第五章 結論與建議
第三節 研究限制與建議
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在⾒證臺灣調查使上第⼀次在最重要的 2020 臺灣總統⼤選中，使⽤市話 加⼊⼿機加權的調查中，我們⽐對了調查結果，也發現了其差異性和需要改 進的⽅向。
市話加⼊⼿機加權的調查⽅式，是⼀個全新的領域，除了 2020 臺灣總統
⼤選民進黨黨內初選開啟了這樣的加權模式，以其坊間少數的幾次個別調查
（包含筆者於本研究中取得的單⼀次個別市話加⼊⼿機加權的調查資料），
⽬前臺灣的所有調查（政府政策、選舉、市調），都還維持著傳統市話調查的
⽅式，並沒有太多針對市話加⼊⼿機加權的調查或相關研究。
隨著科技使⽤習慣的改變，傳統市話消失於⽇常⽣活中，只是時間早晚 的問題，未來的民意調查⽅式會轉變成什麼樣的型態，無法預⾒，但是期待在 轉型的過程中，能夠有更多類似的調查，做為有興趣研究此類議題學者的研 究資料來源，來加強此研究之信度與效度，對民意調查產⽣更多貢獻與更⼤
的影響⼒。
第三節 研究限制與建議
研究進⾏與論⽂書寫的時間點，剛好對應台灣民意調查發展史上第⼀次於⼤
型的政治公共事件上，也就是台灣民主進步黨 2020 年總統⼤選之黨內初選，第
⼀次使⽤市話加⼊⼿機加權調查，進⾏政治民意調查⽅法。
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說明，本研究採取的⼤數據資料庫為 LOWI 輿情監測系統（LOWI Public SentimentMonitoring Service），為台灣⽬前市場上業界較常使⽤的幾個⼤數據資料庫之⼀，
透過關鍵字搜尋，可以針對台灣網際網路上包含網路、論壇、社群等，進⾏資料 掘取（Data Mining），甚⾄進⾏正負聲量的分類，但是我們知道，正負聲量的歸 類是基於⽂字上對情緒的描述，透過機器歸類，也就是說當⾯對嘲諷性或反諷性 的⽂字描述似，⼈⼯智慧有沒有辦法做正確的判讀，是有疑問的，例如：網路上 有⼈說「你好棒棒」，是真的覺得「好棒」，還是其實是⼀種反向的厭惡。⽽⼤
數據資料庫⾯對如此複雜的⼈類情緒透過⽂字表述時，是否真的這麼聰明，不得
⽽之。本研究在⼤數據端正負聲量的對⽐分析上，是基於相信 LOWI ⼤數據資料
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由於數據資料倍數增⾧，未來資料掘取（Data Mining）的專業⼈員會是最有 錢景的⼯作之⼀，和市話民調根基於統計學的原理不同的是，統計學基於數學理
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另外在關鍵字的選擇上，此次研究以臺灣兩政黨之主要候選⼈，蔡英⽂與韓 國瑜之⽀持度做為⽐較，在⼤數據資料庫截取的關鍵字上，也僅搜尋”蔡英⽂”、”
韓國瑜”在與調查時間重疊的時間點上，⼆個⼈在網路上的整體正向聲量，並沒 有嚐試多重關鍵字，例如：”蔡英⽂””選舉”、”蔡英⽂””兩岸政策”、”蔡英⽂””總 統”，”韓國瑜””⾼雄市⾧”、”韓國瑜””愛之船”等其它更細部搜尋得出的結果之⽐
較。
同時由於市話調查中只針對候選⼈的⽀持度進⾏調查，並沒有對不⽀持度及 原因進⾏調查與深⼊探究。研究中以正向聲量做為⽀持度進⾏⽐對，並沒有機會 反向驗證網路⼤數據負向聲量與不⽀持度的對⽐是否吻合？若不吻合，原因可能 為何？
建議未來專精於此議題的專家學者在取得更多調查數據後，有機會⽐對更多 網路⼤數據聲量，透過更多元的關鍵字與關連性搜尋，進⾏更深度的研究。
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附錄⼀、5 ⽉ 22 ⽇總統⼤選市話民調資料
2020總統選情評估(CNEWS)_加權前後次數分配表
訪問主題：2020總統選情評估(CNEWS) 訪問⽇期：2019年5⽉22⽇
有效樣本：1,077⼈
抽樣誤差：在95%的信⼼⽔準下，抽樣誤差在正負3.0個百分點之內 訪問地區：⼾籍於臺閩地區22縣市，且年滿20歲的⼀般⺠眾
調查⽅法：採⽤電話調查⽅式，以分層⽐例隨機抽樣進⾏住宅電話調查
加權⽅法：依內政部最新⼈⼝資料，針對⼾籍地、性別、年齡以及教育程度採⽤多重反覆加權(Raking)
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附錄⼆、6 ⽉ 4-5 ⽇總統⼤選市話民調資料
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附錄三、7 ⽉ 2-3 ⽇總統⼤選市話民調資料
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附錄四、10 ⽉ 14-15 ⽇總統⼤選市話加⼊⼿機加權民調資料
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附錄五、8 ⽉ 19-20 ⽇總統⼤選市話民調資料