第二章 文獻回顧
第三節 新聞框架研究
三、 框架的外部結構
（一）橫向：從框架清單到框架網絡
在經典的大眾傳播理論中，不論是框架分析、議程設定22還是預示效果理 論，對於框架的想象都是線性的，是可以按照顯要性高低（張卿卿， 2002；羅 世宏， 1994；陳雅妤，2012；McCombs and Shaw, 1972）或時序先後（Pan & Kosicki, 1993, p.64）或框架方向（包括支持/反對、正面/負面等立場，黃瀚庭，2009；Tankard et al,. 1991）排列成線性清單的。但在線性清單上，框架間彼此獨立，除了數量 順序外，我們對於框架間的關係一無所知。
可是事實上，除了篇幅短小的新聞快訊外，新聞文本都是由數個框架組裝而 成（van Dijk, 1988）。框架正是在競爭、結盟、寄生等關係中，才得以連結成一 個完整的議題，例如在 Gamson(1989)對核能議題的框架包裹的分析，「進步」
框架和「二元」框架23會在不同社會情境中，時而競爭意義建構的獨佔，時而又 共同結盟安撫人民對於戰爭的恐懼、為政府核能項目背書，因而一個完整的框架 研究不應該排除掉關係不談，只看數量差異。
儘管所有量化方法都不可避免地需要化繁為簡、進行某種程度的概化，但研 究者仍然可以選擇更切合研究問題的理論模型或量化工具，來避免重要細節的流 失。
以網絡化議題設定模型（Network Agenda Setting）為例，該模型的提出者
（Guo & McCombs, 2011; Guo, 2012; Vargo & Guo & McCombs & Shaw, 2014）認 為媒體除了可以將議題的顯要性和議題屬性傳遞給閱聽眾之外，還可以將「議題 之間的連結關係」遞給閱聽眾，例如當媒體常常在同一則新聞中提及外交與經濟 議題，這樣的連結會傳遞給閱聽眾，使閱聽眾認為外交與經濟議題有關，因而研 究者不僅將議題頻次納入模型，同時也將議題之間的相互聯結納入考量，在研究 方法的設計上結合社會網絡分析法（social network analysis），他們以網絡化的 思路補充和修正了傳統的議程設定理論的模型（如圖四）。
22 臺灣社會普遍將 Agenda-setting 翻譯成議題設定，但筆者認為「議題」二字更貼近英文詞彙中「issue」
的概念，而「agenda」在牛津英文詞典中的定義是「a list of items to be discussed」，乃多個議題的組合，與
「議程」（議事程序，待議之事的先後順序）更吻合。
23 原文為 dualism，是對核能保持的要麼是魔鬼要麼是天使的二元論觀點，Boyer(1985)將其解釋為：「要 麼文明會在核武器的爆炸中毀滅，要麼原子化的未來將會是一個無與倫比的美麗新世界」。
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而 Vargo、Guo、McCombs 與 Shaw（2014）用這個模型對 2012 年 Twitter 上美國總統大選有關的鉅量資料進行了實證分析，該研究驗證了網路議題設置模 型之效度，研究發現了 Obama 的支持者受到垂直型（vertical）媒體的影響更顯 著，而 Romney 的支持者則受到親共和黨的水平型（horizontal）媒體影響更大，
該研究證明了網路議題設置模型在實證上具有可操作性和可信度。
圖四 網絡化議題設定模型與傳統議程設定模型之比較
但框架研究與議程設定理論在研究旨趣上有著一定的差別，前者關注新聞言 說的論述活動，而後者關注傳播效果如何（臧國仁，1999，p.305）。所以儘管 該模型建立了議題網絡的雛形，卻和傳統的議程設定理論相同，急匆匆地進入媒 體議題網絡和大眾議題網絡的相關性檢驗，仍舊沒能解決傳統議程設置「沒有理 論架構整合，卻快速累積了零散孤立的實證結果」的問題（McCombs, 1981/轉引 自：張錦華，1990）。同時也留下了一堆它無心或無力面對的問題——議題網絡 何以長這樣、議題間的連結何以形成，而這正是本研究的重點。
因而本研究向網絡化議題設定主要借鑒的不是它的效果研究的傳統，而是它 所使用的網絡化模型，主張將社會網絡分析法納入傳統框架分析中，以框架網絡 取代框架清單，將框架叢集概念化為關聯的整體，而非分散與獨立的個體。
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（二）縱向：框架的層級結構
van Dijk（1980, 1988）的批判論述分析法（critical discourse analysis, CDA）
中有一套關於新聞論述主題和整體基模（schemata）的架構設想，首次突出了新 聞框架與命題間的層級結構：
a) 命題（proposition）：即語言和思想最小的、獨立的意義組成單位（p.31），
命題具有層級特徵，最小的命題存在於句子中，更高一層的宏觀命題存 在於篇章段落等宏觀結構中，即段落主題，而整篇文章可以由數個宏觀 命題組成，將它們串聯起來的就是更高層級的宏觀命題，即文章主題。
雖然 van Dijk 並沒有直接使用框架這個詞，而是使用了主題（theme）、
話題（topic），但他對主題的定義——文本的中心意義——與前文對框 架之定義相似，因而本文將借鑒此架構作為框架外部組成的理論基礎。
b) 宏觀規則（macro-rules）：即對命題的層級關係進行界定的規範，同時 也是從文本中推導出主題/框架的方法，而這個規範通常是歸納的24，將 數個低層級的命題歸納成一個高層級命題，層層收斂，最終形成樹形關 係，如圖五。
圖五 命題層級結構圖（van Dijk, 1988）25 四、 移民的新聞框架研究
前面兩部分回顧了框架理論作為一個理論武器的潛在效用，接下來這一部分 要回顧的是框架理論作為一個理論武器它實際上發揮過怎樣的功能，幫助既往的 研究者解決了哪些研究問題。為了更貼近本研究的研究問題，我選取移民的新聞 框架研究作為回顧的對象。
24 在曾慶香的譯本中，對應的語彙是「刪減原則」，有三種方式：刪略（deletion）、概括（generalization）
和組織（construction）。
25 P 為命題（proposition）之縮寫，M 為宏觀命題（macro-proposition）之縮寫。
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Lakoff 和 Ferguson（2006）批判地總結了 2006 年布希公開發表的呼籲「綜
另一項移民框架研究來自 Vliegenthart 和 Roggeband（2007），他們分析了 1995 到 2004 年間荷蘭的國會和新聞媒體資料，歸納出了五類（荷蘭）移民框架：
借鏡於框架理論，我們可以透視新聞文本中篩選、整合與突出訊息的內在邏 輯，並且這個內在邏輯是媒體組織、記者個人、社會價值等多方面共同作用的產 物，因而我們可以透過分析歷時性的新聞框架之形構來反思媒體組織、記者個人 與社會價值之間的共識是如何形成的。
除此以外，van Dijk（1988）的研究提醒我們新聞框架的外部結構，在橫向 上是網絡化的結構，在縱向上是層級結構，然而過去傳統框架分析常常預設框架 間的關係是線性的，忽視了橫向的框架網絡與縱向的框架層級。這兩點缺失均將 在我第三章提出的研究方法中得到一定程度的解決，解決的方法，前者參考 Guo 和 McCombs（2011）提出的網絡化議題設定模型（Network Agenda Setting），
在傳統內容分析基礎上引入社會網絡分析法，得到如圖六所示的框架網絡作為分 析對象，而後者使用資訊科學的層級式聚類演算法，以框架網絡為基礎對框架進 行層層歸納。
圖六 從框架清單到框架網絡
而 Gamson（1989）和 Van Gorp（2007）提出的「詮釋包裹」取徑則為本文 的人工建構框架類目與質性分析提供了參考標準，使我們可以按照他提到的標準 識別出有意義的框架裝置（符號），再回到文本中歸納得到框架包裹中的推理裝 置和主要的核心論點，並且比較媒體框架的內部構成的異同。
這兩種研究取經搭配著用，研究者就好似有了一副望遠鏡，想看框架的內部 組成，就用「詮釋包裹」把鏡頭拉近，想看框架的外部結構，則可以用框架網絡 分析法將畫面拉遠，看全局，或者用框架層級拉遠，看縱深的宏觀框架。
第四節 文獻小結
本章依次回顧了婚姻移民研究、民族主義研究和框架研究，這三塊研究分別
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指向我的研究對象、研究理論和研究方法。 立一個屬於自己的民族國家。而且民族作為一個有限的想象共同體（Anderson, 2007/吳叡人譯，2010），它的內部向心力主要來源於對危險他者的仇恨與恐懼， 的理想模型。Gamson（1989）與 Van Gorp（2007）提出的框架包裹模型就告訴 我們框架的內在構成有三個不同的層次：符號、論點、文化現象，可以具體地、
結構化地重建框架，使原本空洞的框架內涵變得飽滿。van Dijk（1988）則告訴
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我們框架的外部構成是有縱深、有層級的。而 Guo 和 McCombs（2011）的網絡 化議題設定模型則提醒我們議題與議題、框架與框架之間並不是獨立存在的，而 是彼此相關聯的網絡結構，我們可以借用社會網絡分析法來分析框架的宏觀結 構。本研究在資料分析過程中也會遵照上述理想型，一方面討論框架的內在組 成，另一方面也會關照框架與框架形成的共現網絡是如何隨時間發生變化。
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第三章 研究方法
俗語有云：工欲善其事必先利其器，研究方法是研究者賴以回答研究問題的 利器，在這一章中我將順著從抽象到具象的邏輯介紹本文的研究方法「基於語料 庫的質性內容分析」，第一節介紹「基於語料庫的質性內容分析法」的資料處理 邏輯，第二節具體展示此研究方法如何應用在本研究之中的，並且交代前測的目 的、執行過程與結果。
第一節 基於語料庫的質性內容分析
結合大數據方法來做歷史資料的內容分析和論述分析，讓讀者可以在數據里 讀懂新聞，是我在方法設計上努力的方向。
為了達到這個目標，在研究方法的設計中，研究者必須盡量平衡人工詮釋與 自動化計算、質性方法與量化技術。因為，一方面歷史資料橫跨的時間範圍很長，
資料量龐大，藉助自動化演算法之力，可以幫助研究者快速篩選出有效的分析對 象、提升分析的準確度、提供更多創見；但另一方面，我們也認識到機器生產出 來的知識並不足以完全解釋複雜的社會真實，因而引入人為約束是十分必要的，
研究者的領域知識、閱報經驗、社會常識仍舊是理解和處理數據最可靠的依據。
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