨消失的選票: 以 2016 總統選舉為例〉,淡江大學, 公共行政學系公共政策碩士班,新北市
黃秀端,2006,〈兩大黨對決局面儼然成形〉,《臺灣民主季刊》,3(4), 頁:181-190
鄧志松,2006,〈選舉的空間因素:以三次總統選舉為例〉,《國家發展研 究》, 6(1):頁 89-144
賴進貴、葉高華、張智昌,2007,〈投票行為之空間觀點與空間分析-以臺灣 2004 年總統選舉為例〉,《選舉研究》,14(1),頁:33-60
蘇嘉宏,2014,〈南台灣的族群認同與投票行為研究〉,南台灣與兩岸關係研 討會,台南市:國立成功大學

英文部分
Hsieh, F., & Chou, E. P. (2020). Categorical Exploratory Data Analysis: From Multiclass Classification and Response Manifold Analytics perspectives of baseball pitching dynamics. arXiv preprint arXiv:2006.14411.
Hsieh, F.&Wang X,(2019). Nonparametric label embedding tree and predictive graph for nearly error-free predictions in Multiclass Classification: Data-driven Intelligence. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), Vancouver, Canada.
zh_TW
dc.identifier.doi (DOI) 10.6814/NCCU202100232en_US