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Q1 與 O-Q 數值相加的結果即為「異議後可信度」(Q2)，從下圖 Q1 與 O-Q 的對應 表中，可看出 Q2 的三種分布型態：
1. Q2 > 0，異議後可信度增加：民眾提議可信度較高，此時政府所提之異議無法 削弱民眾提議可信度，還可能強化民眾提議的可信度，此時若政府拒絕民眾提 議，可能較容易遭致質疑。
2. Q2 < 0，異議後可信度降低：政府回應可信度較高，此時政府所提之異議削弱 民眾提議可信度，此時若政府拒絕人民提議，可能較容易獲得認同。
3. Q2 = 0，異議後可信度不變：政府與民眾的論證可信度相同，此情形可能是議 題涉及完全矛盾的價值觀，而政府與人民各據一方無法妥協，或是礙於法規限 制，政府即便瞭解問題所在，但卻仍不得不拒絕民眾提議，而這也表示有必要 重新檢討政策規劃與法令內容。
民眾提議可信度
(Q1)
不可能 不太可能 不一定 可能 很可能
-2 -1 0 1 2
政 府 異 議 可 信 度
(O-Q)
不可能
2
0 1 2 3 4可 信 度 增 強 不太可能
1
-1 0 1 2 3不一定
0
-2 -1 0 1 2可能
-1
-3 -2 -1 0 1很可能
-2
-4 -3 -2 -1 0可信度減弱
圖
3-2
、異議後可信度(Q2)
對應表 資料來源：本研究整理第二節 研究設計
Liakopoulos (2000)指出，論證分析(argumentation analysis)的概念與內容分析(content analysis)類似，因為這兩種分析都試圖透過捕捉文本內的重要觀點，並將其轉化為分析 單位，以減少大量的原始資料。而本研究的資料分析工作亦是遵循類似的精神，並進一 步區隔為文本拆解階段與文本詮釋階段，具體進行方式分述如下：
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壹、 文本拆解階段
為了使用政策論證模型分析整篇文本，本階段的目的即是要從文本內容中析出蘊含 其中的各項政策論證要素。而此階段將借鏡內容分析法(content analysis)，將整篇文本拆 解成段落並進行編碼工作，以定義每個段落的屬性。而進行的流程則參考W. L. Neuman 就內容分析法的研究設計建議，做出以下規劃（王佳煌、潘中道、蘇文賢、江吟梓（譯）, 2014：469-501）：
定義分析單位
由於本研究所要探討的是政府回應內容的政策論證內容與論證模式，由於政策論證 模式涉及多項政策論證要素的組合，在分析時必須先判斷文本字句內容屬於何種政策論 證要素。由於文本內容的要旨或隱含意義，往往需要一個完整的段落才可能有效傳達與 判斷，因此文本的分析單位設定為「段落」。
發展抽樣計畫
公共政策網路參與平臺的「提點子」網路請願機制運作至今已超過二年，考量運作 初期相關制度可能未臻成熟以及本研究之篇幅限制，分析對象的時間範圍設定在 2017 年1 月至 12 月底已成案且已獲得政府回應的案件，母群體共 76 案。
而抽樣的方式，由於本研究屬質性研究，根據胡幼慧與姚美華（1996：148）的看 法，質性研究有別於量化研究所強調的信度與效度，其關注焦點為「社會事實的建構過 程，以及人們在不同的、特有的文化社會脈絡下的經驗和解釋」，因而質性研究的樣本 必須符合「『深度』和『多元社會實狀之廣度』的標準，而非量化研究所強調的代表性 (representativeness)、隨機(random)與統計推論所需之樣本量」。據此，本研究採取「立意 抽樣」(purposive sampling)的方式。Patton (2015: 264)認為，量化研究往往會採隨機抽樣 以避免個案挑選時所可能產生的偏差(bias)，然而這所謂的「偏差」，卻是質性研究所重 視的焦點，而抽樣考量主要是樣本的資訊豐富程度(information-richness)而非隨機。而 Patton 又依研究分析之目的，將立意抽樣區分為數種不同的策略，本研究擬採用「關鍵 個案抽樣」(critical/crucial case sampling)的方式。關鍵個案意指抽選在整體研究範疇中 擁有重要性，或者能夠戲劇性地凸顯觀點的個案作為樣本。由於在技術上不允許對所有
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Bhaiṣajyaguru 2017/3/11 6,625 2017/5/11 衛生福利
部 無
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Cheng
Cyn-thia 2017/10/20 5,685 2017/12/20 衛生福利 據現存的理論或研究結果作為編碼架構(Schreier, 2012: 84-87)，並依據 Dunn 的政策論證 模型及《公共政策網路參與實施要點》的規定內容作為編碼過程的指引。本研究的編碼
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家意見、常識(common sense)、政治性判 斷(political judgement)等資訊立論理由 出現(implicit and unstated)，因為並非所 有的論證都是完全透明的
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編碼方式與編碼策略
由於本研究以文本分析為主軸，對於文本的拆解不只是要提取文本所包含的關於次 數、頻率等顯性因子，而是要去探討每個段落所蘊含的真實定義。因此，本研究在編碼 時採用隱性編碼(latent coding)，隱性編碼也被稱為「語意分析」(semantic analysis)，亦 即編碼者必須尋找文本內容中所隱藏的、未加以言明的意義（王佳煌、潘中道、蘇文賢、
江吟梓（譯）, 2014：478）。在進行編碼時，編碼人員必須閱讀完一整個完整的段落之 後，再進行判斷該段落是否包含某些資訊。
有鑑於前章所提Gasper與George (1998)曾對編碼困難提出質疑，為避免從文本解析 出各項政策論證要素時可能會遇到的混淆情形，本研究在進行資料分析時，將進一步參 酌以下Dunn (2016: 343)所提出的資料編碼指引：
觀察角度：盡可能從利害關係人的角度來識別論證內容，因為利害關係人是 政策論據的主要來源。
識別順序：
1. 首先定位政策主張(C)：政策主張是論證的終點或產出結果。相較於政策相 關資訊(I)，政策主張具有普遍性，從政策資訊到政策主張之間的移動涉及 邏輯上的「推理式飛躍」(inferential leap)。
2. 可信度(Q)：指涉政策主張(C)之可信程度的相關語詞。
3. 政策相關資訊(I)：意指支持政策主張(C)的資訊，該資訊必須能夠回答以下 問題：論證是否能繼續？是否與本案件有關？
4. 立論理由(W)：立論理由是與政策相關資訊(I)相互結合以支持政策主張(C) 的要素。立論理由必須能回答以下問題：為何論證者有理由據以提出政策 主張？
5. 立論依據(B)：相較於立論理由(W)，立論依據(B)是立論理由(W)的深層理 論基礎，是較具通則性、普遍性的陳述。如果一項論證中有很多段落看起 來都很像立論理由(W)時，區分立論理由(W)與立論依據(B)的方式，是將較 具普遍性的陳述，歸類為立論依據。
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編碼規則評估與編碼信度檢測
在完成編碼架構之後，必須先試行編碼(trial coding)以測試編碼架構的可行性。根據 Schreier (2012: 148-162)的看法，在質化取向的內容分析中，由於編碼的目的是要對研究 對象進行更深入的詮釋，因此前導階段的測試對象，應直接從研究對象中選取，如此才 能實際測試編碼架構是否適用於所要分析的個案；而測試個案數量的選擇，必須同時考 量內容豐富程度（以儘可能對各項編碼規則進行測試）以及所需耗費的時間，因此測試 個案以占總分析數量的10%到 20%為宜；而進行測試前，首先要讓編碼人員瞭解研究問 題以及編碼架構，並在完成測試編碼後，與編碼員就不同的編碼結果進行討論，在釐清 各項差異是導因於對編碼規則的理解錯誤，抑或是編碼規則本身不夠明確清楚，接著再 進行相應的調整。
本研究的編碼人員共 2 位，一位為筆者本人（編碼員甲），另一位則是與筆者任職 同一機構、大學為本校政治系畢業之同事，對公共政策具備基本概念（編碼員乙）。編 碼前將先進行編碼者訓練，首先請編碼員閱讀本研究計畫、瞭解本研究之目的與研究問 題，並詳盡說明編碼方式。接著參考上述Schreier 的選案建議，以內容長度最短與最長 各一篇、第三篇則隨機選取，在已抽選出的 23 個樣本中挑出 3 案試行編碼，分別為編 號 3、7、22 等三案。在試行編碼進行階段，編碼員獨立完成編碼後，即針對彼此不同 之處進行討論，並根據討論內容修訂編碼架構中的指標內容。上述三案的試編碼結果，
隨著不斷反覆的討論與修訂編碼指標，兩位編碼員的相互同意度呈現逐漸上升的趨勢，
可見編碼指標內容說明已具備一定程度的完備性。
最後則需進行編碼者間的信度檢測，以確保編碼的一致程度。早期關於編碼者的信 度檢測，較常見的是參考Ole R. Holsti 的相互同意度係數(coefficient of reliability)與複合 信度(Composite reliability)。然而 Holsti 本人也指出，由於上述公式並未考量到編碼者間 相同的編碼結果，可能只是機緣巧合而非真正互有共識，因而該計算方式經常遭致批評 (Holsti, 1969: 137-140)。而 Klaus Krippendorf 所發展出的 α 係數，可測量觀察者、編碼 者、裁判者、評分者與測量工具間的一致性，是目前最被廣為使用與最知名的量數（王 佳煌、潘中道、蘇文賢、江吟梓（譯）, 2014：480）。因此本研究將參考 Krippendorff 的α 係數(Krippendorff’s α)作為信度檢驗的依據。
本研究的編碼架構中共有6 項編碼，分別為政策主張(C)、可信度(Q)、政策相關資
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訊(I)、立論理由(W)、立論依據(B)、其他雜項(M)等，透過下圖的「觀察同意度矩陣」
(matrix of observed coincidences)可呈現出所有可能出現的組合。
C Q I W B M
C 𝑂"" 𝑂"# 𝑂"$ 𝑂"% 𝑂"" 𝑂"" 𝑛"
Q 𝑂#" 𝑂## 𝑂#$ 𝑂#% 𝑂#' 𝑂#( 𝑛#
I 𝑂$" 𝑂$# 𝑂$$ 𝑂$% 𝑂$' 𝑂$( 𝑛$
W 𝑂%" 𝑂%# 𝑂%$ 𝑂%% 𝑂%' 𝑂%( 𝑛%
B 𝑂'" 𝑂'# 𝑂'$ 𝑂'% 𝑂'' 𝑂'( 𝑛'
M 𝑂(" 𝑂(# 𝑂($ 𝑂(% 𝑂(' 𝑂(( 𝑛(
𝑛" 𝑛# 𝑛$ 𝑛% 𝑛' 𝑛( 𝑛
圖
3-4
、觀察同意度矩陣資料來源：本研究參考Krippendorff (2004: 228)整理
而本研究隨機選擇編號 11 案件進行信度測試，兩位編碼員各自進行編碼後的結果 如下圖。
段落
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
編碼員甲： M C M C M W M M M M I W I M I 編碼員乙： M C M C M W M M M M I I I M I 段落
16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
編碼員甲： I I I M W W W W M M M M M M 編碼員乙： I I I M W W W W M M M M M M圖
3-5
、兩位編碼員的編碼結果 資料來源：本研究參考Krippendorff (2004: 227)整理兩位編碼員對每一個段落的編碼結果將包含兩對數值，分別為「甲─乙」與「乙─
甲」兩種組合，以第12 段落為例，編碼結果為“W-I”及“I-W”，而第 13 段落的編碼結果 則為“I-I”及“I-I”。最後可計算出“C-C”共 4 個(𝑂"" = 4)、“I-I”共 12 個(𝑂$$ = 12)、“W-I”
共1 個(𝑂%$ = 1)、“I-W”共 1 個(𝑂$% = 1)、“W-W”共 10 個(𝑂%% = 10)、“M-M”共 30 個 (𝑂(( = 30)，而總組合數為 58 個(𝑛 = 58)。而據此繪製的「觀察同意度矩陣」如下圖。
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C Q I W B M
C 4 0 0 0 0 0 4
Q 0 0 0 0 0 0 0
I 0 0 12 1 0 0 13
W 0 0 1 10 0 0 11
B 0 0 0 0 0 0 0
M 0 0 0 0 0 30 30
4 0 13 11 0 30 58 圖
3-6
、兩位編碼員的觀察同意度矩陣 資料來源：本研究參考Krippendorff (2004: 228)整理而 Krippendorff 的 α 係數，計算公式為 1 減去「觀察不一致數量」(observed disa-greement, 𝐷2)除以「預期不一致數量」(expected disagreement, 𝐷3)所得的商(Krippendorff, 2004: 228)：
α = 1 −𝐷2
𝐷3 = 1 − (𝑛 − 1)𝑛 − ∑ 𝑜( ((
𝑛:− ∑ 𝑛( (:
= 1 − (58 − 1) 58 − (4 + 0 + 12 + 10 + 0 + 30)
58: − (4:+ 0:+ 13:+ 11:+ 0: + 30:) ≒ 0.947
根據 Krippendorff 的建議，信度應維持在 0.8 的水準以上，若信度介於 0.67 到 0.8 之間，研究的結論可能僅能作為暫訂的參考(Krippendorff, 2004: 241)。本研究信度測試 結果為0.947，尚符合上述 Krippendorff 所建議的標準。
正式編碼
內容分析法對於正式編碼階段的進行建議，會因為研究的質化或量化取向而有所不 同。例如Krippendorff (2004: 131)與 Neuendorf (2002: 133)均認為，討論、共識建立應該 在編碼員訓練或測試階段就已經完成。因此在正式編碼時，編碼員應以前導階段（前測 或編碼員訓練）所制訂的編碼原則作為編碼的唯一依據，並獨立進行編碼工作，而此時 若編碼者之間仍持續互相討論，就可能會影響到編碼的信度。