隨著近年社群媒體與大數據的興起以來，政治、傳播、經濟學界都嘗試了解社群媒體當中的意識形態趨勢，這同時也是台灣政經傳播研究中心的研究主軸之一。為此，中心特別於11月21日邀請國立台灣大學經濟系系主任、同時也是 Social Science One（SSO）亞洲委員會主席的林明仁教授發表演講，並與團隊成員座談。林教授以 “Using Facebook Data to Predict the 2016 U.S. Presidential Election” 為題，說明如何使用美國地區 Facebook 的用戶資料來預測2016年的總統大選結果，並在座談會時分享 Social Science One（SSO）與 Facebook 合作資料釋出的最新發展。

　　為了深入分析美國總統大選選情，林教授以 Graph API 收集從2015年1月1日至2016年11月30日的 Facebook 資料，包含超過19億的按讚數及2,000個與2016總統大選相關的粉絲專頁，結合多樣化的研究方法，成功透過 Facebook 資料來預測2016年美國總統大選結果；預測的結果甚至比傳統訪問式的民調方法更為精準。然而，由於社群媒體呈現出來的意識形態極化情況非常強烈，因此應該以更適切的模型加以分析，才能反映出較精確的結果。另一方面，研究者觀察的重點不僅限於政治人物粉絲專頁，也應該包含臉書用戶會關注的日常活動、媒體等。因此，他在研究時不只關心美國大眾、政治人物以及媒體粉絲專頁之間的關係，也透過主成分分析（Principal Component Analysis）對政治領域相關粉絲專頁上的意識形態進行歸類。這樣的研究方法可以發現臉書用戶的互動確實有同溫層現象，意識形態相似的用戶間互動頻率更高。

　　除了以地區為分析單位的橫斷面研究之外，林教授也將時間性作為研究中的重要測量指標。透過時間序列的分析可以發現，雖然媒體意識形態在兩年內並沒有大幅度波動，但是政治人物卻不是如此；立場堅定的候選人為數不少，但是某些候選人則會考量選情調整選戰策略，也會因時制宜展現不同的意識形態。這些候選人會在選情緊繃時，刻意降低粉絲專頁上各種意見的極化程度，以吸引中間選民；選舉結束之後則回歸原本意識形態立場，拉攏原本的鐵桿支持者歸隊。

林教授透過 Facebook 資料來預測2016年美國總統大選結果

（照片提供：台灣政經傳播研究中心）

　　除了帶來Facebook資料分析與預測的精采演講之外，林教授也在座談時與中心團隊成員談到目前SSO的發展近況。「長期來說，我們希望未來能在 IRB 研究倫理審查與 SSO 監督的狀況之下，SSO 能夠提供學術人員需要的研究資料」，林教授說：「但是我們也沒什麼信心，因為現在 Facebook 遭受非常大的壓力。但 Facebook 也在努力地籌組頂尖學者智囊團，發展一套更嚴謹的研究方法。未來的發展值得進一步觀察」。在愉快的座談討論氛圍中，林教授對於本中心進行中的研究也表達高度興趣與肯定，相信未來能夠有更多的合作機會，為中心學術研究帶來更多發展的可能。

林教授與中心團隊成員合照

（照片提供：台灣政經傳播研究中心）