TikTok使用者對美中台關係和政治體制之看法
倪瑞澤
2025/12/11
研究問題
在這份作業中我想探討：「TikTok 使用頻率是否與政治態度有關？」 隨著社群媒體的蓬勃發展，傳播各種意識形態的影響力，透過社群媒體更顯得力量更大 ，尤其是對正在學習認識這個世界，塑造價值觀最重的國中生與國小生 ，尤其現在中國的社群媒體成功跳出中國市場並且在台灣乃至全世界都有極大的影響力，所以在接觸中國的社群媒體所傳達的價值觀而形成的民意與投票行為是很重要的研究。 另外，本研究還想觀察一個研究重點，資料中有提到「美國利用台灣挑釁中國，並試圖將台灣推向戰爭之中」與「美國不值得相信，只想掏空利用台灣」，關於疑美論的相信與否是否接受抖音的政治傳播越多，則相信疑美論的比例越高。
依據本課提供的問卷資料，我計畫以對「政府與政治的看法」作為依變數（DV），以「TikTok 使用時間」或「關注政治內容頻率」作為自變數（IV）。為什麼依此數據做為分析，因為Tiktok上宣傳大量不利於台灣的新聞與題目並刻意放大，除了塑造中國大陸人的認知，也塑造同樣以華文為主的台灣人的認知，依據本人在網路上的觀察，中國人和部分在白營頻道下方留言的群眾，通通都已從對執政黨的不信任轉變為對民主制度或是民主在華人世界的不可行。而關注政治和用Tiktok關注政治個人認為就是很大塑造政治與對政府認同分歧的一個平台。
## 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'資料描述
本研究使用的資料為《民主實驗室 TikTok 使用者網路調查》 (2025)。本研究顯示被研究者對研究者關於Tiktok與其他網路平台使用,與對政治的看法,年齡,教育程度,性別等，用這些選項可以去顯示網路平台使用對政治看法的差異與變化，又是否會隨著年齡,教育程度,性別等其他因素而有差異。
自變數(IV)
Q2.請問您過去一年來，較常從哪些管道得知政治或公共議題相關訊息？
## x <numeric>
## # total N=2612 valid N=2612 mean=8.70 sd=6.91
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 1 | 389 | 14.89 | 14.89 | 14.89
## 2 | 320 | 12.25 | 12.25 | 27.14
## 3 | 88 | 3.37 | 3.37 | 30.51
## 4 | 38 | 1.45 | 1.45 | 31.97
## 5 | 109 | 4.17 | 4.17 | 36.14
## 6 | 92 | 3.52 | 3.52 | 39.66
## 7 | 218 | 8.35 | 8.35 | 48.01
## 8 | 21 | 0.80 | 0.80 | 48.81
## 9 | 128 | 4.90 | 4.90 | 53.71
## 10 | 226 | 8.65 | 8.65 | 62.37
## 11 | 241 | 9.23 | 9.23 | 71.59
## 12 | 76 | 2.91 | 2.91 | 74.50
## 13 | 43 | 1.65 | 1.65 | 76.15
## 14 | 17 | 0.65 | 0.65 | 76.80
## 15 | 24 | 0.92 | 0.92 | 77.72
## 16 | 341 | 13.06 | 13.06 | 90.77
## 17 | 37 | 1.42 | 1.42 | 92.19
## 18 | 44 | 1.68 | 1.68 | 93.87
## 19 | 66 | 2.53 | 2.53 | 96.40
## 20 | 89 | 3.41 | 3.41 | 99.81
## 90 | 5 | 0.19 | 0.19 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>Q2資料描述：通常政治與公共議題的輸出內容會跟個平台的使用者與主流媒體有關，Tiktok的政治內容多數是由中資媒體提供的內容政治視角與敘事通常是中國政府的官方敘事。而其他平台雖然也會有中資媒體，但也有更多不同國家的媒體，也有更多觀點各異的自媒體的觀點。
library(sjmisc)
tiktokdata$Q2_1r <- rec(
tiktokdata$Q2_1,
rec = "4,5,6=1$$同意$$; 1,2,3=2$$不同意$$", as.num = FALSE )
frq(tiktokdata$Q2_1r)## x <categorical>
## # total N=2612 valid N=2612 mean=1.70 sd=0.91
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## ---------------------------------------------
## -Inf | 1576 | 60.34 | 60.34 | 60.34
## 1$$同意$$ | 239 | 9.15 | 9.15 | 69.49
## 2$$不同意$$ | 797 | 30.51 | 30.51 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>Q27.「美國利用台灣挑釁中國，並試圖將台灣推向戰爭之中」
## x <numeric>
## # total N=2612 valid N=2612 mean=3.81 sd=1.27
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 1 | 144 | 5.51 | 5.51 | 5.51
## 2 | 207 | 7.92 | 7.92 | 13.44
## 3 | 616 | 23.58 | 23.58 | 37.02
## 4 | 980 | 37.52 | 37.52 | 74.54
## 5 | 368 | 14.09 | 14.09 | 88.63
## 6 | 297 | 11.37 | 11.37 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>Q27資料描述：這句是經典的疑美論推斷，因為美國的軍火市場龐大，所以有部分的人認為美國軍火商在美國政界有龐大的影響力，而且軍火生意帶來的經濟效應也很驚人，讓一向以美國利益為優先的川普總統無法拒絕。
library(sjmisc)
tiktokdata$Q27r <- rec(
tiktokdata$Q27,
rec = "4,5,6=1$$同意$$; 1,2,3=2$$不同意$$", as.num = FALSE )
frq(tiktokdata$Q27r)## x <categorical>
## # total N=2612 valid N=2612 mean=1.37 sd=0.48
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## ---------------------------------------------
## 1$$同意$$ | 1645 | 62.98 | 62.98 | 62.98
## 2$$不同意$$ | 967 | 37.02 | 37.02 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>Q27資料整理描述：將同意與不同意分開以利分析。
Q33：「台灣人與中國人講著同樣的語言、有著相似的文化，是中華民族的一部分」
## x <numeric>
## # total N=2612 valid N=2612 mean=3.53 sd=1.35
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 1 | 253 | 9.69 | 9.69 | 9.69
## 2 | 353 | 13.51 | 13.51 | 23.20
## 3 | 518 | 19.83 | 19.83 | 43.03
## 4 | 946 | 36.22 | 36.22 | 79.25
## 5 | 340 | 13.02 | 13.02 | 92.27
## 6 | 202 | 7.73 | 7.73 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>Q33資料描述：這句是中國政府對兩岸史觀與民族主義的操弄，如果長期接受中國媒體的政治傳播，可能就有類似的史觀，但本研究認為有一點需要特別注意，不排除台灣還存有中華民國反攻大陸思想的人。
library(sjmisc)
tiktokdata$Q33r <- rec(
tiktokdata$Q33,
rec = "4,5,6=1$$同意$$; 1,2,3=2$$不同意$$", as.num = FALSE )
frq(tiktokdata$Q33r)## x <categorical>
## # total N=2612 valid N=2612 mean=1.43 sd=0.50
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## ---------------------------------------------
## 1$$同意$$ | 1488 | 56.97 | 56.97 | 56.97
## 2$$不同意$$ | 1124 | 43.03 | 43.03 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>## x <categorical>
## # total N=2612 valid N=2612 mean=1.43 sd=0.50
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## ---------------------------------------------
## 1$$同意$$ | 1488 | 56.97 | 56.97 | 56.97
## 2$$不同意$$ | 1124 | 43.03 | 43.03 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>## Warning: Unknown or uninitialised column: `wr`.
Q33編輯後資料描述：將同意與不同意分開以利分析。
Q14.有人說「不管甚麼情況，民主政治都是最好的體制」，也有人說「在有些情況下，獨裁的政治體制比民主政治好」以及「對我而言，任何一種政治體制都沒差」請問哪一種最接近您個人對民主的看法？
## x <numeric>
## # total N=2612 valid N=2612 mean=3.53 sd=1.35
##
## Value | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------
## 1 | 253 | 9.69 | 9.69 | 9.69
## 2 | 353 | 13.51 | 13.51 | 23.20
## 3 | 518 | 19.83 | 19.83 | 43.03
## 4 | 946 | 36.22 | 36.22 | 79.25
## 5 | 340 | 13.02 | 13.02 | 92.27
## 6 | 202 | 7.73 | 7.73 | 100.00
## <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>Q14資料描述：對民主的認同是本研究認為兩岸網友以及認同中國與台灣最大的不同，因為對岸的網友經常認為台灣的民主是笑話，民主只會內鬥內耗不會進步，但台灣大部分人與大部分政治人物都支持民主體制。
library(sjmisc)
tiktokdata$Q14r <- set_na(tiktokdata$Q14, na = c(3))
tiktokdata$Q14_bin <- rec(
tiktokdata$Q14r,
rec = "
1 = 1 [偏好民主];
2 = 0 [偏好威權]
",
as.num = TRUE
)
frq(tiktokdata$Q14_bin)## x <numeric>
## # total N=2612 valid N=2277 mean=0.74 sd=0.44
##
## Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
## --------------------------------------------------
## 0 | 偏好威權 | 603 | 23.09 | 26.48 | 26.48
## 1 | 偏好民主 | 1674 | 64.09 | 73.52 | 100.00
## <NA> | <NA> | 335 | 12.83 | <NA> | <NA>Q14資料編輯後描述：把兩種體制都可以的清除掉，只留下偏好專制與民主的人。
變數之間的關聯，與三項變數間的假設：關於變數之間的關聯，本研究的重點是關注政治與公共政策相關的新聞是使用中資平台還是其他國家的平台，所以本研究首先統計最重要的Q2利用中資平台的使用或是其他國家的平台的使用去作區別，本研究認為中資平台因為中國公司都會設有共產黨辦公室來作指導，還有中國政府對政治言論的緊縮以及對國家利益的保護，所以中國或親中媒體為了拉攏台灣人，會有像Q27「美國利用台灣挑釁中國，並試圖將台灣推向戰爭之中」，這類質疑美國的政策的言論，其一是民族主義，其二是中國與美國之間也存在強大的商業競爭關係，2018年的貿易戰與2025年的關稅戰都證明了兩國之間的媒體與輿論的批評不會少。再來是Q33與Q2 之間，常常看中資媒體的群眾，會接收許多中國對台灣民眾以中華文化同根同源，族群團結對抗西方勢力與日本等等，所以本研究認為看中資媒體的人可能也會對中華文化擁有強烈情感加深他們對中國共產黨的認同與本來不太了解中國與中華文化的人增加好感。最後是Q2對Q14的影響，對民主的認同與否是兩岸人民之間最大的差異，差異就在於中國人民大多較認同威權獨裁的體制，台灣人民認同民主體制，那在看中國媒體平台宣傳下，會不會造成台灣人民對民主的不信任，這是本研究想研究這兩個變數之間的影響。
library(sjPlot)
tab_xtab(tiktokdata$Q2_1r, tiktokdata$Q27,encoding = "utf8", show.row.prc = T, show.col.prc = T, show.na = F, show.legend = F, show.exp = F, show.cell.prc = F, tdcol.col = "gray", tdcol.row = "brown")| Q2_1r | Q27 | Total | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | ||
| -Inf |
90 5.7 % 62.5 % |
125 7.9 % 60.4 % |
353 22.4 % 57.3 % |
608 38.6 % 62 % |
224 14.2 % 60.9 % |
176 11.2 % 59.3 % |
1576 100 % 60.3 % |
| 1\[同意\] |
16 6.7 % 11.1 % |
18 7.5 % 8.7 % |
59 24.7 % 9.6 % |
76 31.8 % 7.8 % |
39 16.3 % 10.6 % |
31 13 % 10.4 % |
239 100 % 9.2 % |
| 2\[不同意\] |
38 4.8 % 26.4 % |
64 8 % 30.9 % |
204 25.6 % 33.1 % |
296 37.1 % 30.2 % |
105 13.2 % 28.5 % |
90 11.3 % 30.3 % |
797 100 % 30.5 % |
| Total |
144 5.5 % 100 % |
207 7.9 % 100 % |
616 23.6 % 100 % |
980 37.5 % 100 % |
368 14.1 % 100 % |
297 11.4 % 100 % |
2612 100 % 100 % |
χ2=8.527 · df=10 · Cramer’s V=0.040 · p=0.577 |
library(sjPlot)
tab_xtab(tiktokdata$Q2_1r, tiktokdata$Q33,encoding = "utf8", show.row.prc = T, show.col.prc = T, show.na = F, show.legend = F, show.exp = F, show.cell.prc = F, tdcol.col = "gray", tdcol.row = "brown")| Q2_1r | Q33 | Total | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | ||
| -Inf |
156 9.9 % 61.7 % |
226 14.3 % 64 % |
302 19.2 % 58.3 % |
585 37.1 % 61.8 % |
189 12 % 55.6 % |
118 7.5 % 58.4 % |
1576 100 % 60.3 % |
| 1\[同意\] |
30 12.6 % 11.9 % |
32 13.4 % 9.1 % |
43 18 % 8.3 % |
75 31.4 % 7.9 % |
37 15.5 % 10.9 % |
22 9.2 % 10.9 % |
239 100 % 9.2 % |
| 2\[不同意\] |
67 8.4 % 26.5 % |
95 11.9 % 26.9 % |
173 21.7 % 33.4 % |
286 35.9 % 30.2 % |
114 14.3 % 33.5 % |
62 7.8 % 30.7 % |
797 100 % 30.5 % |
| Total |
253 9.7 % 100 % |
353 13.5 % 100 % |
518 19.8 % 100 % |
946 36.2 % 100 % |
340 13 % 100 % |
202 7.7 % 100 % |
2612 100 % 100 % |
χ2=14.038 · df=10 · Cramer’s V=0.052 · p=0.171 |
library(sjPlot)
tab_xtab(tiktokdata$Q2_1r, tiktokdata$Q14,encoding = "utf8", show.row.prc = T, show.col.prc = T, show.na = F, show.legend = F, show.exp = F, show.cell.prc = F, tdcol.col = "gray", tdcol.row = "brown")| Q2_1r | Q14 | Total | ||
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||
| -Inf |
988 62.7 % 59 % |
393 24.9 % 65.2 % |
195 12.4 % 58.2 % |
1576 100 % 60.3 % |
| 1\[同意\] |
162 67.8 % 9.7 % |
52 21.8 % 8.6 % |
25 10.5 % 7.5 % |
239 100 % 9.2 % |
| 2\[不同意\] |
524 65.7 % 31.3 % |
158 19.8 % 26.2 % |
115 14.4 % 34.3 % |
797 100 % 30.5 % |
| Total |
1674 64.1 % 100 % |
603 23.1 % 100 % |
335 12.8 % 100 % |
2612 100 % 100 % |
χ2=10.417 · df=4 · Cramer’s V=0.045 · p=0.034 |
資料卡方檢定分析：
上述Q2_1r與Q27r的關係資料可以得知的是使用中資平台與認同美國是否將台灣推向戰爭這個概念，不論是使用中資平台與使用台灣或其他國家平台都一樣不太信任美國。
本研究分析的原因有以下，第一，川普將對他國出超視為國安問題，並對全球各個國家課徵關稅，造成全球既有供應鏈與市場發生大變動，也造成他國人民對川普不滿，也加上川普朝令夕改，更加深全球對他的不信任。第二，因為川普的美臺關係，加上他以美國利益為優先的商人本色，軍火又是美國產值龐大的生意，所以戰爭發生，美國能賣更多軍火，發大財的說法也廣為流傳。第三，據本研究觀察，在中國平台與中方的政治宣傳中，企圖統戰台灣的宣導，通常不會討論美國，而且美國與中國的政治與經濟之間的關係千絲萬縷，中國的平台罵美國，應該只在對美國的制度與政策的批評。
上述Q2_1r與Q33r之間的資料關係顯示使用中資平台是否會更認同，「台灣人與中國人講著同樣的語言、有著相似的文化，是中華民族的一部分」，做完資料的卡方檢定後，可以發現使用中資平台與否為我們是否使中華民族的認同影響不大。
本研究認為可能是因為本國人民可以很輕易的去認知到我們多數人屬於漢民族並學習相當多中國文化與文學，並且我們厭惡的是中共政權，不是充滿歷史淵源的中華文化。
最後是Q2_1r與Q14r使用中資平台對民主與威權的偏好，可以發現即便是接受中國的政治傳播但依然能相信民主是更好的制度，多數人還是對威權有諸多的疑問與不信任。
## [1] 0.08566762##
## Call:
## lm(formula = Q26 ~ S1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.08666 -0.85838 0.06553 0.91334 2.21772
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 3.70619 0.05625 65.884 < 2e-16 ***
## S1 0.07609 0.01732 4.393 1.16e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.248 on 2610 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.007339, Adjusted R-squared: 0.006959
## F-statistic: 19.3 on 1 and 2610 DF, p-value: 1.164e-05## [1] 0.007338941
## The following objects are masked from tiktokdata (pos = 3):
##
## AGE, AREA, EDU, Q1_1, Q1_2, Q1_3, Q1_4, Q1_5, Q1_O, Q10, Q10_O,
## Q11, Q11_O, Q12, Q13, Q13_O, Q14, Q14_bin, Q14r, Q15, Q16, Q17,
## Q18, Q19, Q2_1, Q2_1r, Q2_2, Q2_3, Q2_O, Q20, Q21, Q22, Q23, Q23_O,
## Q24, Q25, Q26, Q27, Q27r, Q28, Q29, Q3_1, Q3_2, Q3_3, Q3_O, Q30,
## Q31, Q32, Q33, Q33r, Q34, Q35, Q36, Q37, Q38, Q39, Q4, Q4_O, Q40,
## Q41, Q42, Q43, Q44, Q45, Q45_O, Q46, Q47, Q48, Q5, Q6, Q7, Q8, Q9,
## Q9_O, S0, S0_AGE, S1, S2, SEX, WT, 抖音活躍使用者, 編號# 先建立長度符合資料筆數的 0
use_tiktok <- rep(0, nrow(tiktokdata))
# 只要有一個欄位等於 9 → 視為 TikTok 使用者
use_tiktok[tiktokdata$Q2_1 == 9 ] <- 1
table(use_tiktok)## use_tiktok
## 0 1
## 2484 128US_provoke <- NA
US_provoke[tiktokdata$Q27 <= 3] <- 0 # 不同意
US_provoke[tiktokdata$Q27 >= 4 & tiktokdata$Q27 <= 6] <- 1 # 同意
table(US_provoke)## US_provoke
## 0 1
## 967 1645CN_identity <- NA
CN_identity[tiktokdata$Q33 <= 3] <- 0
CN_identity[tiktokdata$Q33 >= 4 & tiktokdata$Q33 <= 6] <- 1
table(CN_identity)## CN_identity
## 0 1
## 1124 1488demo_support <- NA
demo_support[tiktokdata$Q14 == 1] <- 1 # 民主最好
demo_support[tiktokdata$Q14 == 2] <- 0 # 有時獨裁更好
demo_support[tiktokdata$Q14 == 3] <- 0 # 都沒差視為不支持民主analysis_df <- data.frame(
US_provoke,
CN_identity,
demo_support,
use_tiktok,
age = tiktokdata$S0_AGE,
sex = tiktokdata$S0
)##
## Call:
## glm(formula = US_provoke ~ use_tiktok, family = binomial, data = analysis_df)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.53235 0.04156 12.810 <2e-16 ***
## use_tiktok -0.02153 0.18724 -0.115 0.908
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 3443 on 2611 degrees of freedom
## Residual deviance: 3443 on 2610 degrees of freedom
## AIC: 3447
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 4model_q33 <- glm(CN_identity ~ use_tiktok,
family = binomial, data = analysis_df)
summary(model_q33)##
## Call:
## glm(formula = CN_identity ~ use_tiktok, family = binomial, data = analysis_df)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.30014 0.04058 7.396 1.4e-13 ***
## use_tiktok -0.39396 0.18156 -2.170 0.03 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 3570.1 on 2611 degrees of freedom
## Residual deviance: 3565.4 on 2610 degrees of freedom
## AIC: 3569.4
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 4model_q14 <- glm(demo_support ~ use_tiktok,
family = binomial, data = analysis_df)
summary(model_q14)##
## Call:
## glm(formula = demo_support ~ use_tiktok, family = binomial, data = analysis_df)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.58804 0.04188 14.04 <2e-16 ***
## use_tiktok -0.17606 0.18533 -0.95 0.342
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 3410.8 on 2611 degrees of freedom
## Residual deviance: 3409.9 on 2610 degrees of freedom
## AIC: 3413.9
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 4library(sjPlot)
plot_models(model_q27, model_q33, model_q14,
m.labels = c("US provoke", "CN identity", "Democracy support"),
colors = "gs") ## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## ℹ The deprecated feature was likely used in the sjPlot package.
## Please report the issue at <https://github.com/strengejacke/sjPlot/issues>.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.## Ignoring unknown labels:
## • shape : "p-level"
＃解釋圖表：
X 軸： Odds Ratios（OR）每個模型中注視 “TikTok的使用與否”變數的影響
Y 軸： 三個 dependent variables 內
US provoke：美國挑釁說
CN identity 中華民族認同
Democracy support 民主支持