活動成果
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工作坊 2022/11/29
2022 TIGCR 大數據工作坊

2022大數據工作坊:實作與理論雙軌進行,學員們熱烈響應!

研討會 2022/11/08
2022 TIGCR 國際研討會圓滿結束

2022 TIGCR國際研討會 圓滿結束

工作坊 2022/10/04
2022 TIGCR 地理資訊系統工作坊

台政傳中心於9月30日星期五早上10:00至12:00辦理「地理資訊系統工作坊」。本工作坊分為兩個部分談地理資訊訊系統(GIS),並進行GeoDa與R軟體的實作練習。

第一部份由政治大學公共行政學系副教授,廖興中老師主講:「COVID-19疫情資料空間分析:GeoDa實作」。過去這幾年,COVID-19影響全球,進而產生許多政治、經濟、與社會現象。於此同時,研究者有機會取得大量與疫情有關的資料,並透過這些資料進行空間分析。

圖一為廖興中老師

此次工作坊,廖興中老師利用了從世界衛生組織中取得的100多個國家疫苗的覆蓋率等資料來帶領參與者進行實作。透過老師生動活潑地講解,與會者能深刻地了解到GeoDa的實用性、視覺化功能的有趣,並體驗到空間資料分析的特色。

廖興中老師表示地理資訊系統主要的三大功能就是:
一、將想要分析的主題標示在地圖上面;
二、接續上點,這個標示在地圖的主題把其背後的屬性資料連結在一起;
三、最終,把空間的關係串連起來。

老師在解說的尾聲也鼓勵大家將自己看到的有趣現象(Special Thinking)放進系統,挖掘更多數據中有趣的空間關係。

圖二為此次參加工作坊的學員

工作坊的第二部份,則由本中心博士級研究員洪國智主講:「選舉地理學概述與空間微觀模擬投票結果實作」。內容主要分為:選舉地理學關注的課題、台灣選舉地理、空間分析與選舉研究以及最後的R軟體操作練習。

圖三為本中心洪國智博士

「所有事物都與其他事物相關,但是近處的事物比遠處的事物更相關」,洪國智博士表示地理學就是探討人類生活的地表空間內一切的自然和人文現象的分佈、交互作用。其中,選舉地理學被視為人文/政治地理學中的一個分支,主要探討地理與選舉間的關係,例如選區內的人口結構與自然環境如何影響選舉結果,關注範圍有:投票地理學、地理因素對投票的影響、選區劃分的影響。

談到選舉,在台灣選舉地理的部分,洪國智博士以過去我們常說的「南綠北藍」為例,此名詞出現在2000年總統大選後,指以濁水溪為界,以北泛藍基本盤佔優勢,以南則泛綠支持率較高。簡單來說,代表著兩大政黨在不同的地區具有一定的優勢,而這樣的地區優勢在各國選舉都是常見的現象。不過,近年來這樣的政治版圖也有出現變化,在2018年九合一選舉和2020年總統大選後,台灣北、中、南都會區均出現大量的中間選民,同時無黨籍與新興政黨當選機會增加。

在空間分析與選舉研究的分享上,洪國智博士則說明,傳統空間分析是選舉地理學中最重要的研究方法,通常被概念為運用資料的定量分析方法,最主要目的就是將Raw Data轉化為有意義資訊的過程,如:描述性分析、預測性分析和指示性分析。

在工作坊的最後,洪國智博士亦介紹「黃紀教授台灣政治地緣資訊系統」以及如何透過空間微觀模擬(Spatial Microsimulation)來將個體的調查資料模擬區域的總體資料,藉此推估可能的選舉結果。

平常在進行研究報告時,研究者常透過大量的描述性文字來呈現其結果與發現,但是利用地圖、圖表等視覺化的方式來傳達,往往更容易傳遞大量的資訊。本次工作坊藉由兩位講者深入淺出的教學和實作體驗,幫助與會者更進一步了解空間資料的建立、收集相關分析方法。期待透過這次 TIGCR 地理資訊系統工作坊,激起所有與會者空間分析方法的興趣,並將其加至未來的研究中!

圖為講師與學員們的合照

完整的工作坊影片請點這邊:https://youtu.be/7miCUwhb6ik

 

研討會 2022/08/24
2022 International Conference on Method Triangulation: Implications for Social Science Research

本中心與中央研究院人社中心調查研究專題中心、在8月18-19日合辦國際研討會 "2022 International Conference on Method Triangulation: Implications for Social Science Research" 為期兩天的研討會有一場專題演講,三場座談會以及8篇論文分享,研討會第一天由中央研究院人文社會科研究中心蕭高彥主任開場致詞,此研討會為全線上進行,就算在疫情之下學術界的分享與交流依舊不停歇。

圖一為中央研究院人文社會科研究中心蕭高彥主任

此一研討會的主題聚焦於「跨方法研究的應用」,今年研討會隆重邀請了來自美國密西根大學的Dr. Frederick G Conrad 主講社群媒體與調查資料的跨界應用,由本中心的團隊成員張卿卿老師介紹出場。

圖二為本中心成員張卿卿老師

圖三為學者Dr. Frederick G Conrad 演講結束後互動良好的Q&A時間

除了精彩的演講外還有八篇論文分享,其中一篇是由本中心的團隊成員洪國智博士分享的 "Integrating Sentimental Analysis, Polling, and Spatial Microsimulation in Election Prediction" 論文中指出近年來使用社交媒體數據預測選舉已成為一種常見的方法。但是,由於可能無法知道網路使用者正確的地理位置,因此在預測選舉中(特別是地方選舉)使用社交媒體數據作為依據通常是有限的。

圖四為本中心成員洪國智博士

此次研討會還有精彩的三場座談會,分別邀請英國愛丁堡大學何俊霆博士、美國華盛頓大學的蕭遠教授,以及美國麻省理工學院的Dr. Teppei Yamamoto,針對 Digital Footprint Data、Text Mining,以及Conjoint Experiments等議題籌組場次,並邀請該領域內頂尖之學者發表研究成果。

研討會第二天由本中心的黃紀主任開場致詞,黃紀主任表示三角驗證法(method triangulation)對於避免依賴單一研究技術所带来的缺陷和偏見非常重要。结合不同的方法不僅使我們能夠檢查來自不同來源的證據,而且還能增强我們研究的可信度和有效性。當我們使用多種觀點和技術收集數據時,我們將能夠相信我們的數據更密切地反映了真實世界。

圖五為本中心黃紀主任擔任第二天研討會的開場致詞

黃紀主任舉了個有趣的例子,我們都聽過萬人響應,無人到場這個故事。這個故事提醒我們單一方法的侷限。我們需要透過網路爬蟲(web scraping)、文本探勘(text mining)、數位追蹤(digital tracing)以及更傳統式的參與式觀察和深入訪談來充分了解表達和行為之間的差距,以及其決定因素和後果。黃紀主任並指出由於Covid-19 疫情的時代,混合模式調查有時成為收集調查數據的唯一選擇。但混合模式調查存在的問題是 : 透過面訪調查、電話調查、網路調查針對一樣的問題是否會產生不同的答案呢? 混合模式調查產生的問題是否在不同的子群體中有所不同呢? 黃紀主任表示要回答這些問題,最好的辦法不僅要進行詳細的分析還需要非常仔細的調查實驗設計。

為期2天的研討會學者們與參與者皆收穫良多,藉由Q & A的交流時間彼此分享意見與想法。本次研討會於111年8月19日中午順利圓滿結束。

圖六為學者們和與會者的合照時間

 

 

演講 2022/05/19
線上演講,Amy Liu教授談「雙(多)語選舉票設計的態度效應」

線上演講,Amy Liu教授談「雙(多)語選舉票設計的態度效應」

台灣政經傳播研究中心(以下簡稱台政傳中心)於5月18日星期三中午邀請Dr. Amy Liu (美國德州大學奧斯汀分校政府系副教授)發表演講「Attitudinal Effects of Bilingual (Multilingual) Ballot Designs」。

工作坊 2022/05/05
2022 TIGCR 調查資料分析實務工作坊:Categorical Panel Data Analysis

2022 TIGCR調查資料分析實務工作坊:Categorical Panel Data Analysis

 本中心於4月27日(三)下午一點半,以線上教學的方式舉行【2022 TIGCR 調查資料分析實務工作坊:Categorical Panel Data Analysis 】,YouTube首播觀看人次124人,最多同時線上觀眾人數54人。

本次工作坊由政治學系黃紀教授、公共行政學系董祥開副教授主講,使用TIGCR在2018-2020年釋出的一般民眾定群追蹤調查資料、文官定群追蹤網調資料,以類別定群追蹤資料分析台灣民眾、政府文官的立場等重要研究議題。