研究流程

（四） 2017 年 7 月 27 日發出的「她嗆學弟「你應該不敢性侵我」結果真的被性 侵了...」，此新聞共有 2,062 個讚、135 則網友留言、50 次分享。

本研究針對 4 篇貼文總留言，共計 1,333 則留言進行序列分析，包括某單個留 言下面的網友回覆都有納入本研究的數據來源。

二、 研究流程

（一） 研究架構

為瞭解《ETtoday 新聞雲》Facebook 粉絲專頁之留言情形，首先根據本研 究設定三個研究問題、確認研究樣本的範圍及整理相關文獻，依序進行

分析與資料編碼，將歸類內容以「滯後序列分析法」 (Lag-sequential analysis) 進行 留言內容分析與互動情況探討，並整理歸納研究結果。

（二） 研究程序

本研究採用「滯後序列分析法」來分析上列研究樣本，首先簡單介紹滯後序列 分析法，再談其程序步驟。滯後序列分析法是有順序性的編碼，觀察編碼與編碼之 間的關係，並找出具有顯著關係 (z-score) 的編碼。

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一般序列均呈隨機 (Random) 之現象，對數列未來結果無法確定，故以機率分 配方式來表示者，稱之為未確定或隨機性時間序列 (Non-deterministic or Stochastic Time Series)。但是，滯後序列分析以「時間順序型態」出現之一連串觀測值的集 合，也就是對某動態系統隨時間連續觀察，所產生有「順序」的觀測值之集合，且 各觀測值間通常都存在相關性，時間相隔越短之兩觀測值，其相關性越大，依照變 數本身過去的資料所存在的變異型態來建立模型，行為編碼須以時間「舊至新」之 順序排列（施惠蘭，2009）。

研究內容以《ETtoday 新聞雲》粉絲專頁色情貼文留言，做為蒐集與分析之資 料來源。

（三） 編碼方式

以網友觀看性侵新聞後，貼文之「留言」為研究分析對象，並依照網友留言時 間「由舊至新」順序排列，得到一連串的事件序列觀察樣本後，以接收分析做為理 論依據，將重點放在閱聽人與文本間的互動，本研究將閱聽人在《ETtoday 新聞雲》

Facebook 粉絲專頁留言進行編碼。

兩位編碼者依據 Mcalister 等人 (2004) 所使用的「句子提示」(sentence openers)，

將受試者的發言目的分為六種類別。

1. CA1：表達同意或支持 (Support) 2. CA2：提出挑戰 (challenge) 3. CA3：提出論點或證據 (Inform) 4. CA4：提出疑問 (Question) 5. CA5：進行推理或歸納 (Reason) 6. CA6：其它 (Maintain)

另外，因為留言當中有非常多的表情符號或貼圖，此類別無法透過「句子提示」

來分類，故增加 CA7 表情符號或貼圖，而同樣因為閱聽人留言「梗圖」眾多，同樣 新增 CA8 梗圖－表達同意或支持、CA9 梗圖－提出挑戰等類別，來進行探討。梗圖

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本研究資料蒐集的方式為研究者直接進入《ETtoday 新聞雲》粉絲專頁，進行 觀察並記錄各式訊息內容，並無逐一向社群管理人或使用者取得同意。

因而本研究在此引用Facebook 官方公佈的「使用條款」，提醒使用者分享內容 與資訊的聲明提到 (CheckFacebook.com, 2011)：

（一） Facebook 隱私設定：「我們相當重視您的隱私，因此我們設計了資料政 策，以審慎詳細說明您可如何使用Facebook 來與他人分享內容，以及我們可 如何收集和使用您的內容及資訊。我們建議您詳閱資料政策，並據此作出更加 明智的決定。」

（二） Facebook 分享您的內容和資訊：「當你發佈內容或選擇公開資訊，代表你