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to its Methodology 一書中提出的樣本數計算方式（p.121），以總體最小單元概率
（Probability of Least Likely Units in Population）為.01、預期顯著水準（Desired Level of Signification）為.05 計算，決定每日抽出共 300 則貼文。考量本研究目 的為了解各家新聞媒體經營社群的作法，避免最終分析樣本各家媒體貼文量比例 差異以致部分媒體的策略未能觀察到，本研究控制每家媒體被分析的貼文量盡可 能一致，以每日 300 則貼文共 12 家媒體均分，計算出每日每家媒體應抽出 25 則貼文。
抽樣過程發現 1 月 14 日今日新聞在臉書的發文量僅 20 則不足 25 則，考量 自其他家媒體補足當日 300 則貼文量難以平均分配，故決定將 1 月 14 日今日新 聞臉書 20 則貼文全部納入最終分析樣本，且不從其他家媒體補足。經過兩階段 抽樣，本研究最終抽出今日新聞抽出 170 則貼文，其餘 11 家新聞媒體各 175 則 貼文，共 2095 則貼文作為本研究最終分析樣本。
第三節 內容分析
一、分析單元與分析類目操作化
本研究內容分析的分析單元為新聞媒體在臉書粉絲專頁上發佈的貼文，而分 析的架構則源自第二章文獻探討所整理的新聞媒體社群經營策略，包含邀請閱聽 眾與新聞媒體內容互動、建立雙向互動、自我揭露、品牌擬人化等四個主要策略，
除了這四個策略外，考量本研究分析單元為貼文內容，亦將貼文內容基本資料，
包含貼文來源自哪一家新聞媒體、貼文呈現的視覺形式、貼文分享資訊內容的主 題、貼文獲得的互動量皆列入編碼項目，以作為後續分析討論的參考依據，以下 將依序說明本研究的分析類目與操作化。
（一）貼文基本資料 1.新聞媒體
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分別有：東森新聞、蘋果日報、ETtoday 新聞雲、TVBS 新聞、三立新聞、中時 電子報、自由時報、udn.com 聯合新聞網、風傳媒、關鍵評論網、今日新聞、中
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動成效，研究者將參考 De Vries、Gensler 與 Leeflang（2012），以及 Chen、Lin、Choi 與 Hahm（2015），兩個同為分析臉書貼文策略互動成效的研究，將臉書貼 文所得之互動量，包含按讚量、留言量與分享量，作為新聞媒體臉書貼文互動成 效的評估依據，並參考 Chen、Lin、 Choi 與 Hahm（2015）的分析法，在分析 各策略互動成效時，將臉書貼文策略作為自變項，貼文按讚量、留言量與分享量
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／Complex or Well-Developed）與留言主題兩個面向，再加上研究者對新聞媒體 臉書專頁的觀察，建立出社群經營者在貼文留言串留言內容類型分類，有：（1） Winstead、Wong 與 Greenspan（1987）、Reis 與 Shaver（1988）以及 Morton（1978）
等人的研究，研究者將貼文的自我揭露定義為，貼文內容是否含有社群經營者或
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此一項目以貼文內容是否使用網路用語進行編碼，並參考編編編編（2017）
對國內網路用語的整理，將網路用語定義為來自線上遊戲的習慣用語如：GG、
來自諧音的轉用如：BJ4 是不解釋的意思、來自圖像化的顏文字如：T_T 表示哭 泣、來自網路流行的造句，像是太陽花學運期間的「自己的國家自己救」的口號，
在研究生論文群組間被轉化為「自己的論文自己寫」、以及來自時事話題，如藝 人王大陸在 2016 Mnet 亞洲音樂大獎（MAMA）致詞時，口誤說出「給各位帶來 滿滿的大、平、台！」，在網友間形成一股風潮模仿使用。由於網路用語會隨時 間變動，不易一一列舉，所以將以上述定義為原則，對貼文有無使用網路用語作 為判斷依據。
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二、編碼流程說明與信度檢驗
本研究的資料處理將分為電腦輔助的內容分析，與人工操作的內容分析兩部 分。貼文基本資料項目中的新聞媒體名稱、貼文獲得之按讚數、留言數、分享數 等項目，在電腦蒐集資料的過程直接編碼，其他項目則以人工進行編碼。
人工編碼擬由研究者與另一名政大傳播學院研究生共同進行編碼，正式編碼 前，研究者與編碼員共經過五次編碼練習，並抽出最終樣本的 10%（n = 216）
進行編碼員信度檢驗，檢驗題項為本研究非具備標準答案之編碼項目，包含貼文 資訊主題、貼文是否有媒體相關超連結、貼文有無邀請閱聽眾與媒體內容互動、
社群經營者留言類型、貼文有無社群經營者的自我揭露、貼文有無社群經營者的 署名、貼文有無第一人稱代名詞、貼文有無第二人稱代名詞、貼文是否使用網路 用語等題項。
本研究參考過去類似研究（張郁敏，2013；葉靜，2014）編碼員信度檢驗方 式，採用 Krippendorff’s alpha 作為信度檢驗標準，並以 SPSS 統計軟體語法（Hayes
& Krippendorff, 2007）運算，檢驗結果各題項 Krippendorff’s alpha 值介於.76 至 1 之間（如下頁表 3-4）。此次編碼項目中，貼文中有無使用網路用語的 alpha 值雖 未達.80，但參考 Krippendorff（2004）指出 alpha 值大於.80 則該變項達到可推論 標準，而當 alpha 值介於.667 至.8 之間時，雖未達標準但仍是可接受作為建議推 論的範圍，本研究將以此次信度檢驗通過之編碼架構，進行正式內容分析。
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表 3- 4 編碼員信度檢驗
變項 Krippendorff’s alpha 值
貼文資訊主題 .80
貼文是否附有媒體相關超連結 .99
貼文有無邀請閱聽眾與媒體內容互動 .93
社群經營者留言的類型 1
自我揭露 .88
社群經營者署名 1
第一人稱代名詞 .89
第二人稱代名詞 .92
網路用語 .76