第四章 研究分析與結果
第五節 環境的影響
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重新使用到、提到其目標的模因，因此雖然是在攻擊，但卻也是在傳播、複製該 文本的模因，故不同模因類種之間的關係並沒有 Best (1997)研究中所敘述得那麼 單純，不過個別模因類種彼此之間距離的確對於時間上的相關有關聯，因此代表 Best (1997)所探討的互利共存關係很可能存在，因為模因之間的親屬選擇關係會 使得有類同詞彙的主文集群之間有提升彼此複製成功率的現象(Hull, 2000)，這節 所驗證的假設 6、7 整體結果，可以在本章第八節的表 72 中看到。
第五節 環境的影響
要了解人口、牲口背後的動態最重要的就是區分密度依賴與密度獨立因素對 於數量的影響，不過要區分這兩者的影響卻很困難，尤其是當特定物種分布在很 廣的區域中時，很難分析不同地區物種變動是基於當地氣候等等的因素，還是基 於不同地區掠食動物的行為差異(Williams, Ives, & Applegate, 2003)，Bjørnstad, Ims, & Lambin (1999)也發現共時性的趨勢會受到當地環境動態的影響，所以本研 究在生態互動影響的假設分析所獲得的影響，也可能是基於網路環境所造成的，
因為本研究所研究的對象為網路文本，因此再區分造成密度依賴的數量回饋因素 與密度獨立的環境因素更加得困難，不過就算無法透過單一模型同時探討密度依 賴與密度獨立（環境）的影響，分開的統計分析結果仍然對於整體模因類種變動 趨勢的解釋有幫助，所以本研究採取同時透過統計分析針對密度與環境的因素進 行探討，在分析過不同密度相關的影響後，這節將針對個別網站頻道對於整體主 文特質和個別模因類種回文數的影響進行討論。
壹、 頻道對於整體主文的影響
Yahoo!奇摩新聞網站環境對於不同模因類種會產生一定程度的影響，本研究 透過獨立樣本 t 檢定分析不同頻道對於回文數是否有顯著的影響，在表 42 中為 Yahoo!奇摩新聞主文數量最高的前五個頻道與回文數的關係，可以看到沒有任何 一個頻道對於回文數有顯著的影響，其中文教頻道對於回文數的影響雖然不顯著 (𝑝 = .182)，不過卻是五個頻道中最強的。
表42： Yahoo!奇摩新聞不同頻道對於回文數的影響
頻道 個數 平均數 標準差 Levene 檢定(F 值) T 值 自由度 政治 112 80.35 208.937 .094 -.102 1759 生活 859 80.77 329.693 .003 -.436 1759 文教 197 49.35 163.656 2.868 1.334 1759 生活綜合 125 93.79 276.441 .122 -.605 1759 教育 199 87.57 401.904 1.086 -.484 1759
*：𝑝 < 0.05 **：𝑝 < 0.01 ***：𝑝 < 0.001
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表 43 為 Yahoo!奇摩新聞主文數量最高的前五個頻道與正向情緒的關係，可 以看到沒有任何一個頻道對於正向情緒有顯著的影響，其中教育頻道對於正向情 緒的影響雖然不顯著(𝑝 = .065)，不過卻是五個頻道中最強的。
表43： Yahoo!奇摩新聞不同頻道對於正向情緒的影響
頻道 個數 平均數 標準差 Levene 檢定(F 值) T 值 自由度 政治 112 .304 .116 .737 -1.304 1759 生活 859 .309 .117 5.122* -1.266 1749.6 文教 197 .299 .116 .832 .841 1759 生活綜合 125 .316 .114 .053 -1.085 1759 教育 199 .291 .110 10.625** 1.851 257.6
*：𝑝 < 0.05 **：𝑝 < 0.01 ***：𝑝 < 0.001
表 44 為 Yahoo!奇摩新聞主文數量最高的前五個頻道與負向情緒的關係，可 以看到沒有任何一個頻道對於負向情緒有顯著的影響。
表44： Yahoo!奇摩新聞不同頻道對於負向情緒的影響
頻道 個數 平均數 標準差 Levene 檢定(F 值) T 值 自由度 政治 112 .414 .135 .026 .567 1759 生活 859 .426 .132 .973 -1.467 1759 文教 197 .426 .130 .002 -.617 1759 生活綜合 125 .435 .119 5.199* -1.391 148.7 教育 199 .413 .131 .012 .941 1759
*：𝑝 < 0.05 **：𝑝 < 0.01 ***：𝑝 < 0.001
表 45 為 Yahoo!奇摩新聞主文數量最高的前五個頻道與字數的關係，可以看 到頻道對於字數有顯著的影響，其中生活、文教與教育這三個頻道都對於主文的 字數有顯著的影響。
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表45： Yahoo!奇摩新聞不同頻道對於字數的影響
頻道 個數 平均數 標準差 Levene 檢定(F 值) T 值 自由度 政治 112 698.37 371.735 3.960* 1.067 175.8 生活 859 818.94 836.726 30.756*** -4.652*** 1485.3 文教 197 595.62 324.725 11.229** 5.365*** 513.6 生活綜合 125 897.69 1190.424 9.012** -1.598 129.9 教育 199 640.96 329.991 9.333** 3.631*** 512.2
*：𝑝 < 0.05 **：𝑝 < 0.01 ***：𝑝 < 0.001
貳、 頻道對於模因類種的影響
在前一段中可以看到頻道雖然對於整體主文的回文數沒有顯著的影響，不過 它卻對於主文的不同特質，例如字數、情緒有一定的影響力，可是因為不同主文 之間本來就有很大的差異，因此本研究才會把主文根據其詞彙進行分群，建構不 同集群主文的模因很可能因為所受到的環境影響不同，而在整體主文的分析中降 低頻道影響的強度，因此在這段中本研究將針對個別集群進行頻道與回文數的分 析，表 46 中可以看到除了集群 5 與 7 以外，其他集群的主文大部分都來自生活 頻道，同時許多集群在個別頻道的主文篇數並不高，使得統計分析結果的意義不 大，所以在以下的統計分析中，本研究只針對個別集群主文數量高過 30 的頻道 進行分析。
表46： Yahoo!奇摩新聞各個集群主文在前 5 大頻道的分布
頻道 集群(k=7)
1 2 3 4 5 6 7
政治 25 28 16 13 1 1 28 生活 272 248 81 152 22 34 50 文教 56 81 11 9 24 9 7 生活綜合 33 37 19 18 0 0 18
教育 74 70 15 5 13 14 8 總和 530 565 157 242 66 79 122
表 47 中可以看到集群 1 主文在文教頻道中的回文數與不在該頻道主文的回 文數之間有顯著的差異，其中在文教頻道中主文的回文數平均為 11.70，而非在 該頻道中主文的回文數平均則為 59.27，因此文教頻道的環境對於集群 1 主文的 繁殖能力有一定程度的影響。
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表47： Yahoo!奇摩新聞集群 1 主文頻道與回文數的關係
頻道 個數 平均數 標準差 Levene 檢定(F 值) T 值 自由度 生活 272 53.80 178.936 .136 .043 528 文教 56 11.70 20.606 3.942* 3.860*** 511.8 生活綜合 33 41.82 44.363 .796 .297 528
教育 74 90.47 527.867 5.894* -.681 75.3
*：𝑝 < 0.05 **：𝑝 < 0.01 ***：𝑝 < 0.00
表 48 中可以看到不同頻道對於集群 2 主文的回文數的影響，結果顯示集群 2 的主文並不受到不同頻道的影響。
表48： Yahoo!奇摩新聞集群 2 主文頻道與回文數的關係
頻道 個數 平均數 標準差 Levene 檢定(F 值) T 值 自由度 生活 248 53.69 140.410 .137 -.048 563 文教 81 66.25 162.750 3.248 -.917 563 生活綜合 37 68.59 114.783 .000 -.702 563 教育 70 46.16 133.461 .336 .473 563
*：𝑝 < 0.05 **：𝑝 < 0.01 ***：𝑝 < 0.00
表 49 中可以看到不同頻道對於集群 3 主文的回文數的影響，結果顯示集群 3 的主文也並沒有受到不同頻道的影響。
表49： Yahoo!奇摩新聞集群 3 主文頻道與回文數的關係
頻道 個數 平均數 標準差 Levene 檢定(F 值) T 值 自由度 生活 81 125.80 180.762 2.861 .413 155
*：𝑝 < 0.05 **：𝑝 < 0.01 ***：𝑝 < 0.00
表 50 中可以看到不同頻道對於集群 4 主文的回文數的影響，結果顯示集群 4 的主文並不受到不同頻道的影響。
表50： Yahoo!奇摩新聞集群 4 主文頻道與回文數的關係
頻道 個數 平均數 標準差 Levene 檢定(F 值) T 值 自由度 生活 152 142.27 657.057 2.513 -.948 240
*：𝑝 < 0.05 **：𝑝 < 0.01 ***：𝑝 < 0.00
因為集群 5 沒有在任何一個主要頻道中有超過 30 篇主文，因此本研究並不
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針對它進行環境相關的分析，表 51 中可以看到不同頻道對於集群 6 主文的回文 數的影響，結果顯示雖然在生活頻道中主文的回文數與非在該頻道主文的回文數 的標準差有顯著的差異，不過集群 6 主文的回文數並不受到不同頻道的影響。
表51： Yahoo!奇摩新聞集群 6 主文頻道與回文數的關係
頻道 個數 平均數 標準差 Levene 檢定(F 值) T 值 自由度 生活 34 150.0 536.581 4.048* -1.127 34.3
*：𝑝 < 0.05 **：𝑝 < 0.01 ***：𝑝 < 0.00
表 52 中可以看到不同頻道對於集群 7 主文的回文數的影響，結果顯示集群 7 的主文並不受到不同頻道的影響。
表52： Yahoo!奇摩新聞集群 7 主文頻道與回文數的關係
頻道 個數 平均數 標準差 Levene 檢定(F 值) T 值 自由度 生活 50 63.30 130.785 .994 .394 120
*：𝑝 < 0.05 **：𝑝 < 0.01 ***：𝑝 < 0.00
透過不同統計檢定的結果可以發現網路頻道對於主文文本特質的影響很大，
不過卻對於回文數的影響不高，因此頻道的關係很可能是透過間接的方式影響模 因類種的數量，以影響文本特質的方式來影響主文的回文數，不過這個關係很難 明確得分析，畢竟任何一個生物群體所居住的環境都處於隨時在改變的狀態，在 任何時間與地點物理與生理的環境因素都在變動(Ranta, Lundberg, & Kaitala, 2006)，網路文本所處於的環境變動得速度絕對不會輸自然生態的環境，同時對 於任何一篇主文而言其他主文也算是會影響自己的環境因素之一，因此環境影響 真正的強度需要長期資料的累積來確認，這節所驗證的假設 8、9 整體結果，可 以在本章第八節的表 72 中看到。