| 研究生: |
林文涵 Lin, Wen Han |
|---|---|
| 論文名稱: |
網路輿情分析在公共政策的應用與影響 Application and influence of internet public opinion analysis in public policy |
| 指導教授: | 蕭乃沂 |
| 學位類別: |
碩士
Master |
| 系所名稱: |
社會科學學院 - 公共行政學系 Department of Public Administration |
| 論文出版年: | 2017 |
| 畢業學年度: | 105 |
| 語文別: | 中文 |
| 論文頁數: | 84 |
| 中文關鍵詞: | 網路輿情分析 、公共政策 、網路民意 、巨量資料分析 |
| 相關次數: | 點閱:322 下載:127 |
| 分享至: |
| 查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報 |
網路民意已經成為政府應該注意的重要民意來源,但近幾年,政府時常來不及在網路大量討論之前察覺公共議題並及時做出回應。網路輿情分析快速、大量撈取網路言論使政府可以及時得知正在形成的公共議題以及民意對現有政策的認知與態度,所以政府有相當誘因在公共政策使用網路輿情分析,然而其分析方法與特性對政策過程是助力或是阻力,仍尚待釐清。雖然部分研究文獻提到政府在使用網路輿情分析需要注意的議題與困難,但是導入網路輿情分析之後政府內部實際上如何處理與運用網路輿情分析結果,並未進一步探究。因此本研究以個別深入訪談為資料蒐集方法,訪談曾經使用過網路輿情分析的政策參與機關人員,以了解網路輿情分析對政策的影響,即網路輿情分析運用在政策上的情形與運用困難。
研究結果發現網路輿情分析結果在政策上的用途大致可分成新聞公關與政策業務。在新聞、公關上的用途主要為協助擬定輿情處理策略、用於輿情回應及預警上有困難;政策業務上運用在協助政策規劃與修正、政策推廣的決策支援與跨部門協調。行政機關單位的態度上多認為網路輿情分析可以運用在政策規劃與修正上,但需要先經判斷、過濾與抽檢,或搭配其他民調結果綜合參考,無法直接、單獨運用,雖然如此,網路輿論仍被視為不可忽略的民調資料。
網路輿情分析在政策上的運用亦有限制:因為網路言論雜亂跟網路輿情分析資料蒐集不具即時性,造成難以運用在需要即時性的機關業務上;網路言論雜亂跟網路輿情分析準確率難以控制及公務體系較少進行跨部門協調,造成網路輿情分析運用上需要付出比預期更高的人力、時間等資源,然而因為對政策規劃與修正來說,民調資料本就僅供參考,因此限制了網路輿情分析在政策業務上可以發揮的效益。
根據運用情形跟運用困難,本研究認為若網路輿情分析要作為政策民調運用在政策業務上,在分工上可以加入統籌、中介者參與,或是在資料撈取過程及運用分析結果時增加單位之間的跨部門協調;在運用情形上則視政策議題特性同時搭配其他民調或對網路輿情分析結果再分析過濾,以提升分析結果作為民調資料的可信度。另外,選擇網路輿情分析主題時應考慮政策議題是否適用網路輿情分析,與選擇範圍較廣的政策議題,以避免網路輿情分析資料撈取結果不佳。對於後續研究,本研究建議可以探討政府運用網路輿情分析的負面影響,以及政策議題特性對網路輿情分析運用情形的影響。
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與研究動機 1
第二節 研究目的與研究問題 2
第三節 研究流程 3
第四節 重要名詞解釋 5
第二章 文獻回顧 7
第一節 民意 7
第二節 民意在政策過程的作用 8
第三節 網路輿情分析 13
第四節 綜合分析 23
第三章 研究設計 25
第一節 研究架構 25
第二節 研究方法 28
第三節 資料分析品質與研究倫理 34
第四章 資料分析 37
第一節 網路輿情分析在政策的運用情形 37
第二節 網路輿情分析運用過程中與預期效益的差距 50
第三節 網路輿情分析的運用困難 53
第四節 影響網路輿情分析在政策過程運用情形的特質 60
第五節 網路輿情分析運用過程的特質影響脈絡 63
第五章 結論 68
第一節 網路輿情分析在政策過程上的運用 68
第二節 網路輿情分析在政策過程運用的困難 72
第三節 實務建議與後續研究建議 76
參考文獻 82
Jewel(2015)。 25 個令人大開眼界的大數據現象及有趣事實。2016年 7月23日,取自 http://www.inside.com.tw/2015/05/06/25-eye-opening-facts-about-big-data-you-should-know。
MBA智庫百科(2010)。 判斷抽樣。2016年 12月20,取自 http://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E5%88%A4%E6%96%AD%E6%8A%BD%E6%A0%B7。
王嘉州、陳南君 (2009)。民意與政策過程—2009 世運對蓮池潭發展之影響。城市發展, 8,頁 61-80。
成功大學人文社會科學中心人類研究倫理治理架構行政辦公室(2011)。何謂研究倫理。2016年 8月1日,取自 https://rec.chass.ncku.edu.tw/ethics/what-is-research-ethics。
朱斌妤、黃東益、洪永泰、曾憲立、李仲彬(2015)。數位國家治理(2):國情追蹤與方法整合(編號:NDC-MIS-103-001)。台北市: 國家發展委員會。
行政院國家資訊通信發展推動小組(2015)。 政府機關運用巨量資料分析推動說明。2015年 11月29日,取自 http://www.nici.ey.gov.tw/cp.aspx?n=01E05E173EFAE297&s=6BEA6E0C5AF27985。
呂建億(2015)。民眾對政府輿情分析方法之信任研究-民意調查與網路輿情分析的比較。國立政治大學公共行政研究所,未出版,台北市。
李衍如(2014)。後代議民主之參與制度設計-以我國觀光賭場博弈公投為例。國立台灣大學政治學系,未出版,台北市。
周韻采、陳俊明(2010)。政府重大議題網路輿論趨勢調查研究:以死刑為例(編號:0992460052)。台北市: 行政院研究發展考核委員會。
周韻采、陳俊明(2011)。網路輿論意向分析機制之建構與實證研究(編號:RDEC-MIS-100-003)。台北市: 行政院研究發展考核委員會。
林忠山 (2003)。民意影響公共政策之分析:衝突及動員的面向。華岡社科學報,17,頁 59-83。
邱勝濱 (2008)。質性研究方法在教育上的應用。網路社會學通訊(75)。
國家發展委員會(2015)。 ide@ Taiwan 2020(創意臺灣)政策白皮書 未出版: 。
陳敦源、李仲彬 (2010)。探索公民心靈:「公民調查」技術的理論與實務。研考雙月刊, 279,頁 53-66。
陳義彥、黃紀、洪永泰、盛杏湲、游清鑫、鄭夙芬等人(2009)。民意調查新論。臺北市:五南。
項靖、羅晉、許雲翔、楊東謀(2016)。網路社群媒體時代政府公共諮詢與政策行銷之規劃 (編號:NDC-104-035-002)。 台北市: 國家發展委員會。
黃東益、陳敦源、蕭乃沂 (2006)。政策民意調查:公共政策過程中的公共諮詢。研考雙月刊, 30(4),頁 17-27。
廖洲棚、陳敦源、蕭乃沂、廖興中(2013)。運用巨量資料實踐良善治理:網路民意導入政府決策分析之可行性研究(編號:RDEC-MIS-102-003)。 台北市: 行政院研究發展考核委員會。
劉宗熹 (2016)。公務機關巨量資料分析應用推動簡介。政府機關資訊通報(341 ),頁 1-9。
劉嘉薇(2015)。網路統獨:大數據的分析。「兩岸四地民意調查:現況與展望」發表之論文, 臺北:政治大學。
蕭乃沂、陳敦源、廖洲棚、楊立偉、呂俊宏(2014)。政府應用巨量資料精進公共服務與政策分析之可行性研究(編號:NDC-MIS-103-003)。 台北市: 國家發展委員會。
蕭乃沂、黃東益(2015)。 104年度網路輿情蒐集、分析及運用計畫結案報告。教育部青年發展署。未出版。
Etzioni, O. (1996). The world wide web: Quagmire or gold mine. Communications of the ACM, 39, 65-68.
Bethard, S., Yu, H., Thornton, A., Hatzivassiloglou, V., & Jurafsky, D. (2004). Automatic extraction of opinion propositions and their holders. 2004 AAAI Spring Symposium on Exploring Attitude and Affect in Text, (3), 2224.
Bicquelet, A., & Weale, A. (2011). Coping with the Cornucopia: Can Text Mining Help Handle the Data Deluge in Public Policy Analysis? Policy & Internet, 3(4), Article 5. http://doi.org/10.2202/1944-2866.1096
Burstein, P. (2003). The Impact of Public Opinion on Public Policy: A Review and an Agenda. Political Research Quarterly, 56(1), 29–40. http://doi.org/10.1177/106591290305600103
Campbell, A. (2012). Public Opinion and Public policy. In A. Berinsky (Ed.), New Directions in Public Opinion (New Directions in American Politics) (1st ed., pp. 271–292). New York: Routledge.
Glynn, C., Herbst, S., Shapiro, R., & O’Keefe, G. (1999). Public Opinion and policymaking. In Public Opinion (1st ed., pp. 299–341). Colorado: Westview Press.
Jewell, D., Barros, R. D., Diederichs, S., Duijvestijn, L. M., Hammersley, M., Hazra, A., … Zolotow, C. (2014). Performance and Capacity Implications for Big Data. Retrieved July 23, 2016, from http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp5070.pdf
Petry, F., & Mendelsohn, M. (2004). Public Opinion and Policy Making in Canada 1994-2001. Canadian Journal of Political Science, 37(3), 505–529.
Seabold, S., Rutherford, A., De Backer, O., & Coppola, A. (2015). The Pulse of Public Opinion: Using Twitter Data to Analyze Public Perception of Reform in El Salvador, (August).
Stylios, G., Christodoulakis, D., Besharat, J., Vonitsanou, M.-A., Kotrotsos, I., Koumpouri, A., & Stamou, S. (2010). Public Opinion Mining for Governmental Decisions. Electronic Journal of E-Government, 8(2), 203–214. Retrieved from www.ejeg.com
Urban, J., & Bulkow, K. (2013). Tracing Public Opinion Online – An Example of Use for Social Network Analysis in Communication Research. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 100, 108–126. http://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.10.703
Wu, Y., & Hsieh, S. (2014). Public Opinion toward CSSTA: A Text Mining Approach. Computational Linguistics and Chinese Language Processing, 19(4), 19–28.
Yeric, J., & Todd, J. (1996). Public Opinion and Public Issues:Defense, Gun Control, and Energy. In Public Opinion the Visible Politics (3rd ed., pp. 161–196). Illinois: Peacock Pub.