第二章 研究設計
第四節 變數建構與測量
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新聞、報紙，而沒有接觸頻率；TEDS2004P 只有問最常看的報紙，並沒有問電 視新聞，因此也無法建立完整的媒體系絡變數。再者這二個計畫也都沒有詢問到 叩應政論節目的題目。為求能夠建構較為完整的媒體系絡與人際討論系絡，因此 我們選擇TEDS2004LA 的資料進行分析。
第四節 變數建構與測量
一、依變數
本研究的依變數為選民在2004 年立委選舉的投票對象，問卷中對選民投票 對象的測量題目為：「在選舉的時候，有很多人去投票，也有很多人因各種原因 沒有去投票。請問在這次的立法委員選舉，您有沒有去投票？」若受訪者回答有 去投票，則馬上續問：「請問您投給哪一黨？」。由於台灣的政治環境基本上是處 於藍綠二大陣營對抗的情況，且為避免投給小黨的樣本數過少造成分析之困難，
本研究再依據受訪者回答的政黨加以歸類，國民黨、親民黨及新黨歸為泛藍，民 進黨與台聯歸為泛綠。
二、自變數
（一）社會系絡 1.環境系絡
外在環境系絡有二個變數，一是藍綠政治版圖，二是現任鄉鎮市長的黨籍。
關於藍綠政治版圖的變數建構，請參閱第四章的討論，在此僅特別說明放入的政 治版圖變數是指2001 年立委選舉結束之後的政黨版圖。現任鄉鎮市長區分為「泛 藍」、「泛綠」、「無黨籍」及「區長」。其中會有區長這一類是因為直轄市與省轄 市只有區，而沒有鄉鎮市，區長是由市長所指派，具有公務員的文官資格，必須 維持中立，不似鄉鎮市長是民選地方首長，因此必須單獨劃歸為一類。
2.人際討論系絡
「人際討論系絡」是由三個相關變數所組成，分別是「配偶之政黨傾向影響 強度」、「最常討論對象之政黨傾向影響強度」以及「第二常討論對象之政黨傾向
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影響強度」。以「配偶之政黨傾向影響強度」為例，說明變數的建構步驟：
a.首先根據問卷題目「Ｑ１ｅ．請問您的配偶（同居人）在這次的立委選舉是 投給那個政黨？」建立「配偶政黨傾向」變數，依據受訪者的答案重新歸類 為1（泛藍）、0（不知道投票對象或沒有配偶）、-1（泛綠）三類。
b.根據題目「Ｑ１ｂ．請問您常不常與您的配偶（同居人）討論這次的立委選 舉？是時常討論、有時討論、很少討論，還是從來不討論？」。建立「與配 偶討論選舉頻率」變數，將受訪者答案重新歸類為 3（時常討論）、2（有時 討論）、1（很少討論）、0（從來不討論）四類。
c.將「配偶政黨傾向」及「與配偶討論選舉頻率」相乘，可以得到一個範圍從 -3（最綠）～3（最藍）的新變數「配偶之政黨傾向影響強度」。
再依照上述三個步驟依序建立「最常討論對象之政黨傾向影響強度」、「第二 常討論對象之政黨傾向影響強度」。24最後連同「配偶之政黨傾向影響強度」予 以加總，建立「人際討論」指標，以 3 點為一間隔將原始範圍為-9（最綠）～9
（最藍）重新歸類為-3（深綠）、-2（中綠）、-1（淺綠）、0（中立）、1（淺藍）、
2（中藍）、3（深藍）七類。
本研究並未區分配偶、最常討論對象與第二常討論對象的重要性，因此給予 三個變數相同的權重，主要原因在於，雖然問卷題目依序詢問受訪者配偶、最常 討論對象及第二常討論對象，但不必然預設配偶在討論選舉時是最重要的對象，
而在詢問配偶之外的討論對象時，是詢問受訪者當有重要事情時，最常跟哪個人 討論，再問第二常跟誰討論，這裡所問的重要事情並不全然指涉政治選舉事務，
因此也不代表最常討論對象的重要性高於第二常討論對象。
3. 媒體系絡
問卷中關於媒體閱聽的種類有電視新聞、報紙、新聞雜誌、廣播新聞、廣播
24 「最常討論對象之政黨傾向影響強度」所依據題目為「Ｑ２ａ．除了您的配偶（同居人）之 外，當您有重要的事情，您最常跟哪一個人討論？」、「Ｑ２ｂ．請問您常不常與他討論這次的立 委選舉？是時常討論、有時討論、很少討論，還是從來不討論？」、「Ｑ２ｅ．請問他在這次的立 委選舉是投給那個政黨？」；「第二常討論對象之政黨傾向影響強度」依據的題目則是「Ｑ３ａ．
除了上述的人之外，當您有重要的事情，您還會跟哪一個人討論？」、「Ｑ３ｂ．請問您常不常與 他討論這次的立委選舉？是時常討論、有時討論、很少討論，還是從來不討論？」及「Ｑ３ｅ．
請問他在這次的立委選舉是投給那個政黨？」。
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叩應政論節目、電視叩應政論節目、網絡新聞等七種，其中新聞雜誌、網絡新聞、
廣播新聞、及廣播叩應節目不列入本研究的統計模型中，其原因在於詢問受訪者 收看新聞雜誌及網絡的問題並未詢問受訪者最常觀看的具體對象，無法對於這兩 種媒體閱聽進行政黨屬性歸類，因此不納入模型分析之中；而收聽廣播新聞及廣 播叩應政論節目的樣本數過少，恐會影響統計模型的估計，也將排除在統計模型 之外，因此媒體閱聽變數的建構將由電視新聞、報紙、以及電視叩應政論節目所 組成。25
問卷當中會詢問受訪者「最常閱聽」與「第二常閱聽」的對象，以及閱聽頻 率，必須同時考量這兩方面來進行變數的建構，我們以電視新聞為例，變數建構 方式如下：
a.首先依據題目：「Ｃ２ａ．在這次立委選舉期間，請問您最常看哪一台的電 視新聞？」建構「最常看的電視新聞之政黨屬性」變數，當受訪者回答的電 視政黨屬性偏向泛藍時，過錄為 1，屬性偏向泛綠則過錄為-1，沒有收看電 視或收看的電視沒有特定的政黨屬性則過錄為0。
b.再根據題目「Ｃ２ｂ．平均而言，請問您一個禮拜看△△△（Ｃ２ａ題電視 台名稱）幾天？」將收看1～2 天歸為 1，3～4 天歸為 2，5～6 天歸為 3，7 天歸為4，建立類別為 1～4 的「收看頻率」變數。26
c.將「最常收看電視新聞之政黨屬性」與「收看頻率」相乘，可得「最常看的 電視新聞之屬性頻率」變數。
d.根據「Ｃ３ａ．那在這次立委選舉期間，除了△△△（Ｃ２ａ題電視台名稱 外），請問您還有常看哪一台的電視新聞？」建構「第二常看的電視新聞之 政黨屬性」變數，當受訪者回答的電視政黨屬性偏向泛藍時，過錄為 1，屬 性偏向泛綠則過錄為-1，沒有收看電視或收看的電視沒有特定的政黨屬性則 過錄為0。
e. 根據「Ｃ３ｂ．平均而言，請問您一個禮拜看△△△（Ｃ３ａ題電視台名 稱）幾天？」將收看1～2 天歸為 1，3～4 天歸為 2，5～6 天歸為 3，7 天歸
25 收聽廣播新聞的樣本數為 309(24.7%)；收聽廣播叩應節目的樣本數為 100(8.0%)。
26 此一作法主要是為配合收看叩應政論節目的問卷選項：很少看、有時看、常常看、每次都看。
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為4，建立類別為 1～4 的「收看頻率」變數。27
f. 將「第二常看的電視新聞之政黨屬性」與「收看頻率」相乘，可得「第二常 看的電視新聞之屬性頻率」變數。
g.將「最常看的電視新聞之屬性頻率」加上「第二常看的電視新聞之屬性頻率」
成為「電視新聞政黨屬性影響」，範圍會落在-14（最綠）到 14（最藍）之間，
再將-11～-14 歸類為-3（深綠）、-6～-10 歸類為-2（中綠）、-1～-5 歸類為-1
（淺綠）、0（中立或不看）、1～5 歸類為 1（淺藍）、6～10 歸類為 2（中藍）、
11～14 歸類為 3（深藍），總共七類。
「報紙政黨屬性影響」、「電視叩應政論節目政黨屬性影響」的變數建構方式 的建構方式與電視新聞完全相同。根據以上的作法，分別建立「電視新聞政黨屬 性影響」、「報紙政黨屬性影響」、「電視叩應政論節目政黨屬性影響」三個變數後，
予以加總，變數選項範圍為-9（最綠）～9（最藍），每隔 3 點重新分類為-3（深 綠）、-2（中綠）、-1（淺綠）、0（中立或不看）、1（淺藍）、2（中藍）、3（深藍）
七類，即為「媒體閱聽」的指標。
「媒體閱聽」指標建立過程中，最重要的關鍵在於如何對媒體的政黨屬性進 行歸類，常見的方法有二種：一是使用內容分析法對媒體進行較客觀的歸類，一 是根據受訪者的主觀認知進行歸類（Beck et al. 2002）。由於本研究鎖定的時間點 為2004 年的立委選舉，就時間上而言，不容易蒐集當時的相關資料進行內容分 析，若要採取較客觀的分類方式，僅能套用過去曾針對2004 年立委選舉期間媒 體報導進行內容分析的文獻分析結果，然而根據筆者所蒐集的資料顯示，過去並 沒有特別針對2004 年立委選舉期間媒體報導進行內容分析的研究，即使選擇時 間點較接近的研究，還是有一些問題，例如研究鎖定的媒體家數不多、內容分析 的部分結果與一般印象有些許出入（羅文輝等 2004；羅文輝、王慧馨與侯志欽 2007），因此本研究不採取內容分析法。28然而，若完全採用受訪者的主觀認知 作來進行媒體政黨屬性的歸類，可能出現一種狀況是，即便媒體本身的確帶有政 黨傾向，但受訪者卻認為自己閱聽的媒體是中立的，因此本文的歸類方式是認為
27 邏輯上來說，第二常看的媒體之收看頻率不應高於最常看的媒體，但資料卻出現部分違反此 種邏輯的現象，因此本研究將第二常看的媒體之收看頻率限制在不可高於最常看的媒體。
28 羅文輝等（2004）的分析，TVBS 選舉新聞給人的整體印象對陳呂有利程度超過連宋，與一般 普遍將TVBS 歸為泛藍媒體並不吻合。
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資料來源：TEDS2004LA。
說明：「泛藍」指國民黨、親民黨與新黨；「泛綠」指民進黨與台聯。
29 除了內容分析與主觀判斷之外，陳敏鳳（2006）曾將另外一份調查資料中受訪者的媒體閱聽 對象與前一次年大選投票對象進行對應分析後，得出媒體的藍綠立場係數。本研究無法採取此法 的原因在於TEDS2004LB 的問卷當中並沒有收看叩應節目的題目，同時對於總統選舉的投票對 象是屬於回憶的問題，而TEDS2004P 的媒體閱聽對象題目則僅有報紙一種。
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資料來源：TEDS2004LA。
說明：「泛藍」指國民黨、親民黨與新黨；「泛綠」指民進黨與台聯。
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表2-3 是受訪者對於收看電視叩應政論節目的政黨傾向的認知，分類方式大
表2-3 是受訪者對於收看電視叩應政論節目的政黨傾向的認知，分類方式大