第四章 資料分析
第二節 因素分析
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第二節 因素分析
鄭自隆（2015）提及，德菲法使用因素分析，是將彙整各題項透過統計方 式，就能以少數構面因素，來解釋相互有關係的變數，藉此達到資料簡化，並 可歸納摘要以符合研究目的。
壹、 分析步驟
本研究從專家意見中，共獲得一致共識之 45 項指標作為變數，本研究將各 指標進行因素分析後，重新歸納出 8 大完整構面。分析步驟如下：
一.萃取共同因素
以主成分法（principal component analysis）為基礎，找出研究中互不相關之 少數變項組合，來解釋原始資料中所含的最大訊息（Dunteman, 1994）。
二.因素之轉軸
轉軸目的是可以看出，各因素內項目的貢獻度，以及不同因素之間的獨立 性，故本研究以直交轉軸法中的最大變異法（varimax），來取得因素負荷量
（factor loadings）矩陣圖。
三.計算因素負荷量
透過統計算出因素中其變數之間的關係。本研究根據 Hair、Black、Babin、
Anderson and Tatham（2006），於 BMDP 統計軟體公司模擬結果報告顯示，在 樣本數低於 100 狀況下，因素負荷量不宜低於 0.55 乃至 0.50。
四.解釋結果
探討各構面中因素之變數定義，並從文獻中重新命名新產生之評估指標。
貳、 分析結果
45 項指標變數進入因素分析後，共產生 12 個因素群（構面），而由於至第 八構面時，累積解釋變異量已達 74.241%，且第 9 至 12 構面解釋變異量，分別 為 6.266%、5.84%、5.153%、4.134%，可謂解釋力微小，故本研究共萃取出 8 大構面，解說總變異量分析表如下表 4-8：
表 4-8 總變異量分析表 解說總變異量
成 擷取平方和負荷量 旋轉平方和負荷量
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2 5.410 12.022 37.911 5.725 12.722 29.617 3 4.962 11.026 48.937 3.726 8.281 37.898 4 3.876 8.613 57.549 3.621 8.048 45.946 5 3.707 8.239 65.788 3.307 7.348 53.294 6 2.918 6.485 72.274 3.248 7.217 60.512 7 2.444 5.432 77.705 3.172 7.049 67.561 8 2.343 5.207 82.913 3.006 6.680 74.241 9 1.739 3.864 86.777 2.820 6.266 80.507 10 1.456 3.235 90.011 2.628 5.840 86.347 11 1.388 3.084 93.095 2.319 5.153 91.499 12 1.142 2.538 95.634 1.860 4.134 95.634
擷取方法：主成分分析。
資料來源：本研究
參、 各構面因素萃取與主要評估指標之命名
經專家問卷調查後，本研究彙整 45 項指標進行因素分析，結果顯示，被萃 取出 37 項指標，共建構 8 大因素群，依序命名為「珍視 （valuing）」、「黏著
（ stickiness ） 」 、 「 信 仰 （ belief ） 」 、 「 忠 誠 （ loyalty ） 」 、 「 奉 獻
（devotion）」、「歸屬（belonging）」、「串聯（association）」、「追隨
（following）」。因素萃取表如下表 4-9：
表 4-9 各構面萃取結果 旋轉成分矩陣a
題項 1 2 3 4 5 6 7 8
H59
.949 -.079 .119 .197 -.073 -.037 -.107 .052
H60
.937 .138 .112 .139 .219 -.045 .061 -.005
H62
.933 .136 .031 .051 .144 .122 .112 .110
H63
.918 -.008 .259 .079 -.010 .112 .176 -.119
H61
.818 .114 -.205 .238 .037 .268 -.017 .124
G53
.714 .057 -.279 -.118 .099 .034 -.075 .121
G52
.625 .282 -.236 .100 .022 .138 .151 .053
H64
.588 .056 -.372 .313 .383 .282 .116 .289
F41
.526 .219 .040 -.001 -.018 .307 .275 -.209
B13
-.062 .892 -.037 .243 .117 -.107 .024 -.130
G51.068 .846 -.193 .073 .096 -.099 -.153 .093
A4
.299 .840 -.086 .383 .071 -.070 -.022 .016
F50
-.046 .755 .231 -.059 -.024 .460 -.064 .012
B14.208 .667 .477 -.158 -.051 .270 -.016 .296
A10
.152 .638 .022 -.169 .226 .143 .108 .068
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C18
.054 .555 .641 .034 .005 -.228 -.102 .337
A1
.017 .043 .629 .140 .328 -.077 -.083 .231
G57
.052 .311 -.126 .881 -.010 .071 -.009 .041
A7
.345 -.117 -.102 .811 .150 .117 .184 .070
D24
.349 .372 .064 .710 -.176 .091 .102 -.049
D23
.287 .282 .255 .629 .085 .028 .249 .063
B16
-.167 .384 -.372 -.578 .301 -.077 .413 -.062
A5
.144 .193 .110 .095 .839 -.066 -.015 .152
C17
-.029 -.054 .134 -.362 .767 .053 .120 .435
F47
.427 .217 -.181 .058 .725 -.023 .051 -.075
D26
.663 .024 -.163 .160 .665 .031 .024 -.033
F44
.215 -.153 -.188 .005 -.162 .865 -.123 .049
F42
.272 .117 .008 .204 .111 .766 .177 .312
F40
-.066 .369 .262 .242 .153 .656 .319 .078
C21
.249 -.012 -.331 .089 -.127 .476 .282 .325
F43.076 -.087 -.075 .074 .029 -.083 .964 .031
F46
.067 -.125 .019 .114 .108 .258 .820 .141
B12
.235 .516 -.164 .099 -.088 .051 .571 .142
D25
.203 .088 .130 .065 .294 -.004 -.027 .798
A3
-.057 .080 .235 .104 .049 .254 .202 .790
G58 .287 .347 .039 .135 -.001 .248 .010 -.190
E29 -.060 -.206 .114 .141 .145 .356 -.150 -.081
F49 -.059 .226 .144 .044 .130 .094 .276 .501
D27 .071 -.106 -.027 .093 .024 -.005 .011 -.019 G56 .314 .022 -.035 -.153 -.319 .080 .432 .400
D22 .037 .137 -.037 .051 .190 .090 .021 -.168
A8 .414 .360 -.065 .021 .265 -.232 .292 .156
G55 -.085 .355 -.281 .130 -.166 -.339 .088 -.480
資料來源：本研究‧
「G52」、「H64」、「F41」等 9 項指標所構成，該因素群 Cronbach α 信度系 數為 0.948。此建構內涵為，當所支持政治人物遭受批評時，粉絲不僅會反抗批
（valuing）
H59 當□□□被批評時，我
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二. 黏著（stickiness）
此因素群由「B13」、「G51」、「A4」、「F50」、「B14」、「A10」等 6 項指標所構成，該構面 Cronbach α 信度系數為 0.864。此建構內涵為粉絲願意 花時間關注所支持的政治人物，並會響應該政治家相關社群貼文。在自我情感 面，粉絲會因自己所支持的政治人物的言行舉止，產生情緒上的起伏，若發生 悲傷或不幸事件時，粉絲也會覺得所支持的政治人物，具有慰藉或安慰作用。
另外，當他人批評所支持的特定政治人物時，粉絲會產生非同一陣營的感覺，
而在同樣都是支持該名政治家的粉絲群體裡，粉絲會有我族與非我族之意識。
故按上述指標內容，本研究命名為「黏著」，可用以解釋 12.722%變異量，其 構面主要評估指標、因素負荷量、解釋變異量與信度檢定統計列表如下表 4-11：
表 4-11 黏著構面內涵
構面 指標項目 因素
負荷
解釋 變異
Cronbach α 黏著
（stickiness）
B13 要是有人批評□□□，
我會覺得這個人跟我 非同一個陣營。
.892
12.722%
0.864
G51 我會花時間關注
□□□。
.846 A4 我會因□□□所說的話
或做某種事，產生快 樂或傷心的感覺。
.840
F50 當□□□在社群網站發 起活動時，我會響應 參加或者回覆貼文。
.755
B14 大家都說支持□□□，
但我仍可以感受到小 團體的存在。
.667
A10 如果發生悲傷或不幸 事件時，我會覺得
□□□能安慰到我。
.638
資料來源：本研究
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三. 信仰（belief）
此因素群由「B15」、「A6」、「C18」、「A1」等 4 項指標所構成，該構 面 Cronbach α 信度系數為 0.804。此建構內涵為，粉絲會視自己所支持的政治人 物為偶像或榜樣，其能認知到自己就是所支持對象的粉絲，並能感受到自身與 他人差異。另外粉絲會因購買或改編其支持對象的相關產品，而產生心安感。
故按上述指標內容，本研究命名為「信仰」，可用以解釋 8.281%變異量，其構 面主要評估指標、因素負荷量、解釋變異量與信度檢定統計結果如下表 4-12：
表 4-12 信仰構面內涵
構面 指標項目 因素
負荷
解釋 變異
Cronbach α 信仰
（belief）
B15 我會覺得其他支持
□□□的粉絲，在觀念 上或做事上都和我不 一樣。
.926
8.281% 0.804 A6 我會覺得購買或改編
□□□的相關產品，產 生一種心安的感覺。
.749 C18 我覺得必須意識到，
自己就是□□□的忠實 粉絲，這樣才算是忠 實粉絲。
.641 A1 我會將□□□（柯文
哲、或蔡英文、或韓 國瑜）視為偶像或榜 樣。
.629
資料來源：本研究 四. 忠誠（loyalty）
此因素群由「G57」、「A7」、「D24」、「D23」、「B16」等 5 項指標 所構成，該構面 Cronbach α 信度系數為 0.852。此建構內涵為，粉絲會分享有關 所支持政治家的相關內容，更會視該政治家的價值觀與自己一致。不管他人政 治見解為何，不論選舉結果為何，粉絲都會支持該政治家。另外，粉絲會感受 到他人與自身對所支持的政治人物，在付出和關心程度上有別。故按上述指標 內容，命名為「忠誠」，可用以解釋 8.048%變異量，其構面主要評估指標、因 素負荷量、解釋變異量與信度檢定統計結果如下表 4-13：
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（loyalty）
G57 我很喜歡分享□□□的
此因素群由「A5」、「C17」、「F47」、「D26」等 4 項指標所構成，該 構面 Cronbach α 信度系數為 0.869。此建構內涵為，粉絲會捐款給所支持的政治
（devotion）
A5 我會覺得□□□比普通
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資料來源：本研究 六. 歸屬（belonging）
此因素群由「F44」、「F40」、「F40」、「C21」等 4 項指標所構成，該 構面 Cronbach α 信度系數為 0.79。此建構內涵為，粉絲會接受所支持政治人物 對自己評價、批評或讚揚。而針對同樣為支持該政治家的支持者，就算粉絲對 其一無所知，仍會感到親近感；就算無法親自見到該政治家，但仍會感受到歸 屬感。另外，作為一個同樣支持該政治家群體的一員，粉絲會產生如親情、友 情等感覺。故按上述指標內容，本研究命名為「歸屬」，可用以解釋 7.217%變 異量，其構面主要評估指標、因素負荷量、解釋變異量與信度檢定統計結果如 下表 4-15：
表 4-15 歸屬構面內涵
構面 指標項目 因素
負荷
解釋 變異
Cronbach α 歸屬
（belonging）
F44 雖然對其他□□□的粉 絲不熟，但我仍會感 覺到一種親近感覺。
.865
7.217% 0.79 F42 儘管沒有辦法看到其
他□□□的支持者，但 我仍對後援會有認同 感。
.766
F40 我和其他□□□粉絲有 著像是親情或友情感 覺。
.656
C21 我會接受□□□對我的 批評或對我的稱讚。
.476 資料來源：本研究
七. 串聯（association）
此因素群由「F43」、「F46」、「B12」等 3 項指標所構成，Cronbach α 信 度系數為 0.793。此建構內涵為，粉絲會區分誰與自己站在同一陣線，其會願意 組織其他支持者，並透過消費或生產相關政治商品，促進粉絲內部成員的對 話。本研究命名為「串聯」，可用以解釋 7.049%變異量，其構面主要評估指 標、因素負荷量、解釋變異量與信度檢定統計結果如下表 4-16：
‧
（association）
F43 我會想集合其他□□□
八. 追隨（following）
此因素群由「D25」、「A3」等 2 項指標所構成，Cronbach α 信度系數為
（following）
D25 不管□□□舉辦的活動
‧
僚、行銷公關和選戰團隊等，能深入了解目標受眾（target audience），即分析 所屬政治粉絲特徵後，能供日後政治宣傳或選舉布局之參考依據。故本研究先 梳理國內外文獻後，再透過修正式德菲法，從中建構出 64 項指標，並完成初步 調查問卷，經三回合專家問卷調查後，共彙整 45 項指標進行因素分析。結果顯示，37 項指標共歸結出 8 大類目，依序為由第 1 至 9 項指標建構之
「珍視（valuing）」；第 10 至 15 項指標建構之「黏著（stickiness）」；第 16 至 19 項指標建構之「信仰（belief）」；第 20 至 24 項指標建構之「忠誠
（loyalty）」；第 25 至 28 項指標建構之「奉獻（devotion）」；第 29 至 32 項 指 標 建 構 之 「 歸 屬 （ belonging ） 」 、 第 33 至 35 項 指 標 建 構 之 「 串 聯
（association）」；第 36 至 37 項指標建構之「追隨（following）」。各指標詳 細內容詳見表 5-1：
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第二節 台灣當代政治粉特徵 壹、 台灣政治粉特徵
從回顧政治迷具英雄崇拜之狂熱情感，再論迷將其情感，依戀並投射在英 雄本身，也就是粉所迷之對象，本研究進行相關文獻之彙整與梳理脈絡後，進 一步在研究設計上，特別以媒體人觀點出發，共統整 16 位從事平面、廣播、電 視、網路之記者或主管等，對台灣政治迷特徵之意見，並經多回合問卷達專家 共識。最終，本研究緊扣回政治迷之相關文獻為命名依據，並透過理論詮釋指 標內涵做總結，本研究將台灣當代政治迷特徵，歸納以下 8 大項：
一. 珍視（valuing）
台灣當代政治粉會看重與呵護所支持的政治家，也會透過各種方式，來表 達出其接受或拒絕他人的觀點，好比政治粉會透過任何形式的政治參與活動，
亦或藉由購買相關政治家產品，來表達對所迷對象的支持。而此特徵也與 Sandvoss 在 2004 年提出觀點雷同，即政治支持者會透過製作和消費產品，來分享他 們對政治家看法，其甚至會在社群網站上表達贊同。
另外，當政治粉認為，所珍惜或所看重的政治家，遭質疑甚至被批評時，
政治粉會透過說服、反抗等行動，試圖改變與自己觀點不同者。而網際網路發 展至今，社群網站也提供政治粉更多元管道去理解政治家，又或者參與由政治 家 舉 辦 的 社 群 活 動 。 也 因 此 ， 社 群 提 供 機 會 ， 讓 政 治 粉 能 參 與 網 路 論 戰
（internet flaming），也就是粉絲能在線上參與的過程中，與觀點不同者進行文 字上的反駁，以追求他人認同。如同 Dean 在 2017 年對政治迷描述之輪廓般，
當迷變得更加外向且政治化時，其會更有策略性地挑戰、塑造，甚至是產生干 預等參與行為，從中發揮自身影響力並試圖改變社會體系。
二. 黏著（stickiness）
沿用 Fiske 在 1992 年提出迷之重要特徵「區辯與秀異」，政治迷同樣會認 知到自己與他人差異，並在心中劃分一條界線，來分「我族」與「非我族」，
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討政治迷對所迷政治家之情感依附程度，會從時間的累積中增長，而這特徵也 呼應 Grossberg 在 1992 年提及，政治迷對於特定對象或特定政治理想，會產生 一種情感依戀。
舉例來說，當粉絲花費時間關注所支持的政治人物會如同消費者般，持續 累積所謂的情感資本（emotional capital），其會將內在的情感轉為實際行動，
去響應該政治家的相關社群貼文，也就是進一步將自我情感從心理層面，拓展
去響應該政治家的相關社群貼文，也就是進一步將自我情感從心理層面，拓展