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研究問題:抖音使用強度如何透過政治效能感中介，影響台灣年輕世代的政治極化程度

我這個研究主要想探討，抖音使用強度是不是會影響台灣年輕世代的政治極化，而這個影響是不是透過「網路依賴」和「政治效能感」這兩個心理機制發生的。簡單說，就是想知道：滑抖音滑得越多，會不會越容易陷入同溫層、對政治立場變得更極端。

研究的邏輯是：我假設抖音使用越頻繁、越密集的人，政治立場也會越極化，並且這個關係可能會被「網路依賴」和「政治效能感」中介。同時，我也想看看年齡是否會調節這些關係。

究主要探討，抖音使用強度是否會影響政治立場的極化，並檢驗此關係是否經由「網路依賴」與「政治效能感」兩項心理機制發生。具體而言，自變數為抖音使用強度（S1使用頻率、S2單次使用時長），中介變數包括網路依賴（Q5–Q8）與政治效能感（Q16、Q22），依變數為政治極化指標（民主認同Q14–Q15、兩岸態度Q29–Q34、平台政策評價Q32）。研究假設重度使用者因高度依賴抖音獲取資訊與情緒紓解，導致政治效能感降低，進而加深政治極化。另預期年齡可能對此關係具調節效果。整體而言，本研究旨在說明數位平台的使用強度如何透過心理中介機制，強化年輕世代的政治分化傾向。

整體預期是，抖音重度使用者可能因為更高的網路依賴、以及更低的政治效能感，而展現出更明顯的政治極化傾向，這個效果在年輕族群中可能特別明顯。

library(readxl)  
library(dplyr)  

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

library(sjmisc)

tiktok <- read_excel("民主實驗室TikTok使用者網路調查_資料檔0326.xlsx",
                     col_names = TRUE) 

Warning: Expecting logical in AD1361 / R1361C30: got '社會民主黨'

Warning: Expecting logical in AD1975 / R1975C30: got '不一定'

Warning: Expecting logical in AD2298 / R2298C30: got '勞工黨'

str(tiktok)

tibble [2,612 × 77] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ 編號          : chr [1:2612] "A0001" "A0002" "A0003" "A0004" ...
 $ 抖音活躍使用者: num [1:2612] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ S0            : num [1:2612] 8 27 14 23 21 39 20 26 52 26 ...
 $ S0_AGE        : num [1:2612] 21 40 27 36 34 52 33 39 65 39 ...
 $ S1            : num [1:2612] 4 5 4 4 5 5 4 3 3 5 ...
 $ S2            : num [1:2612] 4 3 4 3 3 2 4 4 4 3 ...
 $ Q1_1          : num [1:2612] 1 11 10 2 7 6 2 2 10 12 ...
 $ Q1_2          : num [1:2612] 10 10 13 9 6 10 10 10 2 3 ...
 $ Q1_3          : num [1:2612] 3 5 NA NA 1 5 1 NA 1 NA ...
 $ Q1_4          : num [1:2612] 9 12 NA NA 4 9 9 NA 13 NA ...
 $ Q1_5          : num [1:2612] NA 9 NA NA 9 2 NA NA NA NA ...
 $ Q1_O          : chr [1:2612] NA NA NA NA ...
 $ Q2_1          : num [1:2612] 3 2 8 9 1 16 3 12 20 10 ...
 $ Q2_2          : num [1:2612] 6 11 9 2 9 5 9 4 2 18 ...
 $ Q2_3          : num [1:2612] 16 NA NA NA 7 7 1 NA NA 17 ...
 $ Q2_O          : chr [1:2612] NA NA NA NA ...
 $ Q3_1          : num [1:2612] 1 1 1 5 2 1 5 4 1 2 ...
 $ Q3_2          : num [1:2612] NA 4 3 2 1 4 1 1 3 4 ...
 $ Q3_3          : num [1:2612] NA 3 NA NA 5 NA NA NA NA 3 ...
 $ Q3_O          : chr [1:2612] NA NA NA NA ...
 $ Q4            : num [1:2612] 7 3 1 7 5 1 7 1 7 3 ...
 $ Q4_O          : chr [1:2612] NA NA NA NA ...
 $ Q5            : num [1:2612] 2 5 4 3 5 5 5 5 3 5 ...
 $ Q6            : num [1:2612] 2 5 5 4 4 5 4 5 3 5 ...
 $ Q7            : num [1:2612] 3 5 3 4 5 4 4 5 2 5 ...
 $ Q8            : num [1:2612] 2 5 3 4 4 3 3 4 3 5 ...
 $ Q9            : num [1:2612] 14 2 3 6 1 2 14 14 1 11 ...
 $ Q9_O          : chr [1:2612] NA NA NA NA ...
 $ Q10           : num [1:2612] 10 1 3 1 2 1 10 10 2 6 ...
 $ Q10_O         : logi [1:2612] NA NA NA NA NA NA ...
 $ Q11           : num [1:2612] 3 3 1 8 1 2 10 6 1 4 ...
 $ Q11_O         : chr [1:2612] NA NA NA NA ...
 $ Q12           : num [1:2612] 4 4 1 1 1 5 4 6 1 6 ...
 $ Q13           : num [1:2612] 2 2 10 1 1 1 10 2 2 6 ...
 $ Q13_O         : chr [1:2612] NA NA NA NA ...
 $ Q14           : num [1:2612] 1 1 3 2 1 1 3 3 2 1 ...
 $ Q15           : num [1:2612] 4 5 1 4 2 6 4 6 4 6 ...
 $ Q16           : num [1:2612] 3 3 1 3 5 1 4 6 4 6 ...
 $ Q17           : num [1:2612] 3 5 1 4 5 3 2 5 4 6 ...
 $ Q18           : num [1:2612] 3 2 1 6 5 1 5 5 2 5 ...
 $ Q19           : num [1:2612] 2 1 1 4 1 1 2 5 4 6 ...
 $ Q20           : num [1:2612] 2 2 1 5 4 1 2 6 4 5 ...
 $ Q21           : num [1:2612] 3 2 1 6 1 3 5 5 3 6 ...
 $ Q22           : num [1:2612] 2 3 1 6 5 1 4 5 5 6 ...
 $ Q23           : num [1:2612] 3 3 1 3 1 3 3 1 1 1 ...
 $ Q23_O         : chr [1:2612] NA NA NA NA ...
 $ Q24           : num [1:2612] 2 1 1 4 2 1 3 6 4 6 ...
 $ Q25           : num [1:2612] 3 4 1 4 2 4 3 6 4 6 ...
 $ Q26           : num [1:2612] 4 3 1 3 4 1 5 6 3 6 ...
 $ Q27           : num [1:2612] 3 3 1 4 4 3 4 6 2 6 ...
 $ Q28           : num [1:2612] 3 3 1 3 4 3 5 5 2 5 ...
 $ Q29           : num [1:2612] 4 2 1 6 4 1 1 6 4 6 ...
 $ Q30           : num [1:2612] 2 1 1 6 6 1 3 6 4 6 ...
 $ Q31           : num [1:2612] 2 5 1 6 4 6 5 5 4 5 ...
 $ Q32           : num [1:2612] 4 5 1 5 2 3 5 6 2 6 ...
 $ Q33           : num [1:2612] 3 4 1 4 3 3 4 6 4 5 ...
 $ Q34           : num [1:2612] 3 1 1 3 1 1 3 6 4 6 ...
 $ Q35           : num [1:2612] 3 1 1 5 1 1 4 6 4 5 ...
 $ Q36           : num [1:2612] 3 4 1 4 2 4 4 5 4 5 ...
 $ Q37           : num [1:2612] 3 4 1 4 2 4 4 5 4 5 ...
 $ Q38           : num [1:2612] 3 4 1 3 3 4 4 5 4 4 ...
 $ Q39           : num [1:2612] 3 2 1 5 4 2 1 5 3 5 ...
 $ Q40           : num [1:2612] 3 2 4 4 2 2 3 4 2 3 ...
 $ Q41           : num [1:2612] 3 3 1 3 3 3 4 5 4 5 ...
 $ Q42           : num [1:2612] 3 3 2 3 2 3 3 5 3 5 ...
 $ Q43           : num [1:2612] 3 3 1 3 2 3 3 5 3 5 ...
 $ Q44           : num [1:2612] 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 ...
 $ Q45           : num [1:2612] 6 7 7 6 7 6 6 6 5 7 ...
 $ Q45_O         : logi [1:2612] NA NA NA NA NA NA ...
 $ Q46           : num [1:2612] 2 2 2 2 2 1 3 1 2 1 ...
 $ Q47           : num [1:2612] 1 6 1 5 7 11 4 5 7 7 ...
 $ Q48           : num [1:2612] 12 3 2 8 3 3 4 15 8 15 ...
 $ SEX           : num [1:2612] 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 ...
 $ AGE           : num [1:2612] 1 3 1 2 2 4 2 2 5 2 ...
 $ EDU           : num [1:2612] 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 ...
 $ AREA          : num [1:2612] 6 2 2 1 2 2 4 5 1 5 ...
 $ WT            : num [1:2612] 0.588 0.424 0.833 0.398 0.407 ...

names(tiktok)

 [1] "編號"           "抖音活躍使用者" "S0"             "S0_AGE"        
 [5] "S1"             "S2"             "Q1_1"           "Q1_2"          
 [9] "Q1_3"           "Q1_4"           "Q1_5"           "Q1_O"          
[13] "Q2_1"           "Q2_2"           "Q2_3"           "Q2_O"          
[17] "Q3_1"           "Q3_2"           "Q3_3"           "Q3_O"          
[21] "Q4"             "Q4_O"           "Q5"             "Q6"            
[25] "Q7"             "Q8"             "Q9"             "Q9_O"          
[29] "Q10"            "Q10_O"          "Q11"            "Q11_O"         
[33] "Q12"            "Q13"            "Q13_O"          "Q14"           
[37] "Q15"            "Q16"            "Q17"            "Q18"           
[41] "Q19"            "Q20"            "Q21"            "Q22"           
[45] "Q23"            "Q23_O"          "Q24"            "Q25"           
[49] "Q26"            "Q27"            "Q28"            "Q29"           
[53] "Q30"            "Q31"            "Q32"            "Q33"           
[57] "Q34"            "Q35"            "Q36"            "Q37"           
[61] "Q38"            "Q39"            "Q40"            "Q41"           
[65] "Q42"            "Q43"            "Q44"            "Q45"           
[69] "Q45_O"          "Q46"            "Q47"            "Q48"           
[73] "SEX"            "AGE"            "EDU"            "AREA"          
[77] "WT"            

# S1您最近一年使用TikTok抖音的頻率為何？
# 1=幾乎每天；2=每週3-5天；3=每週1-2天；4=很少使用
tiktok$S1 <- rec(unlist(tiktok["S1"]),
                 rec = "1=4 [幾乎每天]; 2=3 [每週3-5天]; 3=2 [每週1-2天]; 4=1 [很少使用]",
                 var.label = "最近一年使用TikTok頻率",
                 as.num = TRUE)

# S2. 單次使用TikTok抖音大概時長
# 1=少於10分鐘；2=10-30分鐘；3=30分鐘-1小時；4=超過1小時
tiktok$S2 <- rec(unlist(tiktok["S2"]),
                 rec = "1=1 [少於10分鐘]; 2=2 [10-30分鐘]; 3=3 [30分鐘-1小時]; 4=4 [超過1小時]",
                 var.label = "單次使用TikTok時長",
                 as.num = TRUE)

# 建立「抖音使用強度指標」：S1與S2平均
tiktok$use_intensity <- rowMeans(tiktok[, c("S1", "S2")], na.rm = TRUE)

# Q5. 沒有辦法上網時會焦慮
tiktok$Q5 <- rec(unlist(tiktok["Q5"]),
                 rec = "1=1 [非常不同意]; 5=5 [非常同意]",
                 var.label = "沒有辦法上網時會焦慮",
                 as.num = TRUE)

# Q6. 不能使用網路時會感到沮喪
tiktok$Q6 <- rec(unlist(tiktok["Q6"]),
                 rec = "1=1 [非常不同意]; 5=5 [非常同意]",
                 var.label = "不能使用網路時會感到沮喪",
                 as.num = TRUE)

# Q7. 經常藉由網路逃避煩惱
tiktok$Q7 <- rec(unlist(tiktok["Q7"]),
                 rec = "1=1 [非常不同意]; 5=5 [非常同意]",
                 var.label = "經常藉由網路逃避煩惱",
                 as.num = TRUE)

# Q8. 使用社群後空虛或負面情緒變多
tiktok$Q8 <- rec(unlist(tiktok["Q8"]),
                 rec = "1=1 [非常不同意]; 5=5 [非常同意]",
                 var.label = "使用社群後空虛或負面情緒變多",
                 as.num = TRUE)

# 建立「網路依賴指標」：Q5–Q8平均
tiktok$net_depend <- rowMeans(tiktok[, c("Q5","Q6","Q7","Q8")], na.rm = TRUE)


# Q16. 台灣社會存在非常嚴重的司法不公正問題
tiktok$Q16 <- rec(unlist(tiktok["Q16"]),
                  rec = "1=1 [非常不同意]; 5=5 [非常同意]",
                  var.label = "司法不公正問題認同度",
                  as.num = TRUE)

# Q22. 執政政府是台灣主要的假訊息製造者
tiktok$Q22 <- rec(unlist(tiktok["Q22"]),
                  rec = "1=1 [非常不同意]; 5=5 [非常同意]",
                  var.label = "政府是假訊息來源認同度",
                  as.num = TRUE)

# 建立政治效能感指標
tiktok$pol_eff <- rowMeans(tiktok[, c("Q16", "Q22")], na.rm = TRUE)


# Q14. 民主 vs. 獨裁制度偏好
# 題目：在您看來，民主制度是否總是比獨裁制度好？
# 1=民主比獨裁好；2=沒差；3=某些情況下獨裁也可接受
tiktok$Q14 <- rec(unlist(tiktok["Q14"]),
                  rec = "1=1 [民主比獨裁好]; 2=2 [沒差]; 3=3 [某些情況下獨裁也可接受]",
                  var.label = "制度偏好：民主 vs. 獨裁",
                  as.num = TRUE)

# Q15. 對台灣民主運作的滿意度
tiktok$Q15 <- rec(unlist(tiktok["Q15"]),
                  rec = "1=1 [非常不滿意]; 5=5 [非常滿意]",
                  var.label = "對台灣民主運作的滿意度",
                  as.num = TRUE)

# Q32. 是否應該禁止TikTok在台灣使用
tiktok$Q32 <- rec(unlist(tiktok["Q32"]),
                  rec = "1=1 [非常不同意]; 5=5 [非常同意]",
                  var.label = "應該禁止TikTok在台灣使用",
                  as.num = TRUE)

# 建立政治極化指標（Q14、Q15、Q32）
tiktok$polarization <- rowMeans(tiktok[, c("Q14","Q15","Q32")], na.rm = TRUE)


# 六、控制變數：教育EDU、收入INCOME、政黨認同PARTY
tiktok$EDU <- as.numeric(tiktok$EDU)
tiktok$INCOME <- as.numeric(tiktok$Q47)
tiktok$PARTY <- as.numeric(tiktok$Q12)

descr(tiktok[, c("use_intensity", "net_depend", "pol_eff", 
               "polarization", "EDU", "INCOME", "PARTY")])

## Basic descriptive statistics

           var    type         label    n NA.prc mean    sd   se  md trimmed
 use_intensity numeric use_intensity 2545   2.57 2.63  0.84 0.02 2.5    2.59
    net_depend numeric    net_depend  998  61.79 4.55  1.20 0.04 5.0    4.92
       pol_eff numeric       pol_eff  921  64.74 3.96  1.71 0.06 5.0    4.20
  polarization numeric  polarization 2612   0.00 1.95  0.98 0.02 2.0    1.86
           EDU numeric           EDU 2612   0.00 4.59  0.79 0.02 5.0    4.77
        INCOME numeric        INCOME 2612   0.00 8.91 16.45 0.32 6.0    5.81
         PARTY numeric         PARTY 2612   0.00 2.88  1.43 0.03 3.0    2.80
         range iqr  skew
       3 (1-4)   1  0.58
       4 (1-5)   0 -2.46
       4 (1-5)   2 -1.09
 3.33 (1-4.33)   2  0.44
       4 (1-5)   1 -1.98
     97 (1-98)   2  5.08
       5 (1-6)   2  0.21

save(tiktok, file = "tiktok_processed.rda")