中心公告

中心公告 2021/03/08
「台灣政經傳播研究」2021面訪調查案將於4月26日正式展開

「台灣政經傳播研究」2021面訪調查案將於4月26日正式展開,訪問調查期間為04月26日到08月27日

為了瞭解一般民眾的政治態度、政策評估與傳播行為之持續與變遷,我們規劃了五年的全國性大規模長期追蹤訪問案。今年是第四波次的調查訪問,即將在2021年的04月26日啟動。這波調查訪問的受訪民眾預計高達4,000位;地理範圍遍及全台,從基隆到屏東,都有我們的訪問區。我們以非常感恩的心、尊重的態度,誠摯感謝一起參與研究計畫、提供對於各項公共議題與媒體使用相關意見的受訪者們。

「台灣政經傳播研究」在2021年的訪問工作將分為二個部分:
一、追蹤訪問:曾經在2018、2019、2020參與我們調查的受訪者,預計有2,862位受訪者獲邀參與我們的調查。我們將在4月26日至8月27日拜訪您,再請您填寫2021年的全新問卷。追蹤訪問的訪員都來自中央研究院調查研究專題中心,一同辦理追蹤訪問。
二、新邀訪問:我們將在2021年再次招募一波全新參加訪問的受訪者,我們將在5月24日至8月27日拜訪您,邀請參加我們的學術研究。全新招募的受訪者預計會有1,440位,抽樣中選的地址是來自內政部公開的全國門牌地址資料庫。如果您的家戶被電腦抽中,我們竭誠希望您能協助我們完成學術研究的問卷。
完成問卷的受訪者將致贈新台幣200元等值的7-11超商禮券。若您完成問卷,並同意繼續參與我們在後續辦理的各項問卷調查,我們將再致贈您300元的7-11超商禮券作為贈禮,以表達我們的感謝之意。

如果您是曾經參加我們調查訪問的受訪者,我們非常感激您持續參與,請您與我們一同關注台灣民眾在各項政治與傳播議題上的民意趨勢。如果您對我們的調查研究有興趣,願意參加我們的計畫,也非常歡迎您與我們中心聯繫。謝謝您的參與,讓我們為緩解台灣政治極化、促進良善治理的目標盡一份心力。

活動公告 2021/06/07
2021 TIGCR International Conference on “Political Polarization: Perspective of Governance and Communication"

2021 TIGCR International Conference on “Political Polarization: Perspectives of Governance and Communication”

 

About the Conference

The Taiwan Institute for Governance and Communication Research (TIGCR) will hold an international conference on “Political Polarization: Perspective of Governance and Communication” on 29 October 2021 at the National Chengchi University.

On the basis of the discussion in the 2020 TIGCR International Conference, this conference will focus on the phenomenon of political polarization and its core concepts: democratic governance, social media usage, and political communication.

For the 2021 TIGCR International Conference, scholars are invited to analyze the causes, distribution, and impacts of political polarization related to algorithm, fake news, political participation, issue position, and ideology, etc., by using survey data, big data, content analysis, and comparative studies. We aim to prevent and alleviate polarization of opinion to create a sustainable and harmonious society.

Topics of interest include, but are not limited to the following:

  1. Political Polarization: public opinion survey, technological impacts on political attitudes and behaviors, causes, effects, and related discussions of political polarization, etc.
  2. Democratic Governance: political attitudes of government bureaucrats and citizens, polarization perception and democratic governance, and bureaucratic responsiveness, etc.
  3. Political Communication: news media and political communication, governance and communication interaction, political polarization and social media usage, fake news, echo chamber effect, and algorithm, etc.

Important Dates

  1. Abstract Submission Deadline: March 8th, 2021
  2. Acceptance Notification: April 7th, 2021
  3. Full paper submission deadline: September 30th, 2021

Important announcement: The 2021 TIGCR conference organizing committee remains vigilant in its monitoring of the COVID-19 pandemic and will continue to prioritize the health and safety of its attendees. For this reason, the conference will be held in a hybrid format with both onsite and online versions to accommodate all participants.

研討會活動預計2021年10月5日12:00開放報名!

工作坊 2021/05/05
應用TIGCR釋出研究資料 進行實務工作坊:Panel Data Analysis

本中於4月28日周三下午1點半,以線上教學的方式舉行【2021 TIGCR 調查資料分析實務工作坊:Panel Data Analysis】。本次工作坊由國立政治大學政治學系蔡宗漢教授、國立臺北大學公共行政暨政策學系蔡奇霖助理教授主講,使用TIGCR在2018-2019年釋出的一般民眾定群追蹤調查資料(TIGCR-PPS 2018)(TIGCR-PPS 2019)、文官定群追蹤網調資料(TIGCR-TGBS 2018)(TIGCR-TGBS 2019),分析台灣民眾、政府文官的立場等重要研究議題。

首先,由國立政治大學政治學系蔡宗漢教授分享Panel Data的資料分析方法。蔡教授說明追蹤資料除了可以得到不同受訪者之間的差異比較,還可以得到同一位受訪者在不同時間點對同一個議題在想法上的改變。因此,相較於單一波次的調查資料,追蹤資料可以得到更多的觀察值。另外,在分析模型使用上,解說兩種變異值,一種是不同人的差異,稱為組間效果(Between Effect);另一種則是相同受訪者在不同時間的差異,稱為組內效果 (Within Effect)。於此,蔡教授使用隨機效果模型(Random Effects Models)來分析TIGCR 2018、2019年的追蹤資料,納入分析的自變項包括對台灣整體經濟評估、對蔡英文總統在兩岸關係相關施政上的評價、對蔡英文總統整體施政的評價、政黨傾向等,檢視這些變項對台灣人民統獨立場變化的解釋效果。


圖1. Random Effect Model分析各項變項對台灣人民統獨立場之影響
(照片提供:台灣政經傳播研究中心)

分析結果顯示,對台灣整體經濟的評估有解釋效果。相對於經濟評估低者,經濟評估較高者較偏向台灣獨立,在此同時,對於台灣經濟評估越表樂觀者越可能偏向獨立。對蔡英文總統總體施政滿意度方面,對蔡英文總統施政表現越表肯定者越可能偏向獨立,但組間效果顯示肯定施政表現者相對地會較可能偏向支持統一。會發生這樣的差異,源於模型的估計值出現了一正一負的狀態。另外,對蔡英文總統在兩岸關係施政狀況的評價也有解釋效果。具體而言,越肯定蔡英文總統在兩岸關係上的作為者越可能偏向獨立,在此同時, 相對於不認同蔡總統在兩岸關係上的作為者,予以肯定者較可能偏向獨立。

課程最後,蔡教授表示區分組內效果與組間效果的變異值,可以有更多彈性空間來進行資料分析,而不受到分析模型的條件侷限。

接著,由國立臺北大學公共行政暨政策學系蔡奇霖助理教授帶領聽眾們探討如何在線性多層次模型和結構方程式模型的架構下進行定群追蹤調查的資料分析。

圖2. 主題二內容介紹 (照片提供:台灣政經傳播研究中心)

 

此次內容聚焦在定群追蹤資料分析(Panel Data Analysis)的兩個常見統計方法:固定效果模型與隨機效果模型。蔡教授使用TIGCR的調查資料實際進行統計軟體的演釋,讓內容變得更具體。(TIGCR於2018至2019年對民眾的訪問調查資料)

定群追蹤資料分析具有定群與追蹤的兩項特徵,也就是對同一群受訪者在不同的時間點重複進行訪問。因此定群追蹤資料不僅具有橫斷面單一時間資料的優點,同時也兼具縱貫面時間序列資料的優點,也因為資料具有時間這個面向,所以定群追蹤資料可以用來做趨勢的分析,也可以用來做受訪者對過去與現在觀點之對照。


圖3. 固定效果模型與隨機效果模型之比對(照片提供:台灣政經傳播研究中心)

固定效果模型與隨機效果模型都有運用定群追蹤資料的優勢,讓迴歸截距項(Linear Regression)可以因人而異,但是兩個模型估計截距的方式不同。粗略來說,固定效果模型將各個截距項視為未知但固定的參數去估計;隨機效果模型則是將截距項視為潛在的隨機變項。但最關鍵的不同點還是:固定效果模型會將因人而異卻不因為時間而異的個人特質從資料中排除,譬如省籍,每個受訪者的省籍不同,且省籍並不會因時間改變;而隨機效果模型則克服了這點,可以分析像省籍這種因人而異卻不因時間而異的自變項。

另外,蔡教授帶領聽眾了解各種模型的演釋,從中作出總結:定群追蹤資料的調查可以在多層次模型和結構方程式的架構下來進行更有彈性的分析。但教授也提醒大家,隨著方法變得更有彈性,研究者本身也有義務讓自己的統計模型與研究問題與理論更為貼近,而不是隨意設定或是濫用。因為過度複雜的模型容易失去意義或是遇到模型無法辨識和數值演算不穩定的問題。

此次工作坊透過蔡宗漢教授以及蔡奇霖助理教授的分享,讓參與學員透過工作坊影片,認識如何運用定群追蹤調查資料(TIGCR 資料庫)搭配模型演釋以及分析軟體Stata,來有效地進行數據分析。

工作坊影片請看以下連結:https://youtu.be/713ITz2W1S8