第三章 研究方法
第三節 變項測量
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第三節 變項測量
一、自變項 ：虛擬實境的有無
虛擬實境為用電腦模擬一個現實或想像的世界系統，使用者可以在這個虛 擬空間得到部分的即時生理回饋，因此使用者可以透過特定的輸入設備，來與 虛擬實境系統中的物件互動產生回饋。目前的虛擬實境新聞應用主要利用影像 式虛擬實境技術將一環繞影像分割成左右兩個矩型，可透過Google Cardboard 裡的兩個透鏡分別感知左、右影像來建立三維影像，使用者在其中旋轉頭部以 各種角度觀看影像。故本研究將利用Google Cardboard 與耳機觀賞影像式虛擬 實境新聞影片的組別定義為「有虛擬實境技術」，若僅利用智慧型手機與耳機 則為「無虛擬實境技術」。
二、依變項
（1）注意力
注意力指的是閱聽眾將大部分認知資源集中在新聞內容上的程度，一般測 量新聞注意力多使用一題來測量（王泰俐，2006；Niederdeppe, Frosch,& Hornik，
2008；張郁敏，2012），本研究因而延續此傳統，在受測者體驗完刺激物後，
以七點式李克特量表，詢問受試者：「請問您剛才多注意看影片裡的報導呢？」
其中1 表示「沒注意」，7 則表示「非常注意」。
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（2）點擊意願
故定義點擊意願指的是在觀看新聞影片後，受測者是否會產生想要點選 相同主題的報導以得到進一步資訊的意願，本研究採用Calder 等人(2009)研 究探討線上媒體與其他互動性較低媒體的廣告點擊意願差別時使用的量表，
以七點氏李克特量表，詢問受測者：「若有一則針對您所體驗的影片內容所 撰寫的文章附在此新聞專題內，您點擊該文章閱讀的機率為何?」其中 1 表 示「非常低」，7 則表示「非常高」。
（3）購買意願
本研究將購買意願定義為閱聽者在體驗完刺激物後，此項新聞內容激發閱 聽眾購買的可能性。而本文的研究重點在於若將虛擬實境與相關文章組成的新 聞專題內容視為一種新聞產品類型，希望能夠驗證相對於傳統的新聞內容，閱 聽人體驗過虛擬實境新聞專題後，未來這則新聞專題若要收費，其購買意願會 較高。本研究採用Doddsot 等人（1992）對購買意願的測量方式共三題（α = 0.862），測量時詢問受測者「我願意購買這則新聞內容的可能性為」、「我願 意購買這則新聞的意願為」以及「我會向朋友推薦這則新聞內容的可能性為」，
量表採用七點李克特量表，兩端以1 代表非常低，7 代表非常高。
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（4）情緒
本研究認為情緒指的是人類內在多元認知層面的前因與後果，情緒又可分 成愉悅感和激越兩構面。本研究採用Russell 等人（1989）提出的情緒矩陣（如 下圖2）為測量方法，情緒矩陣為 9 x 9 的表格，矩陣的中心點（圖中黑色塊部 份）代表情緒中立的狀態，橫軸與縱軸則分別代表愉悅感與激動的程度，而表 格的四周會依照愉悅感與激動的程度填寫相符的情緒狀態，其分數測量的方式 為橫軸的最左方為愉悅感得分1 分，最右方為 9 分；反之，縱軸最下方代表激 越得分為1 分，最上方即為 9 分。例如矩陣的最右上角的形容詞為「興奮」，
代表愉悅感與激動程度皆是最高的9 分得分，因此其情緒總得分為 18 分。
（圖3）情緒矩陣 ／ 圖片來源：本研究整理
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三、中介變項 ：臨場感
臨場感意指觀看新聞內容時「感覺正身處某處」（feeling of being there）
的狀態，而臨場感之測量修改自Slater 與 Steed（2000）的問項共五題（α = 0.867），請受測者回想剛才的體驗過程回答下列問題：「我覺得我就處於剛剛 的新聞場景中」、「我覺得新聞中的影像就像是真實的，而我幾乎忘記我是在 現在這個房間裡作實驗」、「我覺得我親身拜訪了這個新聞場景，而非僅是看 到這個新聞影像」、「整個體驗過程中，我覺得我大部分時間都處在新聞場景 中，而非正在做實驗的房間裡」、「整個體驗過程中，我很少想起我實際是拿 穿戴或手拿著裝置站在做實驗的房間裡」，量表採用七點李克特量表，1 代表 非常不同意，7 則為非常同意。
四、調節變項 ： 新聞類型
新聞可依內容主題、關注層面與呈現風格等面向將其分為對比的軟、硬兩 種新聞類型，因此本研究修改自Reinemann 等人（2011）對軟硬新聞的定義來 測量共四題（α = 0.830），詢問受試者「我覺得這則新聞內容是關於政治的」、
「我覺得這則新聞強調的是對於社會的而非對個人的影響」、「我覺得這則新 聞的視覺或報導口吻是比較正式而非個人的」以及「 我覺得這則新聞的視覺或 報導口吻呈現方式是不情緒化的」等四個題項，其中1 表示非常不同意，7 表 示非常同意，若受試者的最後填答分數越高，則代表這則新聞越屬於硬新聞。
最後將本小節所述之變項、定義、問項及其參考文獻整理如下（表6）
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Niederdeppe, Frosch,
& Hornik, 2008；張郁 敏，2012
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Reinemann, Stavyer&
Legnante ,2011
1. 我覺得這則新聞內容
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結束後給予問卷進行填答。而操弄檢定則以Reinemann, Stavyer& Legnante (2011)等學者針對新聞類型之研究作為問卷問項，結果顯示本實驗之刺激物確 實達到顯著差異（t = 9.448, p<.000），因此可區分為硬新聞（M =5.05, SD = 0.849）與軟新聞（M = 2.55, SD = 1.015）兩種類型，操弄檢定的結果如表(7)：（表7）實驗刺激物之新聞類型操弄檢定 變異數相等的Levene 檢定
「有虛擬實境x軟新聞」的組別有31位樣本外，其他每組各有30位共121位有效 樣本。其中性別的部分女性占77.3%；有使用過此次實驗裝置Google Cardcoard 的樣本占8.3%；另外考慮到硬新聞組別之刺激物牽涉到美國大選之相關議題，