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