科技部補助專題研究計畫成果報告
期末報告
民眾與關鍵群體之低碳能源(含核能安全)科技素養與社會
參與之研究(3/3)
計 畫 類 別 ： 個別型計畫 計 畫 編 號 ： MOST 102-3113-S-004-002- 執 行 期 間 ： 102 年 09 月 01 日至 103 年 07 月 31 日 執 行 單 位 ： 國立政治大學公共行政學系 計 畫 主 持 人 ： 黃東益 共 同 主 持 人 ： 杜文苓、林子倫 計畫參與人員： 碩士班研究生-兼任助理人員：張鐙文 碩士班研究生-兼任助理人員：郭韶莛 博士班研究生-兼任助理人員：朱文妮 報 告 附 件 ： 出席國際會議研究心得報告及發表論文 處 理 方 式 ： 1.公開資訊：本計畫可公開查詢 2.「本研究」是否已有嚴重損及公共利益之發現：否 3.「本報告」是否建議提供政府單位施政參考：否中 華 民 國 103 年 10 月 31 日
中 文 摘 要 ： 新興科技所帶來的風險是無所不在，而這樣的風險對於社會 的影響層面，相對是來的更加全面與廣泛，其中，具備「低 發生機率、高危害結果」特質的核能發電技術所隱含風險， 已經成為當代科技風險研究的核心課題。尤其是對於擁有四 座核能電廠的台灣而言，瞭解利害關係人對於核能風險的感 知，應當成為政府進行風險評估或風險管理的重要環節。 然而，過去的測量利害關係人對於核電風險感知的方式，大 多侷限於電話民意調查的管途徑，使得測量的廣度(時間)與 深度(議題)相對不足，爰此，本研究特別引進不同的測量途 徑，先後應用「巨量資料探勘」、「公眾審議模式」等資料 蒐集途徑，企圖透過不同的資料蒐集方式(巨量資料分析、公 民審議模式、世界咖啡館等)，探討過去研究鮮少關注的特定 利害關係人(新聞媒體與大學生)對於台灣核能政策的風險感 知，藉以拼湊出更完整的核能風險圖像。 本研究發現相對於過去電話民意調查的管途徑，透過「巨量 資料探勘」的蒐集方式，可以獲得更加多元的資訊，提供更 加豐富的圖像，藉由趨勢性的分析模式，更可以看出各種事 件的影響程度與範圍，是以，對於特定風險議題的長期觀 測，將有助於政府進行政策或風險的溝通；而透過「公眾審 議模式」的實驗，瞭解到議題知識對於利害關係人進行風險 決策與溝通的重要性。不過，一方面，議題知識雖然會影響 利害關係人的政策態度，但，另一方面，議題知識卻不一定 有助於利害關係人的進行決策，特別是在資訊過度多元的情 況，因此，透過各種機制進行理性的溝通、對話，才是促進 對話、達成共識的關鍵。 據此，政府應該透過多元的途徑，蒐集與理解利害關係人對 風險的感知，同時，更應該搭建多元的管道，讓利害關係人 進行互動與對話。如此一來，透過雙管齊下的方式，才能有 助於化解台灣長期以來的核電爭議。 中文關鍵詞： 核能發電、風險感知、巨量資料探勘、公民審議、世界咖啡 館
英 文 摘 要 ： The risk new technologies impose on our society is everywhere and its impact is widespread. Among the hazards with low probability but high threat, the risk of nuclear power has been the focus of academic endeavor in nowdays. With four nuclear power plants, Taiwan has to deal with risk perceptions of key stakeholders and to appropriately assess and manage risks. Current method used to detect risk perception
has been restricted to telephone survey and is
relatively insufficient for analysis in terms of time length and deepness. This study takes different
approaches and adopts big data mining and conducts public deliberation forums in attempt to collect data distinguished with telephone survey. By doing so, this study provides a more complete picture of the risk perceptions of Taiwan＇s stakeholders and gives insights to risk management of nuclear power issue. 英文關鍵詞： Nuclear Power、Risk Perception、Big Data Mining,
科技部補助專題研究計畫成果報告
（
□期中進度報告/■期末報告）
民眾與關鍵群體之低碳能源(含核能安全)
科技素養與社會參與之研究(3/3)
計畫類別：□個別型計畫 ■整合型計畫
計畫編號：NSC102－3113－S－004－002
執行期間：102 年 09 月 01 日至 103 年 07 月 31 日
執行機構及系所：國立政治大學公共行政學系
計畫主持人：黃東益
共同主持人：杜文苓、林子倫
計畫參與人員：張鐙文、柯政豪、朱文妮、郭韶莛
本計畫除繳交成果報告外，另含下列出國報告，共 1 份：
□執行國際合作與移地研究心得報告
■出席國際學術會議心得報告
期末報告處理方式：
1. 公開方式：
■非列管計畫亦不具下列情形，立即公開查詢
□涉及專利或其他智慧財產權，□一年□二年後可公開查詢
2.「本研究」是否已有嚴重損及公共利益之發現：■否 □是
3.「本報告」是否建議提供政府單位施政參考 ■否 □是， （請列舉提供之
單位；本部不經審議，依勾選逕予轉送）
中 華 民 國 103 年 10 月 30 日
I
摘要
新興科技所帶來的風險是無所不在，而這樣的風險對於社會的影響層面，相 對是來的更加全面與廣泛，其中，具備「低發生機率、高危害結果」特質的核能 發電技術所隱含風險，已經成為當代科技風險研究的核心課題。尤其是對於擁有 四座核能電廠的台灣而言，瞭解利害關係人對於核能風險的感知，應當成為政府 進行風險評估或風險管理的重要環節。 然而，過去的測量利害關係人對於核電風險感知的方式，大多侷限於電話民 意調查的管途徑，使得測量的廣度(時間)與深度(議題)相對不足，爰此，本研究 特別引進不同的測量途徑，先後應用「巨量資料探勘」、「公眾審議模式」等資 料蒐集途徑，企圖透過不同的資料蒐集方式(巨量資料分析、公民審議模式、世 界咖啡館等)，探討過去研究鮮少關注的特定利害關係人(新聞媒體與大學生)對於 台灣核能政策的風險感知，藉以拼湊出更完整的核能風險圖像。 本研究發現相對於過去電話民意調查的管途徑，透過「巨量資料探勘」的蒐 集方式，可以獲得更加多元的資訊，提供更加豐富的圖像，藉由趨勢性的分析模 式，更可以看出各種事件的影響程度與範圍，是以，對於特定風險議題的長期觀 測，將有助於政府進行政策或風險的溝通；而透過「公眾審議模式」的實驗，瞭 解到議題知識對於利害關係人進行風險決策與溝通的重要性。不過，一方面，議 題知識雖然會影響利害關係人的政策態度，但，另一方面，議題知識卻不一定有 助於利害關係人的進行決策，特別是在資訊過度多元的情況，因此，透過各種機 制進行理性的溝通、對話，才是促進對話、達成共識的關鍵。 據此，政府應該透過多元的途徑，蒐集與理解利害關係人對風險的感知，同 時，更應該搭建多元的管道，讓利害關係人進行互動與對話。如此一來，透過雙 管齊下的方式，才能有助於化解台灣長期以來的核電爭議。 關鍵字：核能發電、風險感知、巨量資料探勘、公民審議、世界咖啡館II
Abstract
The risk new technologies impose on our society is everywhere and its impact is widespread. Among the hazards with low probability but high threat, the risk of nuclear power has been the focus of academic endeavor in nowdays. With four nuclear power plants, Taiwan has to deal with risk perceptions of key stakeholders and to appropriately assess and manage risks. The current method used to detect risk perception is restricted to telephone surveys, which are relatively insufficient for analysis in terms of time length and deepness. This study takes different approaches and adopts big data mining and conducts public deliberation forums in attempt to collect data distinguished from telephone surveys. By doing so, this study provides a more complete picture of the risk perceptions of Taiwan’s stakeholders and gives insights to risk management of nuclear power issue.
Keywords: Nuclear Power, Risk Perception, Big Data Mining, Public Deliberation, World Café
III
目次
目次... III 表次... IV 圖次... VII 第一章 前言... 1 第二章 巨量資料探勘技術 應用於測量核能發電之風險感知... 5 第一節 文獻回顧... 5 一、 巨量資料的意涵... 5 二、 巨量資料的特點... 6 三、 巨量資料與政策制定... 8 第二節 研究設計... 10 一、 分析對象... 10 二、 資料處理過程... 15 三、 初步資料蒐集結果... 17 四、 關鍵字效果之確認... 18 五、 最終資料蒐集結果... 24 六、 清理數據... 25 七、 按規模之比例抽樣過程... 26 第三節 巨量資料探勘之分析結果... 30 一、 描述性分析... 30 二、 趨勢性分析... 37 第三章 「源源」不絕，從「核」談起？ 公民核能政策審議會... 65 第一節 文獻回顧... 65 一、 審議式民主的精神... 65 二、 世界咖啡館的討論模式... 66 第二節 研究方法與設計... 68 一、 研究對象之招募與選取... 68 二、 審議會議流程與設計... 74 第三節 公民核能政策審議會議之分析結果... 79 一、 審議會議之參與者屬性... 80 二、 參與審議會議之個人動機、感受與收穫... 82 三、 參與審議會議之個人知識、態度的轉變... 90 第四章 結果與討論... 101 參考書目... 107IV
表次
表 2-1 研究資料蒐集來源 ... 11 表 2-2 核電相關粉絲專頁名單 ... 11 表 2-3 核電相關環保團體之粉絲專頁名單 ... 12 表 2-4 粉絲專頁蒐集與分析的資料類型 ... 12 表 2-5 電子佈告欄蒐集與分析的資料類型 ... 14 表 2-6 線上新聞資料庫名單 ... 15 表 2-7 新聞媒體蒐集與分析的資料類型 ... 15 表 2-8 資料蒐集對象與範圍 ... 16 表 2-9 臉書論述資料蒐集量 ... 17 表 2-10 電子佈告欄資料蒐集量 ... 18 表 2-11 新聞報導資料蒐集量 ... 18 表 2-12 關鍵字之新聞涵蓋效果(第一次確認)... 19 表 2-13 新舊關鍵字對照表(第一次確認)... 21 表 2-14 新舊關鍵字對照表(第二次確認)... 23 表 2-15 臉書資料數量統計 ... 24 表 2-16 電子佈告欄資料數量統計 ... 25 表 2-17 新聞報導資料數量統計 ... 25 表 2-18 排除之無相關版面新聞 ... 26 表 2-19 各月份新聞統計量與比例(母體)... 27 表 2-20 各月份新聞統計量與比例(樣本)... 28 表 2-21 各月份新聞統計量與比例(母體)... 28 表 2-22 各月份新聞統計量與比例(樣本)... 29 表 2-23 與核能發電有關報導量 ... 30 表 2-24 新聞報導之屬性 ... 30 表 2-25 新聞報導之討論對象 ... 31 表 2-26 報導或討論內容所提及團體 ... 31 表 2-27 報導或討論內容所提及政府團體 ... 32 表 2-28 報導或討論內容所涉及之核電議題 ... 33 表 2-29 報導或討論內容所涉及之核電意象 ... 34 表 2-30 關於核能發電之態度 ... 35 表 2-31 關於核電興建/停建/公投之態度 ... 36 表 2-32 關於核電延役之態度 ... 36 表 2-33 政府角色的趨勢統計(整體)... 40 表 2-34 政府角色的趨勢統計(個別)... 46 表 2-35 核電議題的趨勢統計(整體)... 49 表 2-36 核電議題的趨勢統計(個別)... 56V 表 2-37 核電意象的趨勢統計(整體)... 59 表 2-38 核電意象的趨勢統計(個別)... 64 表 3-1 全部報名者(124 位)之學校分布... 71 表 3-2 少數學校(中國科大 7 個+戲曲 1+警專 1)之停止興建核四立場(反對—贊成) ... 71 表 3-3 多數學校(世新+政大)之停止興建核四立場(反對—贊成) ... 72 表 3-4 多數學校(世新+政大)之抽樣設計 ... 72 表 3-5 理想的與會者(學校與態度)分布... 73 表 3-6 活動當天的與會者屬性(學校與態度)分布... 73 表 3-7 審議活動議程表 ... 75 表 3-8 前後-測問卷題項對照表 ... 80 表 3-9 與會者年齡 ... 80 表 3-10 戶籍所在地是否有核電廠 ... 81 表 3-11 與會者政黨支持 ... 81 表 3-12 與會者參加原因 ... 82 表 3-13 議題手冊閱讀狀況 ... 83 表 3-14 議題手冊對於核能政策議題瞭解有沒有幫助 ... 83 表 3-15 議題手冊對於核能政策議題瞭解有沒有幫助 ... 84 表 3-16 與會者認為桌長是否中立 ... 84 表 3-17 與會者認為自己是否主動發言 ... 85 表 3-18 與會者認為是不是每個人都有機會發言 ... 85 表 3-19 與會者認為在發言時，會議中的其他人有沒有在聽 ... 86 表 3-20 與會者認為對授課專家回應提問滿意程度 ... 86 表 3-21 與會者認為授課專家提供的內容，對做出公投決定的幫助程度 ... 87 表 3-22 與會者認為接受專家分析 ... 87 表 3-23 與會者認為對於核四公投決定第一有幫助的部分 ... 88 表 3-24 與會者認為對於核四公投決定第二有幫助的部分 ... 88 表 3-25 與會者認為對於核四公投決定第三有幫助的部分 ... 89 表 3-26 與會者認為對於核四公投決定第四有幫助的部分 ... 89 表 3-27 我國電力的備用容量率 ... 90 表 3-28 我國電力系統發電量結構 ... 91 表 3-29 緊急應變範圍 ... 92 表 3-30 核四廠的投資總額 ... 93 表 3-31 是否支持台灣使用核能作為發電的方式之一 ... 94 表 3-32 支持核能發電的最主要原因 ... 95 表 3-33 反對核能發電的最主要原因 ... 96 表 3-34 台灣的核能發電政策未來應如何發展 ... 97 表 3-35 是否同意停止興建核四廠 ... 98
VI
表 3-36 同意核四廠停止興建的最主要原因 ... 99 表 3-37 不同意核四廠停止興建的最主要原因 ... 100
VII
圖次
圖 2-1 巨量資料之資料生態體系 ... 8 圖 2-2 巨量資料分析啟動路徑 ... 9 圖 2-3 聯合報系關鍵字涵蓋率 ... 20 圖 2-4 中時報系關鍵字涵蓋率 ... 20 圖 2-5 聯合報系新增關鍵字涵蓋率 ... 22 圖 2-6 中時報系新增關鍵字涵蓋率 ... 23 圖 2-7 政府角色的趨勢圖(整體)... 39 圖 2-8 政府角色的趨勢圖(個別)... 45 圖 2-9 核電議題的趨勢圖(整體)... 48 圖 2-10 核電議題的趨勢圖(個別)... 55 圖 2-11 核電意象的趨勢圖(整體)... 58 圖 2-12 核電意象的趨勢圖(個別)... 63 圖 3-1 「源源」不絕，從「核」談起？」粉絲團 ... 69 圖 3-2 粉絲團線上公告 ... 69 圖 3-3 粉絲團線上公告 ... 701
第一章
前言
在風險社會(risk society)的概念之下，風險其實是無所不在的，特別是新興 科技所帶來的相關風險，其對於社會之影響更是來的全面與廣泛。然而，在當代 各項新興科技風險之中，就屬核能發電所隱含的風險最引人關注，而此種具備「低 發生機率、高危害結果」(low-probability, high-consequence)特質的科技風險(Slovic, Layman & Flynn, 1991)，讓人對於風險的恐懼更加深刻，從過去歷史上所發生的 各種核災事故，延伸到晚近各國政府對於核能發電政策存廢的討論，就能證實核 能發電背後所潛藏的風險不得不加以重視。雖然，風險評估(risk assessment)或風險管理(risk management)的推動，已經 成為當代風險社會中政府治理的重要一環，然而，風險究竟應該如何判斷？由誰 判斷？等問題，一直是探討風險的核心課題。其中，源自於心理學領域的風險感 知(risk perception)理論，更是成為晚近測量風險的重要基礎。Slovic(2010)認為風 險感知就是探討風險知覺的理論，而其重要性在於強調風險感知其實是一種感受， 是屬於個人主觀層面的風險評估，並指出過去慣常以科學研究或實驗方法所獲得 的風險評估過於狹隘，進一步強調專家測量的風險與常民感受的風險不盡相同 (Slovic, Fischhoff & Lichtenstein, 1982; Rodes & Deneen, 1994; Slovic, 2010; Möller, 2012；汪浩 譯，2004；賴沅輝，2005)，提醒吾人不應該過度偏重專家定 義的風險而輕忽常民感受的風險，因為忽略民眾風險感知的政策，其結果不是窒 礙難行(Siegrist, 1999)，就是引起社會大眾的抗爭。 由此可知，瞭解不同利害關人對於風險的感受，將是進行風險評估、風險管 理以及風險溝通的第一步(黃東益、張鐙文、李仲彬，2012)，唯有如此才能導正 過去政府過度依賴專家判斷或決策的陋習(汪浩 譯，2004)，以避免政策制定過 程陷入工具理性的窠臼，而形成科技專家獨斷的局面(Dryzek, 1994)。爰此，本 研究團隊也一直朝此目標邁進，近年來分別運用不同的方法，針對不同利害關係
2 人進行風險感知的研究。黃東益與李仲彬(2012)就透過各種民意調查的機制(線上 問卷、郵寄問卷與面訪等)，針對不同利害關係人(一般民眾、村里長、原能會、 能源專家、環保團體等)，進行核能發電風險感受與政策態度之測量；黃東益、 杜文苓與林子倫(2013)以及黃東益、高淑芬與陳潁峰(2013)則運用世界咖啡館的 審議模式，分別針對大學生與低放射性廢棄物最終處置場址附近居民進行研究， 瞭解這些利害相關人對於核電相關政策的需求、看法與意見。而這些研究的結果 均呈現出不同的利害關係人對於風險的感受有所不同，因之，促使研究團隊思索 如何進一步透過更全面性的資料蒐集途徑，來掌握社會中不同身分的利害關係人 對於核能發電的風險感知與政策態度。 晚近，受惠於資料蒐集與分析技術的進步，巨量資料(big data)分析技術慢慢 成為政府蒐集民意的管道之一，此種方法能夠蒐集更大量、更即時的社會輿論， 進而提供政府決策所需之資訊，成為進行政策決策 之依據(World Economic Forum, 2012；廖洲棚、陳敦源、蕭乃沂、廖興中，2013)。基此，本研究奠基於 過去團隊研究的成果，在今年的研究中希冀藉由新興的資料蒐集途徑，應用巨量 資料分析與資料探勘(data mining)技術，更全面性的瞭解民眾科技風險政策中的 風險感受，突破過去相關研究在資料蒐集時間、對象受限的問題。由於巨量資料 分析與資料探勘技術，尚未被應用於風險感知的領域，故本研究提出以下的研究 問題，並欲透過實證資料來加以回答： 一、巨量資料分析與資料探勘技術已經成為重要的民意蒐集方式，本研究欲 探討如何將其應用於測量利害相關人的風險感知？而實際應用時又應 該依循或建立那些程序？ 二、同時，議題趨勢、政策意象與政策態度等，也與利害相關人的風險感知 息息相關？本研究也希望藉由巨量資料分析與資料探勘技術探索議題 趨勢、政策意象與政策態度之間的關聯如何？ 此外，能源政策與核電存廢問題，已經成為各國政府亟需處理的議題，而對
3 於 95%能源仰賴進口的台灣，如何制訂符合各界期待的能源政策，更是尚待解決 的燙手山芋。其中，核四電廠的興建與營運問題，是國內長期以來的能源爭議。 有鑑於此，搭建一個審議平台及啟動能源討論成為當務之急！不過，在一般民眾 對於核四相關議題缺乏足夠且相等知識的前提之下，要進行有意義的知情的討論 與互動並非易事，因此，本研究奠基於先前的研究經驗，在今年的研究中導入世 界咖啡館（World Café）的討論模式（高子梅譯，2007）與審議式民主的討論程 序（林國明、陳東升，2003；黃東益，2003；林國明、陳東升，2005），希冀結 合理性與知情、互惠與尊重、協商與集體以及探索與貢獻等元素，透過正反意見 的專家授課、自由開放的小組討論、及主持人與桌長的帶領下，進行有意義的政 策審議活動，欲集合眾人的智慧一起構思台灣未來核四政策的圖像。爰此，企圖 透過實證資料回答以下的問題： 一、在結合世界咖啡館的討論模式與審議式民主的討論程序後，此種審議模 式是否有助於進行政策的討論？而參與的民眾對於此種審議模式的評 價又是如何？ 二、專家所提供的資訊對於參與民眾的政策態度是否產生影響？參與民眾 之間的互動對於他人的政策態度又是否產生影響？ 三、參與的民眾對於政策的知識、專家的信任是否隨著審議的進行而有所改 變？ 整體而言，本研究植基於過去的經驗與基礎，希冀透過不同的資料蒐集方式 (巨量資料分析、公民審議模式、世界咖啡館等)，探討過去研究鮮少關注的特定 利害關係人(新聞媒體與大學生)對於台灣核能政策的風險感知，藉以拼湊出更完 整的核能風險圖像，作為未來政府相關單位進行核能發電風險評估、風險管理以 及風險溝通的基礎。在內容的安排上，則是依據不同的研究方法與設計，依序分 為「巨量資料探勘」與「公眾審議模式」兩大主軸進行討論，兩種方法的相關文 獻、研究設計及資料分析，說明如後。
5
第二章
巨量資料探勘技術
應用於測量核能發電之風險感知
巨量資料探勘的技術，已經成為當前資料蒐集的發展趨勢，隨著技術的成熟， 甚至逐漸地應用到民意調查的領域，成為政府制定公共政策的依據。據此，本研 究嘗試透過巨量資料分析與資料探勘技術的應用，探討公眾對於核能發電之風險 感知，藉此瞭解核能發電的相關議題，例如議題趨勢、政策意象與政策態度等趨 勢的變化。第一節
文獻回顧
一、 巨量資料的意涵 在資訊科技的快速發展之下，大量的原始資料淹沒了公部門與私部門的組織， 形成了一個無法被忽略的巨量資料現象(TechAmerica Foundation, 2012)。Manyika 等人(2011)便指出，目前只需要不到六百塊美金的費用，就能夠買到一個能夠存 取全世界所有音樂的硬碟。而根據學界的預測，全世界的資料量每一年會成長 40%，同時大量資料的處理也能夠帶來許多商機，美國的健保系統很可能能夠增 加 3 千億的收入，而歐洲的公部門在應用大量資料處理的科技後可以增加 2 千 5 百億的產值(Manyika et al., 2011)。根據 Fan 與 Bifet(2012)的研究，指出巨量資料(Big Data)一詞最早是出現在 1998 年美國硅圖公司(Silicon Graphics, SGI)的一個報告中，同一年這個詞也出現 在 Weiss 與 Indrukya 的資料探勘書中。然而，巨量資料的概念並非全新的，而是 與資料探勘(data mining)技術息息相關，並且十分相似(Olmer, 2008)。其中，兩 者最大的差異之處在於資料量的多寡，由於目前的資料量已經呈現指數性的成長， 資料集的龐大與複雜性，不僅使得政府與社會無法應付，同時，也讓傳統的方法 學與資料探勘的軟體無法應付，因此，促成巨量資料的概念興起。按照 Chen 與
6 Zhang(2014)的看法，認為巨量資料是指，一個難透過先進與傳統資料處理平台 處理的、類型多元的大資料集的集合；而 TechAmerica Foundation (2012)則把巨 量資料廣義定義為，一個用於敘述需要先進技術與科技來獲取、儲存、分配、管 理與分析的大量、高速、高複雜的變數資訊的名詞。 二、 巨量資料的特點
植基於過去的研究，巨量資料主要具備以下幾個特性(Eaton et.al., 2012；Fan & Bifet, 2012；TechAmerica Foundation, 2012；Chen & Zhang, 2014)，從基本的 3V 特徵(volume、velocity 與 variety 等)(Eaton et.al., 2012)，逐漸擴充為 6V，甚至到 7V。 1. 容 量 (volume) ： 代 表 資 料 的 大 小 ， 現 代 的 組 織 往 往 需 要 處 理 超 過 1PB(petabyte = 1015元組)或甚至 1ZB(zettabyte = 1021元組)的資料量。 2. 速度(velocity)：代表資料進出的速度，資訊流，如 RFID 感應器的使用， 導致不同組織需要同時處理大量的資料，在產品週期越來越短的狀況下， 能夠在對手之前從資料集中獲取新趨勢的資訊是迫切的。 3. 種類(variety)：代表不同資料種類與來源，資料已經不只有結構的資訊， 同時也包非結構與半結構的資訊，巨量資料因為試圖包含所有與人類決 策過程相關的資訊因此會導致獲取的資訊類型多元，資料庫科技往往都 只應用於處理全世界資料的 20%，因為這 20%的資料是容易處理的結 構性資料，而剩下的 80%非結構性資料，例如影音資訊都往往都被忽 略。 有時以上的定義會依據不同學者、實務界者的需求而多加上第四個 V： 4. 在前三個 V 加上：價值(value)、變異性(variability)或虛擬(virtual)。 5. 準確性(veracity)：資料的品質與可信度，那一些資訊是垃圾資訊哪一些
7 等人(2013)的看法，認為準確性也是巨量資料的核心特性之一。 雖然，巨量資料具備以上的特徵，不過，若要進一步發揮其特長，必須搭配 新的科技與技術。對此，Chen 與 Zhang(2014)就指出，若要分析與捕獲巨量資料 中的價值，必須建立新的科技與技術，雖然目前許多的方法已經被發明出來，不 過還是有許多方面的需求沒有辦法被滿足，而這些不同的科技與技術通常都會橫 跨許多不同的領域，目前工具主要可以被分為三種：
1. 整批處理工具(batch processing tools)：其中最著名的是 Apache Hadoop， 這種工具也是目前最被使用的。
2. 資訊流處理工具(stream processing tools)：用於即時分析資料的工具。 3. 互動式分析工具(interactive analysis tools)：允許使用者自行分析資訊。
而用於分析巨量資料的技術則包含了許多不同的特色，這些包括(Chen & Zhang, 2014)： 1. 最佳化(optimization methods)：許多巨量資料的應用會需要使用到即時 的最佳化處理。 2. 統計：蒐集、組織與推估資料的科學，主要在探討不同物件之間的關聯、 因果關係。 3. 資料探勘(data mining)：用於從資料中提取出寶貴的資訊、模式的一系 列技術，巨量資料分析比傳統的資料探勘還要來得有挑戰性。 4. 機器學習(machine learning)：一種使人工智慧設計演算法來演化出根據 實證資料行為的作為，其最主要的特性就是使得機器能夠發現知識並自 動得做出有智慧的決策。 5. 視覺化途徑：建立圖表與其他用視覺化資料呈現的過程。
6. 社會網絡分析(social network analysis, SNA)：把社會關係以網絡理論的 角度看待，透過節點與節點解釋。
8 三、 巨量資料與政策制定
如前所述，巨量資料與資料探勘在概念上十分相近，而兩者最大的差異在於 資料數量的多寡，因此，可以將巨量資料當作前端資料蒐集的管道，而資料探勘 則當作後端資料分析的方法(World Economic Forum, 2012)，如圖 2-1 所示。
圖 2-1 巨量資料之資料生態體系 資料來源：轉引自世界經濟論壇(2012: 4)。
就目前的成果來說，資料探勘的應用已經非常廣泛，其用途包含在健保資料、 民意、降低詐騙情形、救災決策制定、行銷、金融業與製造業(Obenshain, 2004； Stylios et al., 2010；Jans, Lybaert & Vanhoof, 2010；Peng et al., 2011；Tsai, 2012)。 而巨量資料也逐漸在許多國家的政府政策決策過程中受到相當程度的重視，其中， 美國政府在 2012 年的報告中，就提到許多目前聯邦政府所應用到的巨量資料方 案，這些方案從美國的國防部、能源部、退伍軍人人事部、衛生及公共服務部、 國立衛生研究院到美國太空總署都有，目前在美國也開始希望把巨量資料分析的 概念納入到健保中(Miller, 2012)，亞洲的各國在近期也開始重視巨量資料，南韓
9
特別建造了一個巨量資料的中心1，而日本政府則發布了報告針對巨量資料的發
展提出未來的願景2，同樣的新加坡政府也把巨量資料科技納入了交通的管控系
統中3。
Eaton 等人(2012)依據 IBM 的經驗，認為巨量資料可以用於日誌分析(log analytics)、詐騙偵測(fraud detection)、社會媒體趨勢分析、客服中心(call center)資訊 整理與顧客鑑定、風險建模與管理與能源產業。Manyika 等人(2011)則認為巨量資 料在五個領域能夠創造價值並有刺激組織設計、結構與管理改革的潛能，這些領 域包含創造可及性與透明、允許組織透過蒐集大量的資料來進行實驗以並發現需 求與缺點、把顧客進行細部分類、透過自動化或有巨量資料科技支援的決策系統、 允許產品與服務的創新。 為此，TechAmerica基金會進一步建議巨量資料分析者可依循圖2-2所示的啟 動路徑，推動巨量資料分析（轉引自廖洲棚等，2012）： 圖 2-2 巨量資料分析啟動路徑 資料來源：轉引自廖洲棚等(2012)。 1 資料來源：網址： http://www.futuregov.asia/articles/2014/jan/24/south-korean-first-big-data-centre-reveals-progres/ 2 資料來源：網址： http://www.globalregulatoryenforcementlawblog.com/2013/06/articles/data-security/japan-promotes-th e-use-of-big-data/ 3 資料來源：網址： http://www.futuregov.asia/articles/2014/apr/17/singapore-government-uses-big-data-analytics-optim/
10
第二節
研究設計
本研究透過網絡挖掘平台(後續稱為 eMiner)之輔助(委託台灣析數資訊股份 有限公司進行技術指導)，進行巨量資料之研究。經由網路挖掘、內容分析等標 準化程序，在巨量資料分析的概念之下，蒐集更大量、更即時與結構化的網路輿 論資料，以瞭解不同類型的利害相關人對於核能發電、核四政策之態度及風險感 知。 首先，透過台灣析數資訊股份有限公司研發的 eMiner 之輔助，進行網路文 本探勘。挑選特定社會議題與政策(核能發電與核四政策)進行網路與論分析，依 據資料蒐集、過濾、挖掘、分析、詮釋等過程，從巨量的網路資料中篩選出有意 義的資訊。 接著，藉由台灣析數資訊股份有限公司過去的技術與經驗，執行電腦輔助內 容分析(Computer-aided Content Analysis, CACA)。在 eMiner 的輔助之下，進行網 路文本的內容分析，依據結構化的操作程序，有助於提高內容分析的信、效度； 同時，在 eMiner 的技術之下，亦可進行各種量化與質性分析，並將分析結果視 覺化，有助於資料的意涵詮釋與重點掌握。一、 分析對象
在巨量資料分析的架構之下，應用資料探勘技術來資訊的脈動，將有助於突 破過去資料蒐集有限的瓶頸。世界經濟論壇(World Economic Forum, 2012)就指出， 巨量資料的資訊來源可以是從個人層次從到組織層次，無論是公部門、私部門、 甚至公民社會的資料，都可以成為巨量資料的資訊來源。而在風險感知的主題之 下，本研究將巨量資料所關注的焦點放置於公民社會部分的來源，並同時蒐集網 路空間中個人、團體及媒體之相關論述作為分析之對照，以回應前述的研究問題。 在巨量資料的概念之下，本研究欲選取的資料來源如下：
11 表 2-1 研究資料蒐集來源 分析對象 資料類別 資料來源 個人/團體 網路社群 臉書/電子佈告欄論述 用戶發表之內容 媒體 新聞媒體 新聞報導 網路新聞之內容 資料來源：本研究 1. 臉書論述分析4 社群媒體已經成為網路時代下各種資訊交流的重要場域，其中，臉書的用戶 數更居台灣之冠，根據 Cereja Technology 在 2013 年的調查，指出台灣 2013 年 4 月的臉書的用戶數為 13,205,960，已占全國人口的 56.7%，成為亞洲之冠5。由此 可知，臉書已成台灣重要的網路論述空間，因此，本研究透過 eMiner 之輔助， 蒐集臉書上關於核能發電的相關論述，依據線上社群與民間團體之屬性分為兩大 類型。 本研究根據臉書搜尋功能的結果，使用「核」、「核能」、「核能發電」及 「能源」等關鍵字，尋找討論核能發電、核四政策議題的相關粉絲專頁，名單如 下： 表 2-2 核電相關粉絲專頁名單 類別 關鍵字 屬性 名稱 粉絲 專頁 核能 線上社群 核能流言終結者 聊天室 核能 發電
線上社群 核能發電該不該? Should Nuclear Power be considered? 線上社群 全面停止「核能發電」，永續台灣。 線上社群 反核能發電~全台聯署 核 線上社群 核為真相 線上社群 我是人，不反核 線上社群 我是人，我反核！ 民間團體 全國廢核行動平台 4 由於臉書並沒有提供針對個人專頁內容進行關鍵字搜尋的功能，所以，本研究暫時不將個人專 頁之內容納入資料蒐集範圍。
12 類別 關鍵字 屬性 名稱 民間團體 媽媽監督核電廠聯盟 民間團體 爸爸非核陣線 能源 線上社群 台灣能源 資料來源：本研究 接著，亦透過檢視媒體報導之內容，將國內關心核能發電、核四政策相關議 題之環保團體納入分析，瞭解其粉絲專頁中的相關內容，名單如下： 表 2-3 核電相關環保團體之粉絲專頁名單 類別 關鍵字 屬性 名稱 粉絲 專頁 環保 團體
民間團體 綠色公民行動聯盟 Green Citizens' Action Alliance
民間團體 地球公民基金會
民間團體 主婦聯盟環境保護基金會
民間團體 PanSci 科學新聞網
民間團體 Wild at Heart Taiwan 台灣蠻野心足生態協 會 民間團體 台灣環境保護聯盟 民間團體 屏東環境保護聯盟&綠農的家 資料來源：本研究 依據 eMiner 所提供之功能，本研究可以針對臉書用戶之 Po 文、回應及圖片 等類型的資料來進行蒐集與分析。尤其是 eMiner 還可以進一步將原 Po 與回應進 行連結，讓人瞭解用戶之間的對話脈絡，有助於提升巨量資料分析的細緻程度。 表 2-4 粉絲專頁蒐集與分析的資料類型 資料類型 是否蒐集 是否分析 Po 文 V V 回應 V V
13 資料類型 是否蒐集 是否分析 圖片6 V V 附檔 X X 資料來源：本研究 2. 電子佈告欄論述分析 不同於上述 Web2.0 的線上社群，本研究亦選擇 Web1.0 的電子佈告欄 (Bulletin Board System, BBS)作為資料蒐集的對象，主要以國內批踢踢實業坊 (http://www.ptt.cc/bbs/index.html)為標的，依照其內容分類共有 12 大項的各類看 板(請參見以下說明)。本研究挑選其中的 F_Group—活動中心(社團, 聚會, 團體) 看板中的 C-Rights—權利之看板來進行資料蒐集，進一步聚焦在本研究議題相關 的看板，包括 NTU-CONSERVE 台大自然保育社、NTUEP 百大環保社以及 fightforland 環境議題轉錄板等。此外，亦蒐集 K_Group—國家研究院(政治, 文 學, 學術)看板中的 Academy—科學學術研究院之看板，進一步以 EarthEnviron— 地球環境暨規劃學群中的 Ecophilia 環境板為對象。批踢踢實業坊之各類看板之 主題架構如下： A_Group—市民廣場(報告站長 PTT 咬我) B_Group—臺灣大學(臺大, 臺大, 臺大) C_Group—政治大學(政大, 政大, 政大) D_Group—大專院校(大學, 科大, 研所) E_Group—青蘋果樹(高中, 國中, 國小) F_Group—活動中心(社團, 聚會, 團體) C-Rights - 權利(人權/保育/福利/環保) NTU-CONSERVE 台大自然保育社 (http://www.ptt.cc/bbs/NTU-CONSERVE/index.html) NTUEP 百大環保社 (http://www.ptt.cc/bbs/NTUEP/index.html) 6 必須說明的是，圖片內容可能會因為臉書定期的系統更新，導致連結的失效而有所變化。
14 fightforland 環境議題轉錄板 (http://www.ptt.cc/bbs/fightforland/index.html) G_Group—視聽劇場(偶像, 音樂, 廣電) H_Group—戰略高手(遊戲, 數位, 程設) I_Group —卡漫夢工廠(卡通, 漫畫, 動畫) J_Group—生活娛樂館(生活, 娛樂, 心情) K_Group—國家研究院(政治, 文學, 學術) Academy - 科學學術研究院 EarthEnviron - 地球環境暨規劃學群 Ecophilia 環境板(http://www.ptt.cc/bbs/Ecophilia/index.html) L_Group—國家體育場(汗水, 鬥志, 膽識) 依據 eMiner 所提供之功能，本研究針對上述看板之內容進行蒐集與分析。 表 2-5 電子佈告欄蒐集與分析的資料類型 資料類型 是否蒐集 是否分析 Po 文 V V 回應 V V 資料來源：本研究 3. 新聞報導分析 新聞報導也是代表公民社會意見的重要管道。雖然，本研究原先預計同時將 不同屬性的媒體一併納入，但，在 eMiner 資料採集功能的限制之下，暫時放棄 蒐集各大入口網站之即時新聞與用戶回應，僅以國內四大發行量之報社之線上新 聞報導加以分析，相關媒體名稱如下：
15 表 2-6 線上新聞資料庫名單 類別 屬性 新聞媒體名稱 媒體報導 有實體報紙 聯合新聞網 中時電子報 自由新聞網 蘋果日報 資料來源：本研究 依據 eMiner 所提供之功能，本研究可以針對國內四大新聞媒體之報導之本 文進行蒐集與分析。 表 2-7 新聞媒體蒐集與分析的資料類型 資料類型 是否蒐集 是否分析 Po 文 V V 回應 X X 資料來源：本研究 二、 資料處理過程 在研究分析方法的部分，主要參考資料探勘與內容分析的操作步驟，進一步 分析上述蒐集的資訊內容。然而，如前所述，直接將過去風險感知的測量方式套 用在資料探勘時並不合適，因此，奠基於過去的研究成果，本研究建立一套風險 感知的質性測量指標，經過反覆修正的過程，用以評估上述資料的風險感知程度， 主要的研究流程與設計如下： A. 劃定資料蒐集對象與範圍：針對臉書論述與新聞報導來進行分析，考量 核電議題的屬性以及事件的發生，主要以 2011 年 3 月 11 日的日本福島 核災事件為基礎(臉書粉絲專頁與電子佈告欄看板除外)，蒐集各類資料 事件發生前 1 年，與發生後 3 年的內容(2010/3~2014/3)，以瞭解事件的 變化。
16 表 2-8 資料蒐集對象與範圍 屬性 資料搜尋之範圍/關鍵字 資料搜尋之時間 粉絲專頁 相關粉絲專頁所有資訊 所有資訊 電子佈告欄 相關看板所有資訊 所有資訊 媒體報導 核能發電/核四/核三/核二/ 核一/核電廠/核能電廠 龍門電廠 核 4/核 3/核 2/核 1 反核/廢核/核災/核廢料 核安 2010/3~2014/3 資料來源：本研究 B. 建立風險感知與政策態度編碼原則：為能進行後續的資料質化分析，依 據相關研究的成果，歸納兩項變數的編碼原則，方便編碼員進行編碼。 C. 編碼原則校正(第一回合)：從已蒐集完成的所有資料中，依據抽樣的原 則挑選出一定比例的資料，讓編碼員來練習編碼。主要的目的有二，一 方便調整編碼員之間的編碼一致性；更重要的是，調整先前的編碼原則， 讓編碼簿能夠更接近實際的資料。 D. 編碼原則再校正(第二回合)：在第一回合的雙重校正之後，第二回合的 校正，主要聚焦在編碼員之間的編碼一致性，提升後續編碼的信、效度。 E. 實際進行編碼：透過電腦輔助軟體，將所有的資料進行編碼。 F. 成果呈現：分析各項變數的變化，並輔以時間瞭解趨勢波動。
17 三、 初步資料蒐集結果 透過 eMiner 的協助，針對前述的各項資料來源進行資料挖掘，包括臉書論 述、電子佈告欄論述以及新聞報導等，相關結果如下： 1. 臉書論述 在臉書論述的部分，主要針對不同類型的粉絲專頁進行資料蒐集。由於在 eMiner 執行資料挖掘之前，必須先加入粉絲專頁成為好友才能蒐集資料，然而， 少數粉絲專頁對於加入訊息遲遲沒有回應，造成資料無法順利蒐集。扣除「核能 發電該不該? Should Nuclear Power be considered?」、「全面停止『核能發電』， 永續台灣」及「反核能發電~全台聯署」等無回應的粉絲專業後，本研究臉書論 述資料蒐集的結果如下： 表 2-9 臉書論述資料蒐集量 屬性 名稱 資料數量(筆) 線上社群 核能流言終結者 聊天室 412(30.0%) 線上社群 我是人，不反核 410(29.8%) 民間團體 全國廢核行動平台 220(16.0%) 線上社群 我是人，我反核！ 108(7.9%) 民間團體 媽媽監督核電廠聯盟 62(4.5%)
民間團體 綠色公民行動聯盟 Green Citizens' Action Alliance 32(2.3%)
民間團體 爸爸非核陣線 24(1.7%)
線上社群 核為真相 23(1.7%)
民間團體 Wild at Heart Taiwan 台灣蠻野心足生態協會 20(1.5%)
民間團體 台灣環境保護聯盟 20(1.5%) 民間團體 地球公民基金會 14(1.0%) 線上社群 台灣能源 13(0.9%) 民間團體 主婦聯盟環境保護基金會 10(0.7%) 民間團體 屏東環境保護聯盟&綠農的家 6(0.4%) 民間團體 PanSci 科學新聞網 0(0.0%) 合計 1374 資料來源：本研究
18 2. 電子佈告欄論述 在電子佈告欄論述的部分，主要針對不同類型的看板進行資料蒐集。本研究 電子佈告欄論述資料蒐集的結果如下： 表 2-10 電子佈告欄資料蒐集量 名稱 資料數量(筆) NTU-CONSERVE 台大自然保育社 135 NTUEP 百大環保社 fightforland 環境議題轉錄板 Ecophilia 環境板 合計 資料來源：本研究 3. 新聞報導 在新聞報導論述的部分，主要針對國內四大發行量之報社之線上新聞報導進 行資料蒐集。本研究新聞報導論述資料蒐集的結果如下： 表 2-11 新聞報導資料蒐集量 名稱 資料數量(筆) 聯合新聞網 1582(10.3%) 中時電子報 6128(40.1%) 自由新聞網 5669(37.1%) 蘋果日報 1909(12.5%) 合計 15288 資料來源：本研究 四、 關鍵字效果之確認 在進行巨量資料與資料探勘的分析之前，確認關鍵字的效果是最重要之程序， 唯有確定所挑選的關鍵字具備最高度之涵蓋性，才能確保所撈取到的資料之代表
19 性。為此，本研究從「聯合知識庫」(聯合報系)與「知識贏家」(中時報系)的新 聞資料庫中，將福島事件新聞報導量最高峰一周(2011 年 03 月 11-17 日)的相關 新聞擷取出來，希冀進一步對比目前關鍵字的涵蓋率。不過，卻發現 eMiner 所 撈取的資料，與兩大報系資料庫中的新聞報導內容大相逕庭，甚至連標題都不一 致，而無法判斷關鍵字的效果如何。 因此，本研究決定不使用 eMiner 所撈取的資料，改以另外一種方式來確認 關鍵字的效果，直接用目前的關鍵字來檢測新聞的涵蓋率，同樣選擇福島事故發 生後一周內的新聞，針對「聯合知識庫」與「知識贏家」資料庫中核能相關報導 進行審視，相關結果如表 2-12 所示。從表 2-12 得知，在事故發生後一周內，共 有 5103 篇相關的報導出現，其中，聯合報系共有 221 篇核能相關報導，佔所有 報導的 6.46%；而中時報系有 116 篇核能相關報導，佔所有報導的 6.89%。在關 鍵字的效果部分，共有 85.75%的涵蓋率，其中，聯合報系相關報導的涵蓋率為 89.59%；而中時報系聯合報系相關報導的涵蓋率為 81.90%。 表 2-12 關鍵字之新聞涵蓋效果(第一次確認) 變數名稱 報系 3/11 3/12 3/13 3/14 3/15 3/16 3/17 總和 所有報導總數 聯合報系 482 445 480 509 467 538 499 3420 中時報系 254 267 184 182 271 261 264 1683 核能報導總數 聯合報系 0 6 34 38 36 49 58 221 中時報系 0 2 5 22 16 32 39 116 核能報導率 聯合報系 0.00% 1.35% 7.08% 7.47% 7.71% 9.11% 11.62% 6.46% 中時報系 0.00% 0.75% 2.72% 12.09% 5.90% 12.26% 14.77% 6.89% 關鍵字涵蓋數 聯合報系 0 6 30 37 32 44 49 198 中時報系 0 2 5 19 13 26 30 116 關鍵字涵蓋率 聯合報系 / 100% 88.24% 97.37% 88.89% 89.80% 84.48% 89.59% 中時報系 / 100% 100% 86.36% 81.25% 81.25% 76.92% 81.90% 資料來源：本研究整理。
20 為能進一步瞭解關鍵字的效果，本研究接著檢視兩大報系之每日關鍵字涵蓋 率。發現隨著議題的發酵，既有的關鍵字涵蓋效果逐漸降低，如圖 2-3 及圖 2-4 內容所示，而可能的原因推測或許是各界對於該議題的討論愈趨多元所致。 圖 2-3 聯合報系關鍵字涵蓋率 資料來源：本研究 圖 2-4 中時報系關鍵字涵蓋率 資料來源：本研究 0.0% 100.0% 88.2% 97.4% 88.9% 89.8% 84.5% 0.0% 0.0% 11.8% 2.6% 11.1% 10.2% 15.5% 0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0% 3月11日 3月12日 3月13日 3月14日 3月15日 3月16日 3月17日
聯合報系
可涵蓋 未涵蓋 0.0% 100.0% 100.0% 86.4% 81.3% 81.3% 76.9% 0.0% 0.0% 0.0% 13.6% 18.8% 18.8% 23.1% 0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0% 3月11日 3月12日 3月13日 3月14日 3月15日 3月16日 3月17日中時報系
可涵蓋 未涵蓋21 然而，若進一步檢視未被涵蓋之各則報導，將可發現問題在於中文同義 詞的現象。由於不同作者對於相同現象的描述不盡相同，而導致單一關鍵字 (詞)無法涵蓋特定議題或現象，因此，本研究進一步將這些未被涵蓋報導之 特定關鍵字(詞)整理起來，如表 2-13 所示。其中，對於「核能」的描述，有 的是用「核子」、「核電」等，有的則是只有單用「核」字；而對於「災」 害的描述，有的只有用「危機」，有的則是用「事故」。以上中文同義詞或 相似詞的問題，才是主要降低關鍵字涵蓋率的原因，故本研究將建議增加的 關鍵字進行整理，並將之與先前同類型的關鍵字放在一起比較，結果如表 2-13 內容。不過，其中「碘片」大多與其他關鍵字同時出現，除非報導很短 時才會單獨出現，而「核能子」推測為錯誤用法，故將這兩個關鍵字排除， 避免撈取過多不相關的報導。 表 2-13 新舊關鍵字對照表(第一次確認) 既有關鍵字 新增關鍵字 新增關鍵字 新增關鍵字 新增關鍵字 新增關鍵字 / 碘片 核能發電 核電 核子 核安 核能安全 核災 核危機 核電事故 核能子災變 核電廠/核能電廠 /龍門電廠/ 核四/核三/核二/ 核一/核 4/核 3/核 2/核 1 核能廠 核廠 核電站 核廢料 反核/廢核 / 反應爐 核子反應爐 核能反應爐 / 輻射危機 核能外洩 輻射外洩 輻射汙染 輻射威脅 / 輻射值 核輻射 資料來源：本研究整理。
22 不過，由於表 2-13 中與「輻射」有關的關鍵字眾多，但，本研究希望能夠 簡化關鍵字，並瞭解「輻射」一詞的涵蓋效果。因此，進一步以 2011 年 03 月 18 日的兩大報系之報導，作為檢驗新增關鍵字效果之對象，相關結果如圖 2-5 與圖 2-6 內容。其中，在聯合報系 18 日的報導部分，原先關鍵字涵蓋率為 72%， 加入新的關鍵字後涵蓋率為 78%，再加入「輻射」作為關鍵字後涵蓋率提升為 92%；在中時報系 18 日的報導部分，原先關鍵字涵蓋率為 78%，加入新的關鍵 字後涵蓋率為 87%，再加入「輻射」作為關鍵字後涵蓋率提升為 100%。 圖 2-5 聯合報系新增關鍵字涵蓋率 資料來源：本研究
72%
5%
15%
8%
聯合報系
原先可涵蓋 新增關鍵字 加入「輻射」 仍然未涵蓋23 圖 2-6 中時報系新增關鍵字涵蓋率 資料來源：本研究 在檢視未被涵蓋報導之後，本研究發現問題仍然是受到中文同義詞或相 似詞的影響。所以，又進一步將新增的關鍵字與原先的關鍵字整理為表 2-14， 將之作為本研究最後進行撈取資料之關鍵字組合。 表 2-14 新舊關鍵字對照表(第二次確認) 既有關鍵字 新增關鍵字 新增關鍵字 新增關鍵字 新增關鍵字 新增關鍵字 核能發電 核電 核安 核能安全 核災 核危機 核場危機 核子危機 核能危機 複合式災害 核電事故 核能外洩 核外洩 核洩漏 輻射 核電廠/核能電廠 /龍門電廠/ 核四/核三/核二/ 核一/核 4/核 3/核 2/核 1 核能廠 核廠 核電站 核廢料 反核/廢核 / 反應爐 核子反應爐 核能反應爐 資料來源：本研究整理。
78%
9%
13%
0%
中時報系
原先可涵蓋 新增關鍵字 加入「輻射」 仍然未涵蓋24 整體而言，本研究經由嚴謹的關鍵字建立與確認過程，希冀能夠找出更具代 表性、涵蓋性的關鍵字組合，透過全面性檢視福島事件發生後一周左右的新聞內 容，並設計反覆驗證的程序，進而修正巨量資料撈取時所使用的關鍵字組合。據 此，本研究最終使用的關鍵子組合如下： 關鍵字組合： 核能發電/核電/核安/核能安全/核災/核危機/核場危機/核子危機/核能危機/複 合式災害/核電事故/核能外洩/核外洩/核洩漏/輻射/核電廠/核能電廠/龍門電廠/核 四/核三/核二/核一/核 4/核 3/核 2/核 1/核能廠/核廠/核電站/核廢料/反核/廢核/反應 爐/核子反應爐/核能反應爐 五、 最終資料蒐集結果 利用新的關鍵字組合，本研究所撈取到的資料如下： 1. 臉書論述 表 2-15 臉書資料數量統計 屬性 名稱 資料數量(筆) 線上社群 核能流言終結者 聊天室 448(31.4%) 線上社群 我是人，不反核 416(29.1%) 民間團體 全國廢核行動平台 221(15.5%) 線上社群 我是人，我反核！ 110(7.7%) 民間團體 媽媽監督核電廠聯盟 62(4.3%)
民間團體 綠色公民行動聯盟 Green Citizens' Action Alliance 33(2.3%)
民間團體 爸爸非核陣線 24(1.7%)
線上社群 核為真相 27(1.9%)
民間團體 Wild at Heart Taiwan 台灣蠻野心足生態協會 21(1.5%)
民間團體 台灣環境保護聯盟 20(1.4%) 民間團體 地球公民基金會 15(1.1%) 線上社群 台灣能源 13(0.9%) 民間團體 主婦聯盟環境保護基金會 12(0.8%) 民間團體 屏東環境保護聯盟&綠農的家 6(0.4%) 民間團體 PanSci 科學新聞網 0(0.0%) 合計 1428 資料來源：本研究整理。
25 2. 電子佈告欄論述 表 2-16 電子佈告欄資料數量統計 名稱 資料數量(筆) NTU-CONSERVE 台大自然保育社 156 NTUEP 百大環保社 fightforland 環境議題轉錄板 Ecophilia 環境板 合計 資料來源：本研究整理。 3. 新聞報導 表 2-17 新聞報導資料數量統計 名稱 資料數量(筆) 聯合新聞網 2011(10.3%) 中時電子報 7199(36.8%) 自由新聞網 7787(39.8%) 蘋果日報 2011(10.3%) 合計 19557 資料來源：本研究整理。 就資料蒐集的結果而論，相對於臉書與電子佈告欄而言，新聞報導的資料量 更加豐富，更適合進行巨量資料探勘。因此，在後續的資料分析部分，主要以新 聞報導的資料為主。 六、 清理數據 為能確保所蒐集的資料與研究主題相關，同時，提高抽樣的代表性。因此， 本研究針對需要抽樣的資料(即新聞報導資料)，進行內容的篩選，將若干不涉及 政策態度與意見的新聞版面加以排除，例如將財經、生活、影劇、娛樂等版面之 新聞剔除，所排除之版面與新聞數量如表 2-18：
26 表 2-18 排除之無相關版面新聞 版面 數量 版面 數量 財經 1031 家居王 10 生活 536 股市金融 7 財經產業 286 頭家生意 7 生活新知 243 名采 6 影劇 75 旅遊與探險 6 財經焦點 71 雙語天下 6 股市投資 51 娛樂 5 證券 45 運動競技 5 娛樂名人 42 無標題 3 體育 36 文娱 3 家庭與健康 27 木瓜霞吐槽 3 影視娛樂 26 名人時尚 3 國際財經 25 強檔新片 3 綜合產業 21 投打對決 2 亞洲哈燒星 20 訊息藝開罐 2 副刊焦點 15 基金 2 中古好屋 14 豪宅王 2 投訴(新聞內容錯 誤更正) 13 籃球瘋 2 車市 3C 12 生活新聞 1 大運動場 11 名人堂 1 生活理財 11 折扣好康 1 投資理財 11 消費櫥窗 1 體育焦點 11 暖流 1 總計 2715 資料來源：本研究整理。 由上表可知，共剔除 47 個版面 2715 則新聞，剩下 16842 則新聞。 七、 按規模之比例抽樣過程
按規模之比例抽樣(Probability Proportionate to Size Sampling, PPS)所應用的 時機，主要是在所欲抽取樣本集群在規模變異很大時，能夠確保每一個樣本具備 相等被選取機率的抽樣方式(林佳瑩、徐富珍譯，2004)。而其抽樣的原則，就是
27 先考量每個樣本集群的規模大小，再決定其被選取的機率(林佳瑩、徐富珍譯， 2004)，透過 PPS 的程序，可以反應出不同樣本集群規模的影響。 對於本研究而言，如欲在四年的 16842 則新聞中，順利挑選出具備代表性的 樣本新聞，就必須考量到不同時間點新聞的曝光程度，因之，透過 PPS 的抽樣 原則，將有助於給予不同時期的新聞(集群規模)，不同的被選取機率，以確保每 一則新聞被選取機率的平等。由於，本研究共蒐集福島事件發生前 1 年，與發生 後 3 年的新聞(2010/3~2014/3)，故依照月份別，將所有樣本區分為 48 個時期(樣 本集群)，依據不同期間的新聞曝光量(集群規模)，按照比例進行抽樣。各月份之 新聞統計量與比例如下表 2-19 所示。 表 2-19 各月份新聞統計量與比例(母體) 時間 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2010 / / 68 108 66 57 58 94 61 78 109 106 0% 0% 0.40% 0.64% 0.39% 0.34% 0.34% 0.56% 0.36% 0.46% 0.65% 0.63% 2011 45 52 3958 1528 737 493 349 338 317 313 274 344 0.27% 0.31% 23.5% 9.07% 4.38% 2.93% 2.07% 2.01% 1.88% 1.86% 1.63% 2.04% 2012 136 150 446 161 220 266 167 129 93 139 164 227 0.81% 0.89% 2.65% 0.96% 1.31% 1.58% 0.99% 0.77% 0.55% 0.83% 0.97% 1.35% 2013 210 483 1233 610 293 268 166 371 354 259 158 71 1.25% 2.87% 7.32% 3.62% 1.74% 1.59% 0.99% 2.20% 2.10% 1.54% 0.94% 0.42% 2014 101 106 308 / / / / / / / / / 0.60% 0.63% 1.83% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 總計 16842 資料來源：本研究整理。 此外，依據洪文良、謝金青(2002)的研究，7指出在 95%信心水準；誤差±3% 的條件之下，當母體數量為 10,000 的時候，理想的抽樣數為 964；而當母體數量 7 洪文良、謝金青(2002)。理想抽樣有效人數對照表。網址：http://www.nhcue.edu.tw/~king0120/。
28 為 20,000 的時候，理想的抽樣數為 1013。因此，本研究在新聞報導部分的新聞 數量為 16842，介於 10,000 與 20,000 之間，則以 1013 作為最後的抽樣則數，一 方面避免無相關的新聞降低樣本數，另一方面增加樣本代表性。依據前述比例與 抽樣數，本研究各月份抽取的新聞則數統計如下表 2-20： 表 2-20 各月份新聞統計量與比例(樣本) 時間 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2010 / / 5 7 5 4 4 6 4 5 7 7 0% 0% 0.48% 0.67% 0.48% 0.38% 0.38% 0.58% 0.38% 0.48% 0.67% 0.67% 2011 3 4 239 92 45 30 22 21 20 19 17 21 0.29% 0.38% 22.9% 8.83% 4.32% 2.88% 2.11% 2.02% 1.92% 1.82% 1.63% 2.02% 2012 9 10 27 10 14 17 11 8 6 9 10 14 0.86% 0.96% 2.59% 0.96% 1.34% 1.63% 1.06% 0.77% 0.58% 0.86% 0.96% 1.34% 2013 13 30 75 37 18 17 11 23 22 16 10 5 1.25% 2.88% 7.20% 3.55% 1.73% 1.63% 1.06% 2.21% 2.11% 1.54% 0.96% 0.48% 2014 7 7 19 / / / / / / / / / 0.67% 0.67% 1.82% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 總計 1042 資料來源：本研究整理。 表 2-21 各月份新聞統計量與比例(母體) 時間 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2010 / / 28 49 27 22 14 42 42 35 46 36 0% 0% 0.18% 0.31% 0.17% 0.14% 0.09% 0.27% 0.27% 0.22% 0.29% 0.23% 2011 21 13 3771 1460 721 475 340 331 312 306 266 303 0.13% 0.08% 24.0% 9.30% 4.59% 3.03% 2.17% 2.11% 1.99% 1.95% 1.69% 1.93% 2012 131 143 439 157 214 255 165 124 89 137 162 225 0.83% 0.91% 2.80% 1.00% 1.36% 1.62% 1.05% 0.79% 0.57% 0.87% 1.03% 1.43% 2013 193 449 1219 598 280 260 166 367 347 250 147 59 1.23% 2.86% 7.76% 3.81% 1.78% 1.66% 1.06% 2.34% 2.21% 1.59% 0.94% 0.38% 2014 83 99 281 / / / / / / / / / 0.53% 0.63% 1.79% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 總計 15699 資料來源：本研究整理。
29 將原本預定抽取的樣本數 1013 乘上 1.3 倍，最後，抽取的樣本數為 1371。 按照新聞報導之母體結構比例，抽取樣本的比例如下表 2-22。 表 2-22 各月份新聞統計量與比例(樣本) 時間 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2010 / / 2 4 2 2 1 4 4 3 4 3 0% 0% 0.18% 0.31% 0.17% 0.14% 0.09% 0.27% 0.27% 0.22% 0.29% 0.23% 2011 2 1 316 122 60 40 29 28 26 26 22 25 0.13% 0.08% 24.0% 9.30% 4.59% 3.03% 2.17% 2.11% 1.99% 1.95% 1.69% 1.93% 2012 11 12 37 13 18 21 14 10 7 11 14 19 0.83% 0.91% 2.80% 1.00% 1.36% 1.62% 1.05% 0.79% 0.57% 0.87% 1.03% 1.43% 2013 16 38 102 50 23 22 14 31 29 21 12 5 1.23% 2.86% 7.76% 3.81% 1.78% 1.66% 1.06% 2.34% 2.21% 1.59% 0.94% 0.38% 2014 7 8 24 / / / / / / / / / 0.53% 0.63% 1.79% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 總計 1371 資料來源：本研究整理。
30
第三節
巨量資料探勘之分析結果
如前所述，由於新聞報導的資料量更加豐富，更適合進行巨量資料探勘。因 此，在資料分析的內容，主要以新聞報導的內容為分析的對象。 一、 描述性分析 在本研究所抽出的 1314 新聞報導當中，與核能發電「有關」的報導有 63.62%， 而「無關」的報導則有 36.38%，如表 2-23。因此，以下的分析主要以 836「有 關」的新聞報導為對象。 表 2-23 與核能發電有關報導量 新聞報導內容是否與核能發電有關 選項 次數 百分比 有關 836 63.62 無關 478 36.38 總和 1314 資料來源：本研究。 在 836 篇與核能發電「有關」的新聞中，有 95.06%屬於「報導」，而僅有 4.94%的報導是「社論」，如表 2-24。 表 2-24 新聞報導之屬性 新聞內容屬性 選項 次數 百分比 報導 789 95.06 社論 41 4.94 總和 830 資料來源：本研究。31 在 836 篇與核能發電「有關」的新聞中，以「國外事物」為討論對象的有 40.43%，「國內事物」的有 46.33%，而「國外、國內兼具」也有 13.24%，如表 2-25。 表 2-25 新聞報導之討論對象 討論內容對象 選項 次數 百分比 國外事物 336 40.43 國內事物 385 46.33 國外、國內兼具 110 13.24 總和 831 資料來源：本研究。 在 836 篇與核能發電「有關」的新聞中，以「政府」被提及的頻率最高，有 93.80%的報導都有提到「政府」；其次是「人民」，有 51.00%；接著是「企業」， 有 27.20%，如表 2-26。顯示政府在核能發電的論述中，扮演著至關重要的角色。 表 2-26 報導或討論內容所提及團體 報導或討論內容所提及團體 選項 次數 百分比 政府 784 93.80 人民 426 51.00 企業 227 27.20 NGO/環保團體 (含跨國性) 156 18.70 學者/研究者 107 12.80 政黨 95 11.40 專家 81 9.70 醫生 12 1.40 其他 34 4.10 總和 1922 資料來源：本研究。
32 承上題，在 784 篇提及「政府」的新聞中，以「核電廠」被提及的頻率最高， 有 46.70%的報導都有提到「核電廠」；其次是「台電」，有 18.30%；接著是「行 政院」，有 17.90%，如表 2-27。此外，提及「國外政府單位」的報導也有將近 半數的新聞(46.70%)。 表 2-27 報導或討論內容所提及政府團體 那些政府團體 選項 次數 百分比 國外政府單位 390 46.70 核電廠 314 37.60 台電/台灣電力公司 153 18.30 行政院 150 17.90 立法院 (含立院黨團) 141 16.90 原子能委員會 124 14.80 各級民意代表 122 14.60 經濟部 79 9.40 總統府 78 9.30 地方政府 65 7.80 核研所/核能研究所 8 1.00 環保署 8 1.00 其他 92 11.00 總和 1724 資料來源：本研究。
33 在 836 篇與核能發電「有關」的新聞中，所涉及核電議題部分，以「核災報 導」被提及的頻率最高，有 48.20%的報導都有提到；其次是「疏散安置/緊急應 變」，有 32.40%；接著是「核電興建/停建/公投」，有 26.00%，如表 2-28。除 此之外，「安全管理/治理/核能總體檢」、「再生/替代能源」、「溝通/對話」、 「非核家園訴求」等議題也都有超過 10%的比例。顯示核能發電的相關議題十分 眾多。 表 2-28 報導或討論內容所涉及之核電議題 報導或討論內容所涉及之核電議題 選項 次數 百分比 核災報導 403 48.20 疏散安置/緊急應變 271 32.40 核電興建/停建/公投 217 26.00 安全管理/治理/核能總體檢 135 16.10 再生/替代能源 92 11.00 溝通/對話 92 11.00 非核家園訴求 89 10.60 反核運動/遊行 82 9.80 核廢料儲存/處置/廠址 76 8.60 監督 56 6.70 資訊公開/透明 51 6.10 災後重建 35 4.20 核電延役 30 3.60 電費調漲/調整 22 2.60 技術交流/移轉 16 1.90 發電原料 7 0.80 回饋金 5 0.60 經濟成長/發展 5 0.60 其他 17 2.00 總和 1701 資料來源：本研究。
34 在 836 篇與核能發電「有關」的新聞中，所涉及核電意象部分，首先，「效 益」是較少被提及的意象，不論是「安全」、「環保」、「發電」、「經濟」等 意象都低於 3%；其次，「危害」被提及比例稍高，其中，以「地區」最高，有 51.70%，接著是「人類」(7.10%)與「環境」(4.40%)；最後，「風險」被提及比 例最高，其中，以「地區」最高，有 42.00%，接著是「直接來源」(31.20%)與「直 接感知」(25.00%)，如表 2-29。 表 2-29 報導或討論內容所涉及之核電意象 報導或討論內容所涉及之核電意象 選項 次數 百分比 效益(發電)_便利、效率 11 1.30 效益(環保)_低汙染 15 1.80 效益(經濟)_經濟發展 9 1.10 效益(安全)_安全無虞 18 2.20 危害(環境)_破壞地球、空氣汙染、全球暖化、生態危機 37 4.40 危害(人類)_影響後代、影響健康 59 7.10 危害(地區)_車諾比、福島、三哩島 432 51.70 風險(直接感知)_危險、恐怖、恐懼、擔心、不安 209 25.00 風險(直接來源)_輻射外洩、電廠爆炸、廢料處置 351 42.00 風險(間接來源)_天然災害、政府失靈、武器/戰爭 261 31.20 總和 1402 資料來源：本研究。
35 在 836 篇與核能發電「有關」的新聞中，核能發電態度的部分，如表 2-30。 其中，發現有 4.91%表示「支持」（清楚支持 0.60%，偏支持 4.31%）；而 15.19% 表示「反對」(清楚反對 9.57%，偏反對 5.62%)。此外，「有條件表態」佔 2.87%、 「正反並陳」3.83%，但，絕大多數是屬於「未涉及政策態度」佔 73.21%。 表 2-30 關於核能發電之態度 關於核能發電之態度(無涉及興建/停建/公投/延役等) 選項 次數 百分比 清楚支持 5 0.60 偏支持 36 4.31 有條件表態 24 2.87 偏反對 47 5.62 清楚反對 80 9.57 正反並陳 32 3.83 未涉及政策態度 612 73.21 總和 836 資料來源：本研究。 在 836 篇與核能發電「有關」的新聞中，核四發電態度(興建/停建/公投)的部 分，如表 2-31。其中，發現有 4.55%表示「支持」（清楚支持 0.84%，偏支持 3.71%）； 而 9.09%表示「反對」(清楚反對 6.10%，偏反對 2.99%)。此外，「有條件表態」 佔 3.23%、「正反並陳」5.5%，但，絕大多數是屬於「未涉及政策態度」佔 77.63%。
36 表 2-31 關於核電興建/停建/公投之態度 關於核電興建/停建/公投之態度 選項 次數 百分比 清楚支持 7 0.84% 偏支持 31 3.71% 有條件表態 27 3.23% 偏反對 25 2.99% 清楚反對 51 6.10% 正反並陳 46 5.50% 未涉及政策態度 649 77.63% 總和 836 資料來源：本研究。 在 836 篇與核能發電「有關」的新聞中，核電延役態度的部分，如表 2-32。 其中，發現有 0.12%表示「支持」（清楚支持 0.00%，偏支持 0.12%）；而 2.03% 表示「反對」(清楚反對 1.79%，偏反對 0.96%)。此外，「有條件表態」佔 0.72%、 「正反並陳」0.24%，但，絕大多數是屬於「未涉及政策態度」佔 96.17%。 表 2-32 關於核電延役之態度 關於核電延役之態度 選項 次數 百分比 清楚支持 0 0.00% 偏支持 1 0.12% 有條件表態 6 0.72% 偏反對 8 0.96% 清楚反對 15 1.79% 正反並陳 2 0.24% 未涉及政策態度 804 96.17% 總和 836 資料來源：本研究。
37 二、 趨勢性分析 經由以上的分析，我們可以看見政府在核電論述中的重要性，有將近九成四 的報導都有提到政府的角色或功能，而在功能分化的架構下，政府的功能其實是 分散在不同的機構，需要進一步釐清這些機構的位置。此外，也可以發現核能發 電在政策議題與政策意象的內容，呈現十分豐富與多元的論述，同樣值得加以探 討。因此，以下的分析內容，進一步藉由時間軸線的分割，透過時間的觀點來檢 視政府角色、核電議題與意象的變化，以瞭解我國政府角色、核電議題與意象的 發展與變化趨勢。 (一) 政府角色的趨勢性分析(整體) 為能簡化趨勢圖形，同時，避免資料過度破碎，因此，本研究以「季」為單 位，將資料進行分割，由於主要的新聞報導都集中在「第一季」，所以，僅針對 各年度第一季的事件進行更詳細的說明，以下本小節的「整體」的趨勢性分析均 同。 根據圖 2-7 的內容，顯示出不同時期的新聞報導所提及的政府單位有所變動。 首先，在 2011 年第一季，由於日本正面臨福島核災事件，故大多數的新聞主要 是針對日本政府與相關單位進行報導，同時，在這個一個時間點，許多不同國家 的政府，開始針對自己的核能發電設施進行檢驗，使得探討「國外政府單位」被 提及的比例最高，而日本的核災促使國內針對正在運作的核電廠更加關注。此外， 為能確保日本核災的輻射對台灣不會產生過多影響，並使得人民得到正確的核災 相關訊息，所以，台灣核電廠、原能會、台電和行政院的報導也相對得較多，例 如在這段期間中，立法院就要求行政院必須規劃地震災難應變小組，而國內的環 保團體也因為受到日本災難的刺激，因此，發動遊行反對核一、核二與核三的延 役並進行總體檢。
38 第二，相較於 2011 年，在 2012 年的第一季，對於政府不同單位的報導相對 比較少。由於是日核災發生的一周年，所以，不同國家的核電現況與態度，以及 日本的處理進度再度成為報導的焦點，使得探討「國外政府單位」的新聞還是最 多，不過，這時候的報導已經不再關注日本核災對於台灣的可能風險，而是比較 關心台灣國內各方面對於反核的訴求，許多社會上的團體開始訴求政府能夠停止 使用核能，導致與核電廠和台電相關的報導也比較多。 第三，在 2013 年的第一季，因為核四公投的關係，促使核能發電廠的相關 報導成為焦點，同時，在媒體不斷報導行政院與台電對於核四公投的態度，加上 朝野兩黨對於核四的攻防，使得行政院與立法院被提及的比例提高。 最後，因為距離日本的核災與核四公投已經有一段時間，因此，在 2014 年 的第一季新聞報導量較少，大致上與 2012 年的趨勢差不多。但是，由於 308 廢 核大遊行的緣故，使得經濟部被提及比例上升，同時，由於年底的地方選舉，台 北市的候選人也開始發表意見，故針對核電廠與台電被提及的比例較高。
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圖 2-7 政府角色的趨勢圖(整體) 資料來源：本研究整理。
