第四章 資料分析結果
第六節 綜合討論：市話民調之有效性與多元選舉預測⽅法
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選戰策略參考數據⾓度來說，市話調查除了能從基本題項⽬裡更為清楚的了解⽀
持及反對者的選民結構，同時預測的結果反映真實差距，也更具參考價值。
第六節 綜合討論：市話民調之有效性與多元選舉預測
傳統市話調查在近幾年受到嚴峻的挑戰，由於配合⼤眾⼯作與回到家可以接 聽電話的時間，市話執⾏調查通常在晚間七點到⼗點之間，即便如此，許多⼈越 來越少使⽤家中電話也是事實，市話調查的執⾏時間與⽅式愈趨困難。
但是和⼤數據不同的是，市話民調根基於統計學的原理，為控制在 95%的誤 差範圍內，⾜夠對應母體的有效樣本數是必須的，拉⾧整體通話執⾏時間與增加 通話次數，以符合統計學理達到對應母體的有效樣本數，得出的結果，仍具有參 考價值，以選舉調查為例：臺灣近⼆⼗年幾次重⼤選舉，包括每 4 年⼀次的總統
⼤選、縣市⾧選舉，市話民調都能於選前精準預測選舉結果。
⼤數據發展，為近⼗年來，網路世界的顯學，透過網路使⽤數據的頻次與事 件關連性，可以找出⼤眾關注與有興趣的題材，甚⾄追蹤各⼈的使⽤習慣，進⾏
消費⾏為的商業運⽤。唯網路資訊太過於龐⼤，加上網路匿名特性，資訊的正確 性仍易偏誤，但在預測整體的趨勢上，仍具獨特的參考價值。
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回頺本研究設定之⼆個研究⽅向：
1. 以臺灣 2020 總統⼤選為例，對應市話調查與同時間點的網路輿情數據 聲量，有何差異？
2. 以臺灣 2020 總統⼤選為例，對應市話調查、市話加⼊⼿機民調與網路 輿情數據聲量，三者有何異同？
從結果分析，網路輿情⼤數據聲量，對⾧期⼤⽅向的影響具有⼀定的參 考價值，從選舉前半年，即 2019 年 5 ⽉開始，本研究截取出 4 個時間點做資料 爬梳，民進黨總統候選⼈蔡英⽂的網路正向聲量，⼤多數時間是超過國民黨候選
⼈韓國瑜的，儘管韓國瑜佔據⼤量媒體版⾯，討論度是蔡英⽂的 2 到 3 倍，但是 負向聲量也持續居⾼不下，⽐較可惜的是，⼤數據正向聲量判讀出的結果雖然是 蔡英⽂領先，和是和韓國瑜造成的差距，透過正向聲量的資料並不顯著。
市話民調易受調查期間重⼤新聞事件對調查者的影響產⽣偏誤，尤其當 訊息不完全時，例如候選⼈未明朗前，民眾⾯對電話調查可能有所保留，沒有透 露實際想法，未表態數字過⾼時，也會影響調查結果，但是以選舉調查為例，愈
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接近投票時刻，訊息愈清楚的情況下，市話調查的參考價值也愈⾼，透過本研究 分析結果，市話調查仍然是⽬前不可或缺的有效預測⼯具。
另外市話調查加⼊⼿機加權的⽅式，由於屬於新興研究領域，仍然需要 更多研究結果做為佐證，來了解其加權⽐重及準確度的關連性。
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帳號不時 PO ⽂、加友，⼜能影響幾百⼈的意⽉，在網路上創造不真實 的聲量⽴場，進⽽影響同溫層網民的意⾒，造成網路失真的現象。
5. ⽬前訪間較多⼈使⽤的⼤數據資料挖掘軟體，透過數學公式的運算，來 判讀⽂字詞意的關連性，這樣對於聲量正負向的判讀，是否準確，仍有 待 AI 技術的進步與研究證實。
本研究以根基於統計學之民意調查與近幾年之顯學搜集與分析網路上之⼤
數據聲量，以 2020 臺灣總統之實際結果做為研究⽐對，事實上臺灣網軍氾濫，
尤其在政治帶⾵向議題上，有更多⼈為操作的痕跡，台⼤批踢踢實業坊（PTT）
⼋掛版，過去在晚間熱⾨時段，同時上線⼈數可達 3 萬⼈，如今僅剩⼀半，朝野
⽴委認為，政治網軍⼊侵，⼋卦版充斥帶⾵向⽂，已失去過去公信⼼（吳家豪，
2021） ，以民意調查與網路聲量做為相互⽐較變項，⽬的除了透過數字解讀其 中差異產⽣的原因，同時也提供閱聽⼈理解網路聲量之參考價值，判斷其作為決 策⼯具可能衍伸的問題。
貳、市話調查、市話加⼊⼿機加權調查與網路聲量之差異
在 2020 年臺灣總統⼤選其間，在民進黨黨內初選的過程中，⾸次官⽅使⽤
了市話加⼊⼿機加權的⽅式，進⾏了民調作業，⼤選前 2019 年的 8 ⽉ 19 ⽇與 20
⽇，本研究取得的資料中，也進⾏了⼀次⾮官⽅的市話加⼊⼿機加權的選舉候選
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本，反應出的都是中⾼年齡層的意⾒，事實上質際調查經過樣本加權，⽐例上並 沒有差異，依據年齡層加權的調查，必須針對該年齡層，建⽴出符合母體之有效 樣本數，亦即調查內仍然依據年齡分佈，採樣⾜夠⼈數，只是完全使⽤⼿機不使
⽤室話的唯⼿機族在純市話調查中，將永遠被排除在調查樣本之外。
⼿機調查另⼀個執⾏上困難，費⽤昂貴的原因，在於⼀般⼈使⽤電話的習慣，
⽬前也從費時講電話，改變成通訊軟體之訊息互傳。使⽤⼿機可能為任何時機，
上班⼯作、逛街辦事或短暫通勤，吵雜的環境與⼿邊上正在處理的事情，很難提 供⼀個較⾧的時段，專⼼回答攏⾧的調查問題，⽐起接聽市話的調查對象，因為 剛好在家中，⼿邊⽢擾事務較少，更能夠專⼼思考與回答調查內容。
第⼆節 研究貢獻
本研究為台灣第⼀個針對傳統市話民調與結合市話及⼿機調查，所做的
⽐較研究，也是第⼀個針對⼤數據聲量與市話民調⽐較的研究。從選舉結果 回推資料來源數據，可以看出⼆者之間民調數據的變化，傳統民調並沒有因 為缺少⼿機加權，在調查結果上產⽣落差，反⽽更為精準，在取樣的資訊來源 上，對於選舉策略的幫助也更有效益。
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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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⽇期 2020 年 9 ⽉ 10 ⽇，檢⾃：https://www.thenewslens.com/article/119669，
關鍵評論（2019）。
王宏仁（2014）。〈柯⽂哲與歐巴⾺〉。取⾃：
http://www.ithome.com.tw/voice/92807
王豐勝、⿈彥⽂（2013）。〈Big Data 時代啟⽰錄─雲端巨量資料的國際潮流與產業需求〉，《經濟前瞻》， 123-128。
何溢誠（2014）。《政治傳播：台灣選舉研究》，復旦⼤學博⼠論⽂。
民進黨初選民調出爐：蔡英⽂贏了賴清德 8%，柯和韓也都輸他，上網⽇期 2020 年 6 ⽉ 5 ⽇，檢⾃：
https://www.thenewslens.com/article/120687，關鍵
評論（2020）。吳家豪（2021）。開民主倒⾞？疑政治網軍⼊侵 PPT 禁發政治⽂「鄉民剩⼀半」，
上網⽇期 2021 年 1 ⽉ 19 ⽇，檢⾃：
tw.news.yahoo.com/開民主倒⾞-疑政治網軍⼊侵-ptt 禁發政治⽂-鄉民軍⼊侵-ptt 禁發政治⽂-鄉民剩-半-215832657.html，中國時報
李秉芳（2019）。民進黨總統初選辦法修改確認：民調納⼊柯⽂哲、⼿機佔 50%，
上 網 ⽇ 期 2020 年 9 ⽉ 10 ⽇ ， 檢 ⾃ ：
https://www.thenewslens.com/article/119562，關鍵評論（2019）。
李欣芳（2019） ，陳其邁：唯⼀⽀持蔡英⽂，上網⽇期 2020 年 5 ⽉ 30 ⽇，檢
⾃：
https://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/2814752
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https://www.thenewslens.com/article/120860，關鍵評論（2019）。林麗雪譯（2015）政治秩序的起源（下卷）：從⼯業⾰命到民主全球化的政治秩
取⾃
http://www.ettoday.net/news/news-list.htm?from=3q4fd7
張育寧（2014）。〈柯⽂哲網路競選策略⼤揭密：官網流程改版，成功募 3,000 萬 競 選 經 費 〉 。 取 ⾃ http://buzzorange.com/2014/12/25/kps-internet-election-strategies-1/
陳憶寧（2003）。〈2001 年台北縣⾧選舉公關稿之議題設定研究：政治競選⾔說 功能分析之應⽤〉。《新聞學研究》，74: 45-72。
章英華，2016，台灣社會變遷基本調查計畫 2010 第六期第⼀次：綜合組（C00221_1）
【原始數據】取⾃中央研究院⼈⽂社會科學研究中⼼調查研究專題中⼼
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http://www.legaltheory.com.cn/info.asp?id=5493Asen & Brouwer, 2001 許勝懋，2015，〈「唯⼿機族」對未來電話調查的挑戰與啟發〉，《調查研究—⽅法與應⽤》34 特刊: 9–44。
鈕則勳（2002）。〈傳播科技與競選策略：以 2001 年選舉民進黨為例〉，國政研 究報告。取⾃
鈕則勳（2002）。〈傳播科技與競選策略：以 2001 年選舉民進黨為例〉，國政研 究報告。取⾃