第三章 研究方法
第二節 變項定義及操作化
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第二節 變項定義及操作化
壹、 自變項
一、 回答者的身份
在社群問答平台中的用戶通常可分為三種：提問者、回答者和評論者，這三 種用戶在網站中分別進行提問、回答和評論（楊敏，2015）。鑑於社群問答平台 對用戶的開放，所以任何用戶都可以在網站中扮演這三種角色。其中回答者扮演 了回答問題和解決問題的角色，其中回答者又可根據專業程度大致分為兩類將回 答者分為兩類：一類稱為「專家」，是指宣稱自己具有提問相關領域的專業知識，
並且不參考任何其他來源的用戶；另一類稱為「業餘者」或「非專家」，是指那 些比較傾向於個人經歷或經驗回答提問的用戶，他們並不完全具備提問相關領域 的專業知識(Gazan, 2006)。參照上述的觀點，本研究也將回答者根據專業程度的 不同分為兩類「專家」及「非專家」。
在文獻探討中我們提到，在網絡上由於無法面對面交流，存在利用用戶標籤 對用戶的專家身份進行分辨的狀況。但在先前的研究中，因為很多社群問答平台 沒有對用戶的身份進行標示，而且在網絡上用戶名可能也不是真實姓名，所以之 前的研究通常會設定一些指標，並通過指標的計算去評估回答者的專業程度，自 動 識 別 具 有 專 業 知 識 的 用 戶 ， 這 種 方 式 也 稱 為 「 專 家 發 現 」 。 Jurczyk 與 Agichtein(2007)展示了用於鑑別權威來源的 HIT 算法，在社群問答平台中尋找專 家的實際應用。Zhang, Ackerman, Adamic, and Nam(2007)又將 HITS 和 Google 的 page rank 兩種算法進行調整，結合用戶回答問題次數及回答和提問的次數比例，
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提出了一種全新的專業知識識別機制。之後，Li, Ma, Zhang, 與 Huang(2012)又發 展出了一種基於文本信息和社交鏈接發現社群問答平台中專業知識網絡的方法。
可以看到研究者對於專家發展機制的不斷優化，但這些機制是根據用戶的數據或 在網站上的行為對用戶專業程度的評估猜測，其準確性受到一定的限制。
近年來越來越多的社群網站開始對用戶身分進行標示，像以本研究的研究對 象知乎網為例，其會有標籤對每個用戶的身份，包括職業和專長領域進行標示，
並且建有一套完整的針對專業用戶的認證機制和標準。目前知乎的認證機制有兩 種，分別為：「個人認證」和「優秀回答者」。其中，個人認證是採取網站邀請 和個人在線申請兩種形式進行。通過個人身份認證的用戶，通常其用戶名旁會帶 有藍色的認證標識。在知乎的網站上，有可以通過個人認證明確身份要求 (取自 知乎專欄：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21711639)，包括以下八大類：
(一)有正規資質的組織機構。
(二)公眾人物，包括知名作家、導演、演員、歌手、運動員等。
(三)知名企業中高層管理人員。
(四)科研教學人員，包括：中科院、社科院、國家各部委直屬高校及研究院 所、省部共建制高等院校、國外知名高校的教研人員，博士學歷、博士 在讀。
(五)金融領域執業資格證持證人，包括：註冊會計師（CPA）、特許公認會 計師（ACCA）、特許金融分析師（CFA）、國際金融理財師（CFP）、
金融風險管理師（FRM）。
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(六)法律服務業，包括執業律師、律師事務所合夥人、專利代理人。
(七)醫療行業，包括：執業醫師。
(八)工程師，包括：一級註冊建築師、一級註冊建造師、註冊監理工程師、
註冊造價工程師、一級註冊結構工程師、註冊土木工程師、註冊公用設 備工程師、註冊電氣工程師、註冊諮詢工程師、註冊城市規劃師、註冊 安全工程師、註冊環境影響評價工程師、註冊核安全工程師。
科學領域的相關提問多是由上述八大類中的第四類認證用戶參與回答。此外，
知乎網對認證用戶也有嚴格的管理，部分類別的個人認證材料會進行年審，如果 發現認證用戶偽造不實內容，也會被取消認證。而另一類「優秀回答者」則主要 是透過網站計算用戶在特定領域的活躍狀況、回答內容質量和其他用戶對他的認 可程度，對於權重數值高者的認證。獲得該認證者，其用戶名旁會帶有橘色的認 證標識。本研究將帶有這兩種標識的人都認為是「專家」身份。
結合上述，本研究在回答者的身份上，分為「專家」及「非專家」兩類。將 知乎網上帶有「個人認證」或「優秀回答者」標識的用戶歸為「專家」，並且會 對其背景和職務進行標籤（例如：中國科學院大連化學物理研究所研究員），將 未帶這兩種標示的用戶歸為「非專家」，並配上只是該領域愛好者的標籤。
二、 回答文本特徵
在文獻探討中提到，可以透過比較專家和新手（非專家）的表現來辨別專家，
而且專家和新手（非專家）在科學文本的寫作上有很大的不同，本研究會著重在
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科學命題的選擇上將科學文本區分為兩類，以科學專業知識為主的文本和與日常 生活相關的文本。
在對「以科學知識為主」和「與日常生活相關」的兩種科學文本的操作性區 分。根據之前研究中的具體說明：
科學家在提取命題時，偏向選擇知識性較高的命題，在說理時所呈現出來的 是較為嚴謹的知識結構，與較為清晰的知識階層性，寫作過程運用既有的知 識處理經驗來支持，也偏向知識性的價值取向。反觀生手組則選取了較多人 文知識性的命題，也偏向應用層面；其所形成的科學知識結構較為鬆散，也 較不具邏輯性，但是會使用口語化的方式來活化其說理的過程（洪綾襄，2005，
p103）。
可以看出，「以科學知識為主」和「與日常生活相關」的兩種科學文本主要 有命題的知識性高低、偏向知識性或應用層面和口語化方式的使用三個方面的差 異。Snow (2010)也把這兩種文本稱為「學術性文本」和「非學術性文本」，學術 性文本通常包含很多的學術語言，文本內容簡潔避免冗餘，常使用高密度的信息 字，並依靠語法的過程將複雜的想法壓縮成幾句話；非學術文本則常用口頭語言 形式，較少學術語言。所以我們把以科學知識為主的文本稱為是「學術性文本」，
把與日常生活相關的文本稱為是「非學術性文本」。
具體操作上，本研究主要科學文本中技術性術語的使用量來體現文本命題的 知識性高低。技術性術語指的是並不常在口說語言或日常用語中使用的詞彙，具 體又可以分為三種類型：首先是讀者無法直接觀察概念所指實體的「微觀詞彙」，
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如：「原子」、「原子核」等；其次是實體相當鉅觀，但讀者同樣無法透過直接 的觀察與操作來學習的「鉅觀詞彙」，如：太陽系、行星；最後是用來描述微觀 詞彙的性質的「屬性詞彙」，如：正點、負電等（陳世文、楊文金，2006）。「學 術性文本」的技術性術語的使用量會高於「非學術性文本」，「學術性文本」出 現的抽象的技術性術語會在「非學術性文本」中轉化為具體、形象的非技術性術 語。
在文本偏向知識性或應用層面上，主要以柯籙晏（2003）所提到的「人工語 言」和「自然語言」的概念做區分，自然語言主要描述生活現象與直接經驗，人 工語言主要描述其他遠離生活日常與非直觀的現象。所以「學術性文本」會主要 使用人工語言，文本中多闡述遠離日常生活的科學原理，而「非學術性文本」則 主要使用自然語言，文本中會多出現科學在日常生活應用的舉例，或透過一些與 生活經驗相聯繫的比喻，幫助大眾理解抽象的科學原理。
在口語化的使用上，也以柯籙晏（2003）研究中提到的「專業知識」和「通 俗知識」的概念區分，主要的分別在於知識的密度，「專業知識」指的是一個句 子涵蓋十多個通俗知識概念的高密度壓縮的知識，「通俗知識」則是對專業知識 的「解壓縮」，用較多的話語去解釋一個科學知識概念，使知識密度降低。其中，
Snow (2010)指出高密度壓縮的知識其實就是一個名詞化的過程，把一些動詞和名 詞，轉化爲名詞詞組，這是學術語言複雜性的一個重要原因。因此「學術性文本」
是包含高密度的名詞化知識，而「非學術性文本」文本是包含知識密度較低，會 對知識有進一步的解釋。
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本研究根據 Zaichkowsky (1985)對於涉入感的定義，將涉入感細分為「需要」、「興 趣」和「價值觀」三個部分來測量，其中價值觀主要著重在信任感的測量。
「需要」主要指的是成人的學習需要和大眾網絡搜索科學知識的動機兩個部 分，但在具體的實驗執行上，考慮到受試者是受邀參與本研究的實驗，觀看我們
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所選擇的實驗文本前未必對相關科學內容有職業提高、社會交往或是充實自己的 精神生活等方面的學習需要。所以本研究在「需要」的具體測量上，會著重在可 能引起其網絡搜索科學知識的需要動機，包括感受到相關議題的重要性，或是與 自己切身相關等。
「興趣」方面，前文也討論了多種不同類型的興趣，根據研究目的，本研究 主要針對最有可能影響科學理解程度的「個人興趣」和「閱讀興趣」進行測量，
並分別在實驗開始前先測量受試者對於實驗文本中出現的相關科學議題的興趣 程度，之後在實驗後測量受試者對實驗文本內容的閱讀興趣程度。
「信任感」方面，在對信任度的定義上，文獻探討中已經提到 Hovland、Janis 與 Kelly(1953)提出的閱聽人對於傳播者的信賴程度和閱聽人對於傳播者的能力
「信任感」方面，在對信任度的定義上，文獻探討中已經提到 Hovland、Janis 與 Kelly(1953)提出的閱聽人對於傳播者的信賴程度和閱聽人對於傳播者的能力