解釋:關於天下雜誌「立委臉書洩漏的祕密」一文的研究方法

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文 / 劉書彧

這次天下雜誌和 QSearch 的共同研究專題:「立委臉書洩漏的祕密:誰跟蔡英文最親近?」一文中,所採用的研究方法主要是參照,美國學者Robert Bond與Solomon Messing前年發表於美國政治科學期刊上的論文。Bond & Messing蒐集了 1,223 個經過臉書官方認證的美國政治人物粉絲頁。 透過臉書內部的資料庫,作者將追蹤(follow)這些粉絲頁的粉絲全部抓出來,並僅保留 18 歲以上(具有投票權)以及至少追蹤兩個以上政治人物粉絲頁的樣本(共 620 萬人)。最後,根據觀察各個政治人物粉絲頁間彼此重疊的粉絲數,作者使用了奇異質分解法(singular value decomposition),保留最足以解釋這些政治人物兼彼此重疊度的變因,用此代表各政治人物在粉絲心目中的相對「位置」。而最終的研究成果顯示,用此一方法得到的各政治人物相對位置,正好反映了選民心目中各民主黨和共和黨政治人物的「左右」立場。

這次天下雜誌和 QSearch 的共同研究,採用 QSearch 的社群資料庫,資料選取的時間範圍是2016915日至20161115日,共兩個月。

本研究能撈取到的臉書互動資料,僅限於政治人物的粉絲頁,若政治人物使用的是臉書個人帳號,系統將無法撈取。本研究所定義的「互動」,指的是在這兩個月內,曾經點過粉絲頁文章「讚」等六種情緒符號的行為。我們沒有細項區分六種情緒符號,因為每種情緒符號很難界定。舉例來說:「哇」、「哭」的符號,我們無法知道到底是認同或反對。我們也很難判斷,粉絲是對貼文內容或粉絲主表示情緒。臉書並未開放外界抓取轉貼次數,由於技術限制,此次我們也未採用留言當互動指標。

本研究樣本是20161月當選的113位立委,以及蔡英文、洪秀柱兩位黨主席。另,鄭麗君、李應元、顧立雄、徐國勇等四位立委,中途轉任其他職位,後續由施義芳、李麗芬、郭正亮、邱泰源遞補,這四位遞補者也在本研究樣本範圍內,因此總樣本共119人。

119人當中,扣除沒有臉書粉絲頁的六位立委(廖國棟、鄭天財、吳玉琴、周陳秀霞、周春米、王榮璋),以及在這兩個月內並未發文的四位立委(王金平、顧立雄、陳雪生、郭正亮),因此最後實際納入計算的共109人。 國民黨立法委員吳志揚總共有三個粉絲頁,在此選用粉絲頁追蹤人數最多的那一個。

總計,在此段期間內,有在上述這些政治人物粉絲頁有過互動的人數為 910,469 人。我們與 Bond & Messing (2015) 最大的不同在我們是抓取有在各政治人物粉絲頁上「互動」的粉絲。換言之,如果他在議題上不發言、不貼文,粉絲並無法得知他的態度。此一資料反應的是在資料選取的時間範圍中,各立委的「發文」分別吸引到哪些粉絲。

依據Bond & Messing (2015)的做法,我們計算109個政治人物,互動粉絲的重疊人數,得出109*109 的矩陣。以下以八位立委做舉例:

Q

此一矩陣的解讀方式為,在 2016/9/15 到 2016/11/15 中有在高志鵬粉絲頁文章互動過的粉絲中有 44.64% 也在同一個期間範圍內對趙天麟粉絲頁的文章有過互動,而只有 0.09% 的人有對盧秀燕粉絲頁這段期間內所發的文章有過互動;反之,在 2016/9/15 到 2016/11/15 中有在趙天麟粉絲頁文章互動過的粉絲中僅有 8.68% 也在同一個期間範圍內對高志鵬粉絲頁的文章有過互動。此一根據粉絲重疊比率而非重疊人數的作法,可以消弭粉絲頁大小所帶來的影響。

我們根據「因素分析法」來解析,粉絲重疊的可能「因素」。根據學術界常用的解釋力取捨標準,我們選擇了前兩大因素。第一大因素解釋了 33%的資料變異程度、第二大「因素」解釋了 5% 的資料變異程度,並根據各個政治人物在這兩個「因素」所獲得的「分數」將之投影在一個二維的平面上。

在投影在下述平面後,我們開始試圖嘗試解讀這兩個「因素」到底為何?

Q2

從此一圖形我們可以發現第一大「因素」基本上將藍綠兩黨的立委分成兩邊,而傳統上,對選民來說藍綠兩黨最大的不同主要還是在「統獨的立場」,因此我們推估此一「因素」最可能反應這些政治人物在社群使用者心目中的統獨立場。而第二個「因素」,由於資料抓取時間正值同性婚姻議題發酵時期,而在此一「因素」中獲得較高分數的立委如尤美女、許毓仁、洪慈庸等人,正好是在此議題上有明確表達支持態度的立委。也因此,我們認為此一「因素」最可能反應這些政治人物社在社群使用者心中對「同婚議題」的表態支持程度。我們將此可能解釋,詢問了政治學界的教授。中研院院士吳玉山也贊同此可能解釋。

 

3 thoughts on “解釋:關於天下雜誌「立委臉書洩漏的祕密」一文的研究方法

    1. 限定年齡是美國的部分,由於他們擁有臉書的內部資料,所以可以做年齡排除。

      這次的研究是直接抓取使用者的互動,並沒有排除地區或是年齡喔。

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