短期與長期議題在選舉中的影響：以 TEDS2024_indQ 為例
一、研究動機與背景
台灣的選舉文化發展至今，選民的投票決策已不再單純依靠政黨動員或族群認同，而是受到多重議題與社會氛圍的影響。
在歷次總統與立委選舉中，媒體與候選人常圍繞特定政策或事件展開辯論，例如能源轉型、房價、貪腐、疫情防治等「短期議題」；這些議題往往能在短時間內激起社會情緒，進而左右部分選民的投票選擇。
然而，台灣社會中仍存在長期穩定的政治態度與價值，例如政黨認同、統獨立場、國家認同等，這些「長期議題」會在多次選舉中持續影響選民的政治判斷與政黨偏好。
因此，短期議題與長期議題在選舉中的相對影響力，成為理解台灣民主政治的重要觀察面向。
本研究以 2024 年台灣民主化調查（TEDS2024）為資料，嘗試比較短期議題（如能源政策、經濟評價等）與長期議題（如政黨認同、統獨立場）對投票選擇的影響，期望能釐清在新媒體與議題政治盛行的時代，哪一類議題對選民行為的解釋力較高，進而補足現有文獻中對台灣選舉議題結構的理解。
二、研究變數與分析方向
（一）資料來源
本研究使用「台灣民主化調查」（Taiwan’s Election and Democratization Study, TEDS2024）之個體樣本資料（Individual Questionnaire, indQ）。
該調查於 2024 年總統選舉後進行，針對全台具有投票資格之成年公民，以分層隨機抽樣方式進行面訪與電話訪問。
資料中包含受訪者的投票行為、政黨認同、統獨立場、政策議題態度、媒體接觸與社會背景等變項，能有效反映台灣選民在2024年選舉中的政治取向。
（二）研究變數說明
依變數（投票選擇）：
受訪者在2024年總統選舉中投票支持的候選人或政黨，作為研究中要解釋的主要結果變項。長期議題變數：
包含選民的 政黨認同（Party Identification） 與 統獨立場（Unification–Independence Preference）。
這些屬於長期穩定的政治態度，通常反映選民的價值取向與政治社會化結果。短期議題變數：
以當次選舉的主要政策或爭議議題為指標，例如 能源政策立場（Issue_Energy）、經濟表現評價（Issue_Economy） 或 貪腐議題關注（Issue_Corruption） 等。
這些議題往往在選前短期內被媒體與候選人強烈操作，能觀察事件性議題的影響力。控制變數（可選）：
若後續進一步分析，可加入年齡、教育程度、性別、族群等社會背景變項，以排除其他干擾因素。
（三）分析方向
本研究的分析架構如下：
- 描述性分析（Descriptive Analysis）
- 先觀察短期與長期議題在整體樣本中的分布情形，了解不同議題取向的選民比例。
- 交叉表分析（Crosstab Analysis）
- 比較「短期議題 × 投票選擇」與「長期議題 × 投票選擇」之列百分比分布，判斷兩類議題與投票行為的關聯強度。
- （可延伸）統計模型分析
- 若進一步探討議題效果的相對影響，可建立邏輯斯回歸模型（Logistic Regression），以投票選擇為依變數、短期與長期議題為主要自變數，檢驗其顯著性與方向。
透過上述分析，可以比較在2024年總統選舉中，短期政策議題是否比長期政治認同更能解釋選民的投票行為，從而理解台灣選舉中的議題化趨勢。
三、讀取資料與選擇題目分析
如第一次跑，先安裝一次（可註解掉）
install.packages(c(“haven”,“labelled”,“dplyr”,“ggplot2”,“janitor”,“gt”))
library(haven) library(labelled) library(dplyr) library(ggplot2) library(janitor) library(gt)
1) 檔名路徑（若檔名不同請改這裡）
data_path <- “TEDS2024_indQ.sav”
2) 讀取 SPSS 檔（indQ 主檔：一列一位受訪者）
dat <- read_sav(data_path)
3) 檢視變數名稱與標籤（前 60 筆，幫助你核對）
head(data.frame(var = names(dat), label = var_label(dat)), 60)