第四章 影響立法委員質詢與 Facebook 經營行為之要素分析
第三節 影響立法委員粉絲專頁發文次數因素之分析
立法委員於「粉絲專頁發文次數」為本研究對 Facebook 經營行為 分析的另一指標，為連續變數，適用迴歸分析；而在計算粉絲專頁發 文次數的前提，為排除在研究範圍二會期皆未擁有官方 Facebook 粉絲 專頁，及其專頁在範圍內從未發文者。於分析單元而言，依會期分開 計算後得 154 筆有效資料；於預測變數中的針對區域立委設定「選區 特性」與「前次選舉與主要對手之選票差距」預測變數之分析單元，
需排除區域立委及不分區與僑居立委，得有效分析個數 107 個。
貳、統計驗證與說明
先說明立法委員於其官方粉絲專頁發文次數之概況，就研究範圍 的兩個會期間，共有 22878 篇立法委員粉絲專頁發文，每位有活動中 的 Facebook 粉絲專頁的立法委員平均發表 275.64 篇貼文，然而有不平 均的現象顯現，中位數為發文 77 篇。而最積極發文者為民主進步黨黨 籍的立法委員陳其邁，兩會期共發文 2578 篇，約為次之的中國國民黨 黨籍立法委員王惠美 1260 篇發文數的一倍。
在未包含區域因素，針對立法委員 Facebook 粉絲專頁發文次數的 統計分析中，「所屬政黨」之執政與否因素再次因容忍度低被排除在外。
而呈現顯著的只有以中國國民黨為對照組時，民主進步黨每增進一單 位，其發文次數提昇約 79.46 次，也就是民主進步黨立法委員擁有的官 方粉絲專頁，在發文數上呈現較國民黨立法委員積極的情形，詳細數 據請見表 4-13。
而在以區域因素為預測變數，對立法委員 Facebook 粉絲專頁發文 次數的統計分析，於「選區特性」及「前次選舉與主要對手之選票差 距」，皆未顯著，而與立法委員 Facebook 粉絲專頁發文次數無關，見
表 4-13 影響立法委員 Facebook 粉絲專頁發文次數之迴歸模型分析（不含區域相關因素）
未標準化迴歸係數（標準誤）
所屬政黨（以中國國民黨為對照組）
民主進步黨 79.463 (34.792)*
親民黨 -.117 (108.518)
臺灣團結聯盟 -76.742 (89.657)
無黨團結聯盟與無黨籍 -40.925 (161.247)
會期（以第一會期為對照組）
第二會期 -52.534 (31.010)+
擔任委員會召集委員（以擔任為對照組）
未擔任 21.851 (44.778)
代表屬性（以區域立委為對照組）
原住民立委（包含山地與平地） 10.898 (73.294)
不分區與僑居立委 66.019 (42.868)
教育程度（以高中畢業以下為對照組）
大專畢業 -62.937 (145.033)
碩士畢業 54.499 (141.972)
博士畢業 30.789 (144.914)
性別（以男性為對照組）
女性 -49.389 (34.516)
資深程度 -8.105 (11.044)
年齡 -2.325 (2.137)
樣本數 154
調整後 R 平方 .073
S.E.E 191.662
說明：***=p＜.001；**=p＜.01；*=p＜.05；+ =p＜.10。
資料來源：筆者自 Facebook 網站擷取整理。
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表 4-14 的分析結果。
表 4-14 影響立法委員 Facebook 粉絲專頁發文次數之迴歸模型分析（區域相關因素）
未標準化迴歸係數（標準誤）
選區特性
農林漁牧業人口比例 -144.786 (573.958)
高等教育人口比例 -344.948 (909.222)
個人上網率 -761.063 (758.859)
老年人口比例 -1769.444 (1489.532)
前次選舉與主要對手之選票差距 -229.936 (155.872)
樣本數 107
調整後 R 平方 .019
S.E.E 160.903
說明：***=p＜.001；**=p＜.01；*=p＜.05；+ =p＜.10。
資料來源：筆者自 Facebook 網站擷取整理。
在此對立法委員之質詢行為與 Facebook 經營行為分別建構的變項 分析已告一段落，下一章將對於套用 TFIDF 法分析立法委員 Facebook 粉絲專頁發文與其院會質詢而得的文本關聯次數，運用本研究之預測 變數，調查其影響因素可能為何，得以了解立法委員 Facebook 經營行 為在連結其質詢行為之因素為何。
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第五章 影響立法委員連結 Facebook 經營行為連結與 質詢行為要素之分析
在本章開始前，對由 TFIDF 法分類後得到的關聯次數紀錄做出說 明。在以 TOP-3 的分類中，關聯共發生了 827 次。依此分類，對擁有 官方 Facebook 粉絲專頁，且於研究範圍內有發文的立法委員而言，平 均每一會期約有 5.37 筆粉絲專頁發文與其質詢議題有關
在以 TOP-5 的分類中關聯則發生了 1611 次。依此分類，則對擁有 官方 Facebook 粉絲專頁且於研究範圍有發文行為的立法委員，平均每 一會期約有 10.46 筆粉絲專頁發文與其質詢議題有關。
在兩相關聯的詞的部份，在全部兩個會期中，若以 TOP-3 分類，
前五常被發生關聯的字詞（包含同名次者）為「勞工」（12 次）63、「食 品」（8 次）、「預算」（8 次）、「毒品」（8 次）、「教育」（8 次）、「障礙」
（8 次）與「電視」（8 次）；若以 TOP-5 分類，則為「預算」（16 次）、
「政策」（15 次）、「勞工」（14 次）、「教育」（14 次）與「文化」（13 次），就總體來說，顯現第八屆立委主要對於勞工、預算、教育問題的 質詢與發布討論較有連結的行為，而身心障礙、媒體與文化問題同樣 也是關心的課題。值得注意的是，由於美國牛肉開放進口而導致熱烈 討論的食品安全問題也是質詢與發布討論的連結範圍內的重要議題。
若以會期區分，第一會期以 TOP-3 分類的前五名為「食品」（7 次）、
「銀行」（6 次）、「物價」（6 次）、「政策」（5 次）與「勞工」（5 次）；
以 TOP-5 分類的前五名為「政策」（11 次）、「文化」（9 次）、「食品」
（8 次）、「經濟」（8 次）、「大陸」（7 次）、「學生」（7 次）、「物價」（7 次）。第二會期以 TOP-3 分類的前五名為「勞工」（7 次）、「預算」（6 次）、「毒品」（5 次）、「教育」（5 次）、「障礙」（4 次）、「兒童」（4 次）、
63 括號中代表此詞在個別幾位立法委員發生過關聯，而非此詞總共發生關聯的次數，以下類推。
「電視」（4 次）、「基金」（4 次）與「保險」（4 次）；以 TOP-5 分類的 前五名為「預算」（11 次）、「勞工」（8 次）、「教育」（8 次）、「基金」
（7 次）、「毒品」（6 次）、「障礙」（6 次）、「電視」（6 次）與「交通」
（6 次）。由兩個會期的比較可以看出食品議題是在第一會期，也就是 美牛通過開放進口的時期較受到重視，銀行、經濟與物價問題也相較 第二會期受重視，此外還有學生與文化議題是第一會期較常發生連結 的；第二會期則對毒品、教育、基金、勞工與身心障礙福利問題較為 重視，交通與媒體還有兒童福利問題也是第二會期較第一會期常發生 連結的議題。
以下分別對以 TOP-3 和 TOP-5 分類後之文本關聯次數作統計分析，
了解其影響因素為何。
第一節 影響立法委員粉絲專頁發文與質詢文本關聯因素之 分析（以 TOP-3 分類）
壹、統計模型說明
經 TOP-3 分類後累計之粉絲專頁發文與質詢文本關聯次數，為一 連續變數，適用迴歸分析；於分析單元而言，依會期分開計算後得 154 筆有效資料；於預測變數中的針對區域立委設定「選區特性」與「前 次選舉與主要對手之選票差距」預測變數之分析單元，排除區域立委 及不分區與僑居立委後，得有效分析個數 107 個。
貳、統計驗證與說明
表 5-1 為影響以 TOP-3 分類之第八屆全體立法委員質詢與粉絲專 頁文本關聯次數因素之統計分析結果，在「是否擔任委員會召集委員」
變項呈現顯著。以擔任召集委員者為對照組時，未擔任召集委員者每 單位增加約 5.07 次關聯次數，而顯現未擔任召集委員者擁有之
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表 5-1 影響立法委員質詢與粉絲專頁文本關聯（Top-3）之迴歸模型分析（不含區域相關因素）
未標準化迴歸係數（標準誤）
所屬政黨（以中國國民黨為對照組）
民主進步黨 .916 (1.793)
親民黨 -2.331 (5.592)
臺灣團結聯盟 -1.280 (4.620)
無黨團結聯盟與無黨籍 1.304 (8.310)
會期（以第一會期為對照組）
第二會期 -1.932 (1.598)
擔任委員會召集委員（以擔任為對照組）
未擔任 5.072 (2.308)*
代表屬性（以區域立委為對照組）
原住民立委（包含山地與平地） -4.515(3.777)
不分區與僑居立委 -2.419 (2.209)
教育程度（以高中畢業以下為對照組）
大專畢業 3.933 (7.474)
碩士畢業 6.306 (7.316)
博士畢業 7.447 (7.468)
性別（以男性為對照組）
女性 -.903 (1.779)
資深程度 -1.109 (.569)+
年齡 -.007 (.110)
樣本數 154
調整後 R 平方 .029
S.E.E 9.877
說明：***=p＜.001；**=p＜.01；*=p＜.05；+ =p＜.10。
資料來源：筆者自立法院國會圖書館與 Facebook 網站擷取整理。
Facebook 專頁，在發布與其代表之委員質詢議題相關的文章部分，較 擔任召集委員者之粉絲專頁積極。
而在「資深程度」方面雖未達顯著，但數據上有其影響之可能性。
若其造成影響，則每增強一單位的資深程度，會造成 1.10 次關聯次數 的減少。政黨是否執政的因素，在此依舊與模型不相容。
若專注於區域立委因素，在對本分類關聯次數可能影響因子中，
雖未有顯著項，但「前次選舉與主要對手之選票差距」數據上為一較 高可能影響因子。若發生影響，則每單位造成 19.183 次關聯次數的減 少，也就代表區域立委中於前次選舉與主要對手得票差距越大，其擁 有之官方粉絲專頁在發布與委員質詢之內容上顯得較少，詳見表 5-2。
表 5-2 影響立法委員質詢與粉絲專頁文本關聯（Top-3）之迴歸模型分析（區域相關因素）
未標準化迴歸係數（標準誤）
選區特性
農林漁牧業人口比例 -25.087 (38.555)
高等教育人口比例 34.168 (61.076)
個人上網率 -71.709 (50.976)
老年人口比例 -126.495 (100.058)
前次選舉與主要對手之選票差距 -19.183 (10.471)+
樣本數 107
調整後 R 平方 .050
S.E.E 10.809
說明：***=p＜.001；**=p＜.01；*=p＜.05；+ =p＜.10。
資料來源：筆者自立法院國會圖書館與 Facebook 網站擷取整理。
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第二節 影響立法委員粉絲專頁發文與質詢文本關聯因素之 分析（以 TOP-5 分類）
壹、統計模型說明
與 TOP-3 一樣，經 TOP-5 分類後累計之粉絲專頁發文與質詢文本 關聯次數為連續變數，適用迴歸分析；分析單元方面，依會期分開計 算得 154 筆有效資料；於預測變數中的針對區域立委設定的預測變數，
其分析單元之有效分析個數為 107 個。
貳、統計驗證與說明
表 5-3 演示影響經 TOP-5 分類後，影響立法委員質詢與粉絲專頁 文本關聯次數之迴歸模型分析。
與 TOP-3 分類相同的是，在「是否擔任委員會召集委員」方面，
TOP-5 分類結果亦呈現顯著。以擔任召集委員者為對照組時，未擔任 召集委員者每單位增加約 9.24 次關聯次數，表示未擔任召集委員者擁 有之 Facebook 專頁在發布委員質詢議題相關的文章次數部分較擔任召 集委員者較為多。
而「資深程度」依舊為雖未達顯著，但具影響可能性之因子，每 單位減少約 1.85 次關聯次數，而越資深委員擁有之粉絲專頁發文與委 員之質詢相關連結可能較少；反之，越資淺之委員的粉絲專頁，可能 越積極公佈與委員質詢相關的資訊。
區域立委因素對本項造成的影響，統計分析結果於表 5-4，在「前 次選舉與主要對手之選票差距」變項達到顯著，每增加一單位，文本 關聯次數減少約 39.88 次，而顯示區域立委中前次與主要對手得票數相
區域立委因素對本項造成的影響，統計分析結果於表 5-4，在「前 次選舉與主要對手之選票差距」變項達到顯著，每增加一單位，文本 關聯次數減少約 39.88 次，而顯示區域立委中前次與主要對手得票數相