本次期末專案使用的資料為 《2024年臺灣傳播調查資料庫——三期三次一般民眾面訪正式調查問卷》。
這份調查由中央研究院人文社會科學研究中心調查研究專題中心執行， 是臺灣目前規模最大、最具系統性的傳播行為追蹤調查之一。
臺灣傳播調查資料庫（TCS）自第一期起持續追蹤臺灣民眾對各類媒體的使用習慣與態度， 涵蓋電視、報紙、廣播、雜誌、網路、社群媒體、影音平台與即時通訊軟體等。
三期三次問卷在原有架構上，新增了以下幾個模組：
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 調查方式 | 面對面訪問（CAPI，電腦輔助面訪） |
| 抽樣方法 | 分層多階段隨機抽樣 + 戶中抽樣 |
| 目標母體 | 具中華民國國籍、年滿 18 歲、最近三個月內居住於抽樣地址一週四天以上之民眾 |
| 執行單位 | 中央研究院人文社會科學研究中心調查研究專題中心 |
| 調查年度 | 2024 年 |
| 受訪人數（N） | 依三期三次調查規模，預計約 N ≈ 1,800–2,200 人（正式公布數字以資料庫釋出為準） |
問卷共涵蓋以下主題模組：
A 基本狀況（年齡、教育、籍貫、婚姻）
O 工作狀況
D 手機使用與成癮傾向
K 新媒體使用（LINE、FB、IG、TikTok、YouTube）
E 網路使用情形
G 報紙閱讀行為
B 電視收視行為
I 戲劇收視與追劇行為
L 社群多工行為
P2 網路行為分享動機
P3 AI 人智多工（新增）
P6 媒體理想家庭生活塑造（新增）
P7 網紅業配反推薦心理（新增）
H 人際接觸與通訊行為
M 電玩行為
N 個人價值觀、生活滿意度、心理健康
P4 數位健康素養
P5 心理健康與媒介使用Deinfluencing 作為一種社群媒體現象，大約在 2022–2023 年在西方開始被討論， 指的是創作者主動告訴追隨者「不要買某某產品」或「這個業配不值得」的行為。 這個概念在學術問卷中出現，代表這份資料站在傳播現象的前沿， 而不是在重複測量已經被研究過千百次的電視收視率。
這份資料的設計兼顧了：
學術嚴謹性：所有量表皆有明確的文獻來源（見 ques2.pdf）， 例如 P7 的反推薦量表改自 Ekvall & Mellberg（2023）與 Hong & Faedda（1996）， N1–N10 的個人價值觀來自 Schwartz（1992）的普世價值理論
實務應用性：網紅動機（Q20）、平台使用行為（KFB4、KIG4、KTT4）、 AI 工具使用（Q34）等題組，直接對應數位行銷從業者最想知道的問題
這讓我可以用同一份資料，同時說一個對學術圈有意義、也對業界有意義的故事。
這份問卷大量使用可複選題（例如觀看網紅動機 Q20 有 12 個選項、 社群媒體使用 K2 有 12 個平台選項）， 這種資料結構用傳統迴歸分析會非常麻煩， 但對多重對應分析（MCA）來說卻是天然適合的格式。
MCA 可以將這些複雜的類別關係壓縮到二維空間， 讓我們「看見」哪些動機與哪些反推薦心理是共同出現的， 哪種平台使用者落在哪個象限——這是一張傳統統計方法畫不出來的地圖。
消費者開始對網紅說「不」， 而研究者已經把這件事放進了問卷裡。
本期末專案將以此資料為基礎，執行多重對應分析（MCA），探討：
分析方法將完全模仿 FactoMineR 套件中的 MCA 標準流程，
包含特徵值診斷、維度詮釋（dimdesc）、因子圖繪製與信心橢圓分析（plotellipses）。