第二章 文獻探討
第一節 社群媒體發展及功能
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第二章 文獻探討
第一章講述了社群媒體已成為當今重要新聞來源的現象，尤其以 臉書為重要代表，不僅改變了閱聽人的新聞消費習慣，更撼動了長久以 來對於傳統守門人角色和行為的認知。第二章將介紹社群媒體和新聞守 門與分享行為的關係。本章共分為四節，第一節為社群媒體的定義與介 紹，回顧台灣社群媒體發展的歷程，及臉書對於新聞使用所扮演的角色。
第二節主要介紹傳統守門到網路守門形式和守門人角色的改變。第三節 則進一步分析社群媒體中多元的新聞分享行為，以及影響新聞分享行為 的可能因素。最後綜整文獻探討，於第四節提出研究問題。
第一節 社群媒體發展及功能
壹、 何謂社群媒體
Kaplan 與 Haenlein（2010）認為論及社群媒體的正式定義，就得 先將「Web2.0」與「使用者自製內容」這兩個常和它相提並論的概念 劃分清楚。Web2.0術語於2004年提出，指的是軟體開發商和終端使用 者以新的方式使用網際網路，此概念的創始人O’Reilly（2005）認為Web 2.0雖然沒有明確的定義，但仍有一些核心要素，如以網路為主要平台、
運用集體智慧，愈多人使用，內容愈豐富、容易上手的使用者介面等。
其具有的互動、時常更新、異部性等特性，也讓學者將Web2.0視為社 群媒體發展的平台。Web2.0的應用促進了資訊的分享、以使用者為中心 的設計和協作，意味著網路平台的內容和應用不再由個人進行創造和發 佈，取而代之的是使用者集體以參與和協作的形式持續地進行修改
（Kaplan & Haenlein, 2010）。
使用者自製內容（UGC, user generated content）是社群網路的活動 之一，指的是使用者可以透過開放的平台，以不同的形式公開地取用和
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創造線上內容，供其他使用者瀏覽。UGC網站最大特點就在於其擁有 自我風格、參與、分享等特質，類似於Flickr、MySpace、YouTube和 Wikipedia等，都是UGC網站的代表（陳釧瑤，2008）。OECD（2007）
認為使用者自製內容須符合三個基本的要求：（1）需被公開地發布在 網站或社群網站上，讓某一群人可以自行近用；（2）具有創造性的成 果，可以是集體完成；（3）非經由專業程序和常規創造而成。上述三 點依序排除了電子郵件（e-mail）與即時通訊（instant message）、未經 任何修改或附加評論，直接將新聞報導複製到自己的部落格、商業考量 下所創造的內容等狀況。使用者自製內容的出現，改變了以往由上到下 的訊息傳播模式，使用者可以自行提供內容，並進行創作、重組與分享。
基於對Web2.0和使用者自製內容概念的釐清，Kaplan 與 Haenlein
（2010）認為社群媒體是一組基於網路相關的應用，其是建立在Web2.0 的概念和科技基礎上，並且允許使用者自製內容的創造和交換。其他學 者認為奠基在此概念上的社群媒體，創造了動態、彼此交互影響的對話
（Power & Phillips-Wren, 2011），且藉由個人與團體間的連結，促進了 社群網絡中的發展（Obar & Wildman, 2015）。
線上資源可被分成不同類型的社群媒體，FredCavazza.net（2011）
將社群媒體分為十個類別：（1）發布，如維基；（2）分享，如YouTube；
（3）討論，如skype；（4）社群網絡，如臉書、LinkedIn；（5）微網 誌，如推特；（6）生活串流，如 friendfeed；（7）實況直播，如 justin.tv；
（8）虛擬世界，如Second Life、HABBO；（9）社群遊戲，如pogo、
doof；（10）多人線上遊戲，如開心農場。
Kaplan 與 Haenlein（2010）則系統性地依照媒介豐富度和自我揭 露程度，將社群媒體分成六大類：（1）協作計畫、（2）部落格、（3）
內容社群、（4）社群網站、（5）虛擬遊戲世界、（6）虛擬社交世界。
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（如：YouTube）
虛擬遊戲世界
（如：魔獸世界）
資料來源：”Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media,”
by M. Kaplan and M. Haenlein, 2011, Business Horizons, 53(1), 59-68.
boyd 與 Ellison（2007）針對社群網站提出定義，認為基於網路服 務（web-based services）的前提下，須提供以下功能給使用者：
（１）允許個人以開放或半開放的形式公布基本資料（profile）。
（２）可以建立一個與使用者有連結（connection），能相互分享的其他 用戶之名單（list）。
視為傳播的管道（如：Youtube），而「社群網站」則是一種與他人產生 聯繫的工具（如：LinkedIn），然而像是臉書便兼具兩者特色。本研究 認為臉書同時具備兩項特性，有鑑於其提供豐富的功能讓使用者進行資 訊分享，以及其已成為當今重要的新聞來源，因此將臉書視為一種社群 媒體。
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FashionGuide等垂直專業論壇興起。
2003 部落格萌
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一、臉書功能介紹
臉書於 2004 年由 Mark Zuckerberg 等人創立，成立宗旨是促進人 與人之間的分享，緊密地連結全世界。最初僅是協助哈佛學生相互連絡 認識之用，而現在擴大到用戶只要擁有有效的電子郵件網址均可註冊，
現已超過 16 億用戶的臉書成為全球最大的社群媒體。
目前臉書提供的基本功能如下：塗鴉牆（The Wall）、狀態（Status）、 訊息（Messages）、讚（Like）、留言（Comment）、分享（Share）、打卡、
活動（Events）、建立粉絲專頁（Fans Page）等，近期更推出的線上 Live 直播功能，降低以往高成本的傳播方式，讓新聞媒體和每位使用者可 以成立個人播報台，提供現場畫面，並藉由留言、按讚的方式與觀眾 進行即時互動，透過這些功能讓使用者可以進行一對一、一對多、多 對多的傳播模式，社群媒體提升了協作式社群處理新聞時，個人的參 與和互動（Hanson & Haridakis, 2008），社群中的成員對於新聞內容的 討論，可以透過不同的互動形式來進行，例如分享新聞資訊、留言或 參與討論。
眾多功能中，又以「分享」功能，對於新聞使用最為重要和普遍。
國外調查指出對於 18-34 歲的年輕族群來說，有高達 83%的受訪者表示，
分享行為是使用社群媒體來得知新聞的最大吸引力（Hermida et al., 2012）；國內研究亦顯示，81.8%的大學生會利用分享功能發出訊息，僅 次於在塗鴉牆發送或回覆訊息及按「讚」，其中分享的文章類別，新聞 類便占了 47.5%（林羿妏、陳昭秀，2012）。國內外的研究，皆顯示使 用者透過分享功能獲知新聞的普遍性和重要性，更揭示使用者的新聞來 源已與社群媒體密不可分。
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二、臉書與新聞消費
（一）臉書與網路新聞媒體
根據《數位時代》2015 年的「台灣熱門網站 100 強」調查顯示，3四 大報（中時電子報、聯合新聞網、蘋果日報、自由時報電子報）皆進入 前 25 名，其他入榜新聞類網站還有東森新聞雲、鉅亨網、今日新聞網、
商業週刊等，而榜首由臉書拿下。依網路流量排名網站 Alexa 資料檢索 顯示，4發現台灣主要新聞網站除了 udn 聯合新聞網流量主要來自 Google
（16%），其他新聞網站導入流量皆以臉書為大宗，其中又以風傳媒
（29.5%）、蘋果日報（25.4%）、ETtoday 東森新聞雲（24.8%）的比重 最高，幾乎占導入總流量的四分之一，更甚三分之一，顯示使用者透過 臉書獲知新聞的趨勢。因應使用者的新聞消費變化，傳統主流媒體因應 此變化也紛紛在臉書上設立粉絲頁，這也讓使用者更容易在社群中接收 與分享新聞資訊。
臉書為了擴大新聞影響力，近期推出兩項新功能，2015 年 5 月推 出名為《Instant Articles》的新聞内容推播服務，陸續與《The New York Times》、《NBC News》、《The Guardian》、《National Geographic》
等重要媒體合作（數位時代，2015.5.13），臉書會在自家平台上直接提 供媒體的內容，使用者可以立即在平台上閱讀多元的新聞來源，目的是 希望讓臉書成為消費者新聞來源的終點站；同年 9 月再度推出新聞資料 蒐集平台「Signal」，功能為即時提供臉書和 Instagram 中的熱門議題和 人物，並可利用關鍵字、標籤（hashtag），甚至是地點來搜尋相關訊息，
目的在於提供給新聞媒體人員掌握流行趨勢和具有新聞價值的內容。
3 《數位時代》結合 Alexa.com、創世紀 ComScore 網路產業兩家監測機構六個月的監測數據為 基準。
4 詳見：http://www.alexa.com/
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（二）演算法對於新聞接收的影響
網路時代，使用者可以自由選擇多元的新聞資訊，但網路演算法卻 可能依據使用者的使用行為，推斷個人偏好，藉此過濾掉我們應該知道 的資訊。Pariser（2011）指出搜尋引擎和社交網站的個人化的過濾程式，
讓人誤以為自己接收到的資訊公正、客觀且真實。同樣的情況也壟罩在 臉書使用者的新聞接收上，臉書演算機制根據關聯性的高低，凸顯使用 者可能感興趣的資訊，卻也降低其接觸到與自身立場相異資訊的機會。
演算法指的是臉書會為任何一則發在臉書上的動態，包括來自朋友、
社團或粉絲頁的訊息，算出一個排序積分（EdgeRank），貼文種類（如：
影片、圖片、連結）、貼文的時間和親近度都會影響到訊息呈現的優先 順序，其中，親近度意味著如果你和某個朋友互相按讚、留言或分享的 互動次數越多，你們的貼文也會越優先出現在對方的頁面上（泛科學，
2013.04.17），對於臉書使用者的新聞接收與分享的影響，不容小覷。
臉書的演算法是基於使用者的點擊、按讚、分享等使用紀錄所整合 出的一套運算機制，影響後續使用者所能觀看到的訊息，由此延伸的討 論是「過濾氣泡」和「回聲室效應」。「過濾氣泡現象」（Filter bubble）
的提出者 Pariser（2011）表示，其是指網路運算機制下所呈現的個人化 訊息，每當我們點擊一下滑鼠，就是在對網路公司暗示我們的偏好，最 後使用者被感興趣的、立場相近的資訊和人所形成的泡沫給包圍起來；
而「回聲室效應」（Echo chamber）則著重在使用者的個人選擇，指出 使用者傾向與選擇與自己立場相近的人做朋友，也比較常接觸類似立場 的資訊（Bimber & Davis, 2003）。
然而，究竟是個人選擇或演算法對於使用者接觸同質化資訊的影響 較大，臉書研究員對此比較兩者對於民眾接觸對立政治立場文章的效應，
結果顯示了前者影響略高於後者，引起熱議（鄭宇君，2015）。不可置
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否的是，兩者是循環加成的關係，個人選擇和運算機制都會加強用戶的
否的是，兩者是循環加成的關係，個人選擇和運算機制都會加強用戶的