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第四章 研究發現
一、描述性統計分析
本研究問卷共計回收 1006 份，有效問卷 816 份，有效回收率為 81.1%。在 本研究完整填答的 816 個有效樣本中，男性有 501 人，佔 60.2％。本研究中總樣 本平均年齡為 35.31 歲（SD = 13.07），其中 35 歲以下的使用者共 496 人，佔了 樣本總數的 60.8％，但樣本中也不乏年齡偏高的使用者，有將近四分之一（24.3
％）的樣本為 48 歲以上的使用者。受試者將近一半為大專院校畢業學歷（45.3
％），超過三分之一具有研究所以上學歷（33.8％），整體來說教育程度偏高。而 收入的部分，樣本中多數人（21.5％）薪資為 1 萬元以下，顯示填答者可能多數 為學生或是低薪的族群，其次為中位數群組，薪資水平落於 3 萬元至 4 萬元之間
（16.1％）。
本研究樣本平均每天使用 Facebook 的時間為 2.46 小時（SD = 2.56），擁有 的 Facebook 朋友數量多數為 101 到 400 人（佔總樣本的 43％），其次有四分之 一（25.0％）朋友數量介於 401 到 800 人。就政治興趣而論，5 分為最高分，本 研究樣本平均得分為 2.92，可見整體來說不算熱衷於政治。就政黨傾向而言，本 研究有效樣本中有超過一半（50.8％）宣稱自己「不支持任何政黨」或「選人不 選黨」，台灣兩大主要政黨的支持者皆不到樣本數的五分之一（國民黨：15.9％；
民進黨：18.8％），代表多數為中間選民，而選擇「其他政黨」的 40 人中，有超 過一半（24 人）支持「綠黨社會民主黨聯盟」。至於意識形態的部分，宣稱泛藍 者共 204 人，佔四分之一（25％），泛綠者共 293 人，佔了超過三分之一（35.9
％），而另有將近百分之四十（39.1％）的人無明顯政治意識形態，即兩黨都支 持、都不支持或無意見、無所謂。
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如表 3 相關分析結果顯示，Facebook 消極政治使用與政治知識、政治效能、
政治興趣、意識形態強度、傳統媒體使用、Facebook 朋友規模及討論網絡異質 性等皆有統計上顯著的正相關，而與 Facebook 結構多元性有顯著負相關（政治 知識：r = .11, p < .05；政治效能：r = .35, p < .01；政治興趣：r = .46, p < .01；意 識形態強度：r = .25, p < .01；傳統媒體使用 r = .48, p < .01；Facebook 朋友規模：
r = .27, p < .01；討論網絡異質性：r = .43, p < .01；Facebook 結構多元性：r = -.25,
p < .01），顯示較具備政治知識、政治效能、政治興趣高、有強烈意識形態、頻 繁利用傳統媒體獲取新聞資訊、Facebook 朋友數量多、與異質性他人頻繁進行 討論的人，以及 Facebook 朋友組成意見較缺乏多元性的使用者，可能較熱衷於 Facebook 的消極政治使用。
而 Facebook 積極政治使用，則與政治效能、政治興趣、意識形態強度、傳 統媒體使用、Facebook 朋友規模、Facebook 人口學異質性及討論網絡異質性等 皆有統計上顯著的正相關，並且同樣與 Facebook 結構多元性有顯著負相關（政 治效能：r = .27, p < .01；政治興趣：r = .34, p < .01；意識形態強度：r = .25, p < .01；
傳統媒體使用 r = .29, p < .01；Facebook 朋友規模：r = .30, p < .01；Facebook 人 口學異質性：r = .13, p < .01；討論網絡異質性：r = .54, p < .01；Facebook 結構 多元性：r = -.18, p < .01）。顯示較具備政治效能、政治興趣高、有強烈意識形態、
頻繁利用傳統媒體獲取新聞資訊、Facebook 朋友數量多、Facebook 朋友組成的 人口學異質性高、與異質性他人頻繁進行討論，以及 Facebook 朋友組成意見較 缺乏多元性的使用者，可能較熱衷於 Facebook 的積極政治使用。
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本研究的樣本中，有將近七成（69.7％）的 Facebook 使用者表示平常上 Facebook 至少「經常」看到政治、時事或公共議題相關的訊息，有高達近九成
（88.3％）的使用者表示看到政治訊息時至少會「稍微留意」，且有八成（79.9
％）的使用者當看到 Facebook 上的政治資訊時，至少會偶爾點閱，可見本研究 的樣本就 Facebook 消極政治使用的部分，頻率頗高。至於 Facebook 積極政治使 用的表現，有將近一半（48.6％）的使用者「幾乎不」或「很少」對 Facebook 上的政治或選舉訊息按讚，將近四分之三（74.5％）「幾乎不」或「很少」分享
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Facebook 上的政治或選舉訊息，而當 Facebook 使用者在看到政治或選舉相關訊 息時，更有將近一半（48.6％）的比例不會留言評論，顯示就本研究樣本而論，
Facebook 積極政治使用的程度偏低。上述 Facebook 消極與積極使用情形，如下 列表 4「Facebook 消極與積極使用量表頻率佔比」所示。
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看到政治或選舉相關的新聞，而更有高達 97.1％的使用者表示當他們接觸到在報 章雜誌、電視、廣播上政治或選舉相關新聞時，會注意該則新聞的內容。
二、Facebook 積極/消極政治使用與 Facebook 政治參與、線 下政治參與的關係
研究假設 1a 認為在控制了人口學變項、政治傾向、傳統媒體政治使用、Facebook 網絡組成與討論網絡異質性的情況下，Facebook 積極政治使用和（1）Facebook 政治參與（2）線下政治參與有正面關係。根據表 5 多元迴歸分析的結果，Facebook 積極政治使用的程度愈高，其 Facebook 積極政治參與的頻率愈高（β = .38, p
< .001），但線下政治參與的頻率卻愈低（β = -.13, p < .01），因此假設 1a 只獲得 部分支持。而假設 1b 認為在控制了人口學變項、政治傾向、傳統媒體政治使用、
Facebook 網絡組成與討論網絡異質性的情況下，Facebook 消極政治使用和（1）
Facebook 政治參與（2）線下政治參與無顯著關聯。表 5 多元迴歸分析之結果顯 示，Facebook 消極政治使用與無論 Facebook 政治參與或線下政治參與，皆無統 計上顯著相關，故假設 1b 成立。
此外，表 5 的迴歸係數也顯示，年齡愈小的 Facebook 使用者，其 Facebook 政治參與（β = -.14, p < .01）及線下政治參與（β = -.13, p < .001）的頻率都愈高；
針對政治知識的部分，政治知識愈充分的 Facebook 使用者，愈常進行 Facebook 政治參與（β = .06, p < .05）。就政治效能來看，Facebook 使用者的政治效能愈高，
愈可能進一步提升 Facebook 上的政治參與（β = .10, p < .001），卻愈少參與線下 的政治活動（β = -.12, p < .01）。此外，Facebook 使用者擁有愈高的政治興趣，愈 可能參與 Facebook 上的政治活動（β = .06, p < .01）。有關意識形態強度的部分，
本研究顯示意識形態強度可以正面預測 Facebook 政治參與，（β = .07, p < .01），
卻對線下政治參與有負面影響（β = -.08, p < .05）。
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就傳統媒體政治使用的部分來看，愈常利用傳統媒體如報章雜誌、電視、廣 播等獲取政治或選舉相關新聞的閱聽人，則 Facebook 政治參與的程度愈低（β = -.05, p < .01），也對愈不可能參與線下政治的政治活動（β = -.07, p < .05）。此外，
從表 5 的統計數據可發現，Facebook 上的好友數量會對使用者的參與行為產生 影響，具體而言，Facebook 好友數量愈多，則在 Facebook 上進行政治參與的頻 率愈高（β = .10, p < .001），但在線下參與政治活動的頻率卻愈低（β = -13, p
< .001）。至於 Facebook 網絡結構的多元性，則對 Facebook 政治參與有負面影響
（β = -06, p < .001），但與線下政治參與沒有顯著關聯。
針對 Facebook 網絡結構異質性的部分來看，本研究中有關 Facebook 朋友組 成的網絡結構異質性三個面向，包含「價值觀異質性」、「人口學變項異質性」以 及「意識形態異質性」等，在多元階層迴歸分析中對無論 Facebook 政治參與或 線下政治參與皆沒有統計上的顯著影響。此外，人口學變項中的性別、教育程度、
收入等，也與 Facebook 政治參與或線下政治參與皆沒有顯著關聯。
三、討論網絡異質性與 Facebook 政治參與、線下政治參與的 關係
研究假設 2 認為在控制了人口學變項、政治傾向、傳統媒體政治使用與 Facebook 網絡組成的情況下，討論網絡異質性與（1）Facebook 政治參與（2）
線下政治參與有正面關係。如前列表 5 的迴歸係數所示，討論網絡異質性與 Facebook 政治參與有顯著關聯，兩者呈現正相關（β = .21, p < .001），但討論網 絡異質性與線下政治參與，則呈現顯著的負相關（β = -.25, p < .001），因此假設 2 只獲得部分支持，就線下政治參與的部分，本研究的數據與研究假設並不相 符。
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四、討論網絡異質性作為 Facebook 政治使用影響政治參與的 中介變項
研究問題 1 試圖進一步探究「討論網絡異質性」是否為 Facebook 消極/積極 政治使用及 Facebook 政治參與、線下政治參與兩種公眾參與行為之中介變項？
針對此問題，本研究透過 Hayes（2007）所提倡的拔靴法（bootstrapped）中介分 析來檢驗上述變項的間接關係，並使用 Hayes 所發展的 SPSS 巨集「PROCESS」
指令來執行多變量間的間接效果分析。4
本研究使用「PROCESS」中 Model 4 模型（template）進行迴歸分析，在控 制本研究 所有控制 變項的情 況下，操 作 Facebook 消極與 積極政治 使用對 Facebook 政治參與及線下政治參與的中介效果分析，得到的結果呈現如表 6 及 表 7 所示。
根據表 6，從所有樣本自重抽 5000 次所獲得的中介分析結果，95％的信賴 區間皆不含 0，顯示以整體樣本來看，Facebook 消極與積極政治使用對於 Facebook 政治參與的間接效果皆達統計顯著水準（消極使用：B＝.10, SE＝.02, [95％CI＝.0562, .1427]；積極使用：B＝.14, SE＝.02, [95％CI＝.0654, .1186]）， 即 Facebook 消極與積極政治使用程度愈高，討論網絡異質性也愈高，而異質性 討論會進一步增加民眾的 Facebook 政治參與。
表 6 也顯示，Facebook 消極與積極政治使用透過討論網絡異質性影響線下
4 Baron 與 Kenny（1986）經典文章中關於中介變項檢驗的統計作法，有三個檢驗條件，而最後 一個就是「加入中介變項後，自變項的效果有被削弱」。過去此條件大多都以 Sobel test 的係數相 乘法來檢驗其顯著性，但近年來則是逐漸流行用 Bootstrapping（拔靴法）來進行檢驗。而本研究 所援引 Hayes（2007）提倡使用的拔靴法，從方法論的角度來看，是把樣本本身當作母群體，重 複反覆抽樣 5000 次，這 5000 次估計值會呈現出一個新的分佈，於是便能求出一個信賴區間，若 此區間未經過 0，則可確定達統計上的顯著。相較於 Sobel test，此自重抽法有更多好處，如免去 Sobel test 對於中介效果常態分佈的預設，也省去計算標準誤的步驟（Hayes, 2009）。
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政治參與的間接效果，也達統計顯著水準（消極使用：B＝-.01, SE＝.00, [95％
CI＝-.0094, -.0036]；積極使用：B＝-.01, SE＝.00, [95％CI＝-.0165, -.0083]）。另 外，表 7 的數據指出，Facebook 消極政治使用對線下政治參與無顯著直接關係，
卻透過討論網絡異質性產生間接的負面關係，換言之，Facebook 消極政治使用 對線下政治參與無影響，卻會經由與異質性他人討論，而間接對線下政治參與產 生影響；而 Facebook 積極政治使用，則對線下政治參與有直接的負面關係，也 有間接的負面關係，可見 Facebook 積極政治使用程度愈高，線下政治參與的程 度會愈低，而透過討論網絡異質性的中介，更無益於 Facebook 使用者進行線下 的政治參與。
表 6：Facebook 政治使用至 Facebook/線下政治參與中介分析結果(全) 間接效果係數 拔靴後標準誤 信賴區間 FB 消極政治使用→討論網絡異質性→FB 政治參與
表 6：Facebook 政治使用至 Facebook/線下政治參與中介分析結果(全) 間接效果係數 拔靴後標準誤 信賴區間 FB 消極政治使用→討論網絡異質性→FB 政治參與