吳宗霖的專案
Tsunglin-Wu
2026-05-06
假新聞與政黨認同及政治傾向的潛在關聯
研究起源
本研究的起源，來自於研究者對台灣現代日常社群媒體環境的切身觀察。在當今的網路社會中，Threads（脆）、Instagram（哀居）以及Facebook（臉書）等平台已成為民眾接收資訊與表達政治立場的主要管道。然而，這些社群平台在演算法的推波助瀾下，呈現出嚴重的「群體分層與同溫層極化」現象。研究者注意到，不論是在臉書的留言區，還是在近年興起、以文字交鋒為核心的Threads（脆）上，只要出現關於「執政黨」或「特定政治候選人」的貼文，底下的留言區往往瞬間演變成戰火激烈的政治口水戰，情緒性的對立與謾罵鋪天蓋地。更令人憂心的是，雖然留言區中偶爾會有少數理性的使用者試圖進行「科普」或事實澄清，但進一步追溯網民爭吵的核心議題時，往往會驚覺大眾正在瘋狂對立、吵得不可開交的事件，本質上根本是一則刻意操弄的假訊息或引戰文。這種「為不存在的偽議題而陷入集體撕裂」的社群奇觀，促使本研究者深刻反思，在假新聞如此猖獗的現代，假訊息究竟是如何扣動特定政黨認同者的情緒？而民眾的政治傾向，又如何影響他們對虛假資訊的識別與反應？ 本研究即以此社群現實為起點，展開深入探討。
研究動機
基於上述日常觀察，本研究之核心動機主要聚焦於探討民眾在面對猖獗的假訊息時，其個人的社會背景與政治傾向，如何交織影響其對資訊的認知與對政黨的態度。首先，探討不同社會階層與生命經驗下的媒體識讀盲區，因現代網路生態讓假訊息的傳播與猖獗程度更甚以往，但大眾並非等量地接收或察覺這些資訊。本研究試圖去探討民眾對於流竄於手機、網路、傳統報刊或境外勢力中的假訊息，其察覺能力是否深受其個人生命經驗、年齡世代與社會階層的交互影響。過去社會常直覺認為，高教育、高所得或高社會地位的群體具備較完美的資訊防禦力，或者年長者可能因數位落差而身處盲區。然而，財富與社會地位是否也可能帶來某種智識上的自信，進而反向影響了他們對自身是否會受假消息影響的評估？而不同所得階層的封閉社交圈，是否又會對假訊息的流傳與查核產生不同的影響？本研究的動機之一，即是去釐清在眾聲喧嘩的社群環境下，不同年齡與階層者在媒體識讀上面臨何種潛在的盲區。
再者，解構「政黨認同」與「國族認同」對假訊息察覺的過濾機制。現代社群媒體上的政治戰火之所以延燒不絕，反映出選民內在的政治取向正深刻地影響他們對假訊息的認知。本研究試圖探討，當一則訊息經過社群演算法固化後，不同政治傾向、對特定政黨抱持好感或反感、以及對台灣人或中國人認同程度不同的選民，如何去過濾與詮釋這些資訊。例如，假訊息的流竄究竟是會普遍降低民眾對政治人物的信任，還是會觸發特定陣營選民的防衛心理，進而產生反向的解讀？而在社群平台上非黑即白的罵戰之外，那些對台灣認同與政黨偏好處於中間或中立灰色地帶的選民，他們對於假訊息的敏感度又是如何？本研究希望能藉由實證資料，釐清國族認同與政黨偏好如何作為一塊「濾鏡」，形塑了民眾對虛假資訊的解讀邏輯。
研究方法與資料
本研究採用多元對應分析（Multiple Correspondence Analysis,MCA）作為處理類別型資料的核心方法，旨在藉由維度縮減技術發掘測量題項背後的潛在變數，並探討各變數間的內部一致性與關聯結構。在運算過程中，MCA將複雜的類別變數交叉表轉化為低維度空間的點構面圖，透過計算類別項目於空間中的相對距離與座標位置，視覺化地呈現變數間的關聯程度；其中，距離越近者即代表在統計上具有較高的關聯性。 在模型詮釋上，本研究將依據座標軸構成的空間象限，勾勒出受訪者的思維特徵與實際領域。為確保分析品質，研究過程中將參考 cos2 指標評估各類別對維度的貢獻度，並依據陡坡圖輔助維度篩選。考量變數選項數量可能對慣性（inertia）產生的影響，本研究在變數設計階段已盡量平衡各題項的選項數，以降低偏移效應。儘管 MCA 在社會科學分析中處理高維度資料，即便模型解釋的總變異量維持在適當比例，研究者仍將依循上述統計邏輯進行深度詮釋，以完整呈現資料內部的潛在結構與研究意涵(劉正山，2016)。
本研究選擇的資料為國立臺灣大學政治學系張佑宗教授主持之「臺灣社群媒體中的假新聞、同溫層與極化現象：一種人機整合創新的研究途徑」調查資料。該研究由科技部補助執行，以臺灣地區具有國籍且年滿20歲之公民為研究母體，採網路調查方式進行資料蒐集。調查執行期間為2021年11月1日至2022年2月25日，共回收1,058份有效樣本。選擇此問卷作為研究資料的主要原因有三。首先，該問卷的研究主題與本研究高度相關。研究內容聚焦於社群媒體使用、假新聞傳播、同溫層效應及政治態度等議題，而這些變項正是當代數位社會中影響民眾資訊接收與政治行為的重要因素，因此能夠提供本研究所需的實證基礎。其次，該問卷涵蓋豐富的人口背景變項與政治態度指標，包括年齡、教育程度、收入、政黨認同、國族認同、媒體使用習慣及政治參與行為等資料，使研究者能夠從不同面向分析受訪者的特徵與態度差異，並透過交叉分析進一步探討各變項之間的關聯性，提高研究結果的解釋能力。最後，該問卷採用網路調查方式蒐集資料，研究對象多為實際使用社群媒體的數位公民，能夠更貼近假新聞傳播與同溫層形成的真實環境。此外，調查期間正值臺灣政治議題高度活躍的時期，受訪者對公共議題的關注度與參與度較高，因此更有利於觀察政治態度、資訊接收行為與社群媒體使用之間的關係(張佑宗、施琮仁，2021)。本研究從問卷中選出了關於政治傾向及假新聞認知最相關的題目18題（題目及選項的列表請參見附錄），進行MCA分析。
研究發現
eigenvalue percentage of variance cumulative percentage of variance
dim 1 0.20208172 7.9769099 7.97691
dim 2 0.15655803 6.1799224 14.15683
dim 3 0.13395995 5.2878929 19.44473
dim 4 0.11907039 4.7001472 24.14487
dim 5 0.10155443 4.0087275 28.15360
dim 6 0.09325919 3.6812837 31.83488
dim 7 0.09000738 3.5529227 35.38781
dim 8 0.08676782 3.4250454 38.81285
dim 9 0.08356987 3.2988105 42.11166
dim 10 0.07936509 3.1328324 45.24449
dim 11 0.07735805 3.0536071 48.29810
dim 12 0.07319782 2.8893876 51.18749
dim 13 0.07128493 2.8138787 54.00137
dim 14 0.06942494 2.7404582 56.74183
dim 15 0.06793784 2.6817570 59.42358
dim 16 0.06568119 2.5926786 62.01626
dim 17 0.06342026 2.5034313 64.51969
dim 18 0.06297015 2.4856638 67.00536
dim 19 0.05952233 2.3495656 69.35492
dim 20 0.05765627 2.2759052 71.63083
dim 21 0.05460488 2.1554559 73.78628
dim 22 0.05445911 2.1497016 75.93599
dim 23 0.05116057 2.0194962 77.95548
dim 24 0.05085738 2.0075283 79.96301
dim 25 0.04763836 1.8804616 81.84347
dim 26 0.04686621 1.8499820 83.69345
dim 27 0.04671381 1.8439660 85.53742
dim 28 0.04405261 1.7389190 87.27634
dim 29 0.04274783 1.6874143 88.96375
dim 30 0.04008831 1.5824333 90.54619
dim 31 0.03777858 1.4912596 92.03745
dim 32 0.03716600 1.4670790 93.50452
dim 33 0.03534509 1.3952008 94.89973
dim 34 0.03136001 1.2378953 96.13762
dim 35 0.02621255 1.0347059 97.17233
dim 36 0.02463951 0.9726123 98.14494
dim 37 0.02409481 0.9511110 99.09605
dim 38 0.02290008 0.9039505 100.00000
由此可知第一跟第二維度的資料貢獻度最高，因此用第一及第二做為主要分析維度
可以在這些變數中找到以下六群可能有潛在關聯的變數。
數據中呈現了一個直觀的現象：V9r_4（認為報紙雜誌從未散布假訊息）、V12r_4（認為手機從未散布假訊息）、V12r_3（認為手機偶爾散布假訊息） 與 V17r_2（假訊息並未改變對民主制度的信任） 聚在一起。
針對這個現象，我認為其背後反映的並非受訪者對民主制度擁有堅不可摧的理性信仰，而是一種「因缺乏媒體識讀能力而產生的邏輯閉環」。從媒體識讀與環境察覺力來看。在現代高度數位化、資訊戰流竄的社會背景下，這群受訪者居然主觀地認為手機或傳統媒體「從未」或「僅偶爾」散布假訊息。這在客觀事實上，暴露了他們極度缺乏基本的數位媒體識讀能力，對於生活周遭泛濫的錯誤資訊、內容農場或刻意操弄的輿論毫無察覺，形同身處於嚴重的「資訊盲區」之中。 其次，從因果邏輯來看，這完美解釋了為什麼他們會勾選「假訊息不會改變對民主制度的信任」。一個人既然在主觀認知上，根本不覺得大眾媒體或手機裡存在著假消息，那麼假消息對他們而言就是一個「不存在的偽議題」；既然威脅並不存在，自然也就不可能對他們的政治信任或民主制度認同造成任何實質的衝擊或動搖。簡言之，這群人的「制度信任未受影響」，本質上是一種無知帶來的免疫效應。因為缺乏識別虛假資訊的智識與能力，他們將充斥雜訊的媒體環境視為一片祥和，這種對現實環境的極度遲鈍，最終在數據上滑稽地呈現為一種「盲目的體制穩定感」。
有了這組可以直觀發現存在潛在關聯的數據可以加強以下潛在關聯分析的可信度。
世代、本土意識與數位新科技的警覺盲區
首先，從數據中我們可以看到V12r_2(手機經常散布假訊息)與V53r_3（中年）、V86r_3（對台灣認同深）、V85-2(對中國認同不深)以及 V70-2(對民眾黨中立）之間存在潛在的相關性。 對於這個現象，本研究分析如下，在年齡與媒體識讀方面，50至64歲的中年族群屬於土生土長的台灣人，在其成長與主體意識形成的階段，台灣的在地認同已逐漸深化，這解釋了他們為何展現出「對台灣認同深、對中國認同不深」的本土意識。此外，這群人在年輕時，現代電子產品與智慧型手機尚未普及；直到本問卷施測的2021年左右，隨著智慧型手機與社群軟體的普及，他們自身或周遭朋友極可能都有過「被手機假新聞誤導」的切身經驗。由於該世代在成長過程中較缺乏系統性的媒體識讀訓練，面對新科技的假訊息轟炸更具警覺與痛感；相較之下，更年長者可能因不擅長操作手機，或是被騙了仍不自知，因而在此變數上未如中年族群般敏感。在政黨認同與態度方面，針對該族群對民眾黨普遍抱持中立、觀望的態度，主要與當時的政治時空背景有關。在本問卷施測的2021年，民眾黨仍屬於新興政黨，且當時的核心人物柯文哲尚未捲入後續的司法案件。相較於兩大傳統藍綠政黨，中年族群對這個新面孔傾向先保持審慎與保留的態度。再者，民眾黨當時高度以柯文哲個人為中心，整體的政黨長期走向與路線仍顯得模糊不定，這也進一步導致了中年族群對其採取不急於表態的觀望立場。
高社經地位者的知識傲慢與體制防衛機制
接下來，V19r_1（自認一點也不受假消息影響)、V57r_4（高社會地位）與 V70r_1（反感民眾黨） 之間存在著潛在的相關性。 關於高社經地位者的訊息識別與心理特質。高社會經濟地位者通常接受過較高等的教育，這使他們在面對資訊時具備較敏銳的識別能力與思辨訓練，因而傾向高度自信地認為自己「一點也不受假消息影響」。然而，這種特質也可能伴隨著某種知識上的傲慢。由於過往的生命經驗與高學歷背景，這群人即使在不知不覺中被精密的假訊息誤導，也往往會因為過度相信自己的判斷力，而顯得較為固執，甚至被騙了仍深信不疑，進而更加堅定自身不受影響的自我評估。 再者，關於高社經地位者對民眾黨（TPP）產生反感的原因，可從以下兩個層面剖析，其一是社會階層與標籤認同，隨著政治輿論的演變，「小草」在現今的台灣政治語境中已逐漸轉化為帶有貶義與基層庶民色彩的標籤。對於站在社會頂端、注重自身階級形象與知識品味的高社經地位者而言，其內在的階級優越感（或稱傲慢），會使其在心理上與該群體產生強烈的區隔感，因而拒絕與之為伍，這直接投射在對民眾黨的反感上。再來是體制維護與既得利益者的抵制，民眾黨的政治路線主要訴求反對現有體制、打破既有結構，因此吸引了大量對現狀不滿的年輕族群支持。然而，高社經地位者本質上正是現行社會體制下的「既得利益者」，既有體制的穩定運行最符合他們的階級利益。當一個新興政黨試圖挑戰、顛覆甚至解構這個讓他們獲益的體制時，高社經族群自然會出於防衛心理與利益考量，對其產生制度性的反感與排斥。
經濟富裕者的社交圈盲信與文化資本的解耦
再來，數據中顯示 V19r_3（會受到假消息影響）與V59r_4（富裕）產生了潛在相關，這個結果乍看之下令人訝異，但想想又覺得合理。首先，經濟高度富裕者往往是各類假訊息與精準詐騙集團的首要鎖定目標。更重要的是，富裕族群通常擁有特定的封閉社交圈（富人圈），當某一則假訊息（如特定投資、內線消息或特定政治/經濟謠言）成功滲入該圈子並在同儕間相互轉傳時，基於對同階層人脈的信任，該消息的可信度會被盲目放大。這種圈子內的群體盲信，往往會導致他們放下戒心、省略了獨立查證的步驟，進而更容易集體受到假訊息的誤導。其次，必須區分「經濟富裕」與「高社會地位」的本質差異。金錢上的富裕並不直接等同於文化資本或社會地位的高尚。此類變數中的富裕族群，可能包含了傳統產業主、土地所有者（如地主）或新興商業投資者。這群人雖然累積了龐大財富，但在養成背景中不一定接受過嚴謹的邏輯思辨或媒體識讀訓練。因此，他們在面對真假難辨的數位資訊時，對於假訊息的識別與防禦能力，未必能與高社會地位（高文化資本）的知識份子相提並論。儘管這群富裕者在媒體識讀能力上可能有所欠缺，但由於擁有龐大財富帶來的底氣，他們在面對資訊時的自大與傲慢態度，與高社會地位者相比卻是不相上下。這種因為有錢而產生的過度自信，反而成為他們在數位時代的智識盲區，使其自身「會受到假訊息影響」的客觀事實，在數據中赤裸地呈現出來。
老年族群的信念防衛與反向解讀機制
緊接著，數據中 V53r_4（老年族群） 與 V17r_1（認為假消息會增加對政治人物的信任） 產生了潛在的關聯。 從媒體識讀與教育背景來看。年長世代在成長過程中，普遍缺乏現代數位媒體的媒體識讀訓練，且早期的平均教育水平不若年輕世代普及。這使他們在面對結構複雜、真假難辨的現代資訊戰時，客觀上確實屬於容易被誤導、被騙的高風險群體。然而，當這群長者在問卷中勾選「假消息反而增加對政治人物的信任」時，其背後的心理機制並非盲目受騙，而是一種「自以為洞察真相的反向解讀」。具體而言，當長者在媒體上看到某則不利於他們所支持的政治人物的新聞，並被告知那是「假新聞」時，他們的思維會跨越到另一個層次，他們會憤怒地認為：「這則所謂的『假新聞』，根本就是敵對政客為了抹黑、打壓我支持的人，而故意捏造出來的『另一個更大的假新聞』。」在這種「政客互相抹黑」的心理投射下，長者不僅不會對該政治人物失去信心，反而會因為覺得「他被敵對陣營用假新聞迫害了」而產生強烈的同情心與凝聚力。因此，這種高度的防衛心與政治黏著度，導致他們在主觀上反而加深了對該政治人物的信任。數據背後暴露的，正是長者自認看穿政客手腳的傲慢，以及在假訊息流竄時代下更顯牢固的政治偏見。
中高社經地位者的媒體框架與主觀威脅建構
最後，V57r_3（中高社會地位） 與 V7_2（認為中國/境外勢力經常散布假訊息） 之間存在著潛在的關聯。 從資訊獲取與媒體框架（Framing）的角度來看。中高社會地位者通常具備較良好的教育背景，在日常生活中會主動且廣泛地關注各類國際與跨岸政經訊息。然而，這群人所接收的資訊，往往深受大眾媒體長期以來「框架效應」的影響。台灣主流媒體在形塑中國形象時，經常帶有特定的標籤與刻板印象，例如過度強調其「落後面貌（如廁所沒有門）」、或聚焦其體制特徵（如封鎖網路、全面監聽與全面監控）。這類高度選擇性的新聞渲染，在中高社經族群長期的資訊消費過程中，潛移默化地加深了他們對中國作為威脅來源與假訊息製造者的既定認知。若進一步引入社會建構主義的觀點來審視，這一現象更揭示了國家安全與威脅形象的「主觀建構性」。建構主義認為，國際政治中的威脅並非完全由客觀的物質力量決定，而是取決於行為者之間如何去「理解」與「定義」彼此。從這個視角來看，中高社經族群眼中「可怕、流竄假訊息的中國」，很大程度上正是透過媒體話語、歷史經驗與社會集體恐懼所共同織造出來的產物。換言之，中國客觀上的威脅程度固然存在，但其在台灣民眾心中被放大、定型的恐怖形象，是否在某種程度上正是「相由心生」的體現？正是因為台灣社會內部對於自由民主體制被顛覆的焦慮，透過媒體鏡頭的投射，反向將中國形塑成一個無孔不入、日夜散布假訊息的龐大陰影。這種主觀建構的恐懼，最終在數據中轉化為中高社經族群對境外勢力高度警覺的統計關聯。
憲政認同對抗二元對立與中間隱性選民之抉擇
數據中顯示 V85r_3（對台灣認同不深）與V69r_2（對國民黨持中立態度）之間存在著潛在相關。首先，必須打破非黑即白的「二元認同誤區」。在台灣的政治語境中，「對台灣認同不深」常常被直覺地誤解為「對中國認同深」，但本項統計關聯實則推翻了這種簡化的二分法。這群受訪者雖然對「台灣」這一主體標籤的認同感較為疏離，但這並不代表他們在情感上轉向認同中華人民共和國。相反地，他們更可能將自身的國族情感投射在「中華民國」這一憲政體制與歷史正統上。這種在「台灣認同」與「中國認同」之間的游移與中介狀態，解釋了他們為何在兩岸關係與認同議題上表現得較為溫和、不激進。 再來，關於對國民黨抱持中立、而非強烈支持的原因，可歸因於政黨國家定位的認知差異（台灣vs中華民國）。這群選民在國家定位上，與民進黨近年來強力主張的「台灣主體性、台灣主權獨立」路線存在著根本性的認知分歧。然而，他們之所以沒有強烈走向國民黨，是因為國民黨在捍衛「中華民國」與處理兩岸論述時，時常顯得多元且模糊，未完全滿足這群以中華民國為核心認同的選民期待。因此，民進黨的「台灣」論述讓他們感到疏離，而國民黨的現狀則讓他們不願全盤買單。這種在「台灣認同不深」與兩大黨國家路線夾縫中的尷尬處境，最終讓他們在政黨偏好上，理性且謹慎地選擇了對國民黨保持不偏不倚的「中立」觀望立場。
泛綠選民的言論自由代價論與「含淚支持」的動機推論
此外，數據中呈現了一個極具思辨價值的組合：V50r_3（接近泛綠）與V16r_1（認為假訊息反而會增加對民主制度的信任） 產生了潛在的相關。從對民主制度包容力的客觀察覺來看。這群泛綠傾向的選民之所以認為假訊息能增加民主信任，是因為他們在日常生活中深刻察覺到了假訊息的泛濫，但他們對此現象的解讀並非陷入恐慌，而是將其視為「國家享有高度言論自由」的實質證明。在他們的認知邏輯中，正因為台灣是一個真正的民主國家，政府才沒有為了掌控輿論而粗暴地限縮言論、封鎖網路或箝制人民發言。因此，假訊息的存在與流竄，反向印證了民主體制的開放性與包容力——「雖然有雜訊，但這正是自由的代價」，這種智識上的察覺，進而轉化為他們對台灣民主制度更深沉的信任。這與民進黨長期形塑的政黨形象契合。民進黨在台灣的政治歷史脈絡中，長期以來都給予支持者一種「爭取自由、打破威權、代表本土民主」的強烈政黨品牌印象。當這群受訪者主觀上感受到國家正在實踐這種不因人設言、捍衛自由的民主價值時，這種正向的體制體驗會自然而然地投射在泛綠陣營上。然而，這種政黨認同在近年來也面臨了現實施政的強烈拉扯與挑戰。不可否認的是，綠營支持者在經歷諸如「萊豬進口」等重大政策爭議議題時，內心也逐漸累積了不滿，甚至產生了執政黨在「胡搞、流於專斷」的現實幻滅感。但有趣的是，即便在具體施政上對民進黨感到失望或憤怒，這群選民在核心的「國家定位」與「言論自由體制」上，依然認為綠營是較能代表民主價值的選項。換言之，他們雖然對近年來的具體政策感到不滿，但因為看到國家仍不限縮言論，而勉強維持了對民主制度與泛綠陣營的底線信任。這種「一邊罵施政胡搞，一邊因捍衛自由而含淚支持」的複雜選民心理，最終在數據呈現出「越覺得假訊息存在，越信任民主，且政治取向越偏向接近泛綠，而非非常接近泛綠」的現象。
突破趨中答題的防衛心理與污名抗拒特質
V59r_1（自評貧窮） 與 V59r_3（自評小康）之間存在著潛在的相關性。從問卷填答的心理來看。在絕大多數的問卷調查中，一般大眾由於社會規範、低調或防衛心理，往往會陷入趨中，傾向保守地宣稱自己的家庭所得只是「普通」。相較之下，經濟條件真正達到頂峰的「富裕」階層，其優勢財富已是無法掩蓋的客觀事實。然而，這群在問卷中既不選擇「普通」跟隨大流、也非真正頂級「富裕」的受訪者，卻能明確且坦然地將自己定位在「貧窮」或「小康」的位階，這本身就體現了一種特殊的人格特質。關於這群人的人格特質與表意能力。這兩個族群的受訪者在心理上通常具備較強的自我覺察，且較善於向外界表達真實的自己。他們不盲從大眾「自認普通」的集體面具，不論是坦然面對自身的經濟困境（自評貧窮），抑或是對自身累積的實力抱持信心（自評小康），都展现出他們對自身處境擁有極為明確、獨特的看法。因此， V59r_1（貧窮）與V59r_3（小康）之所以在統計上產生潛在相關，並非因為他們的物質條件相似，而是因為他們擁有相同的人格特質底色，他們都是群體中具備高度自我意識、直言不諱且樂於表達個人真實見解的受訪者。這種填答時的心理坦率性，最終在數據中轉化為一條隱形的紐帶，將這兩個看似對立的經濟階層奇妙地連結在了一起。
結論與討論
當代台灣政治資訊環境正經歷劇烈的結構性極化，這種不確定性已不再停留在宏觀的藍綠對抗層次，而是透過個人的數位媒體感知與階層背景，直接傳導為微觀的「資訊過濾機制」與「制度信任度」。在台灣的政治生態中，「國族認同」與「政黨傾向」互為表裡，構成選民篩選政治資訊的核心濾鏡（徐火炎，2002）。本研究透過探索式資料分析（EDA）發現，認為手機經常散布假訊息（V12r_2）的行為者，與中年族群（V53r_3）、對台灣認同深（V86r_3）、對中國認同不深（V85-2）以及對民眾黨持中立態度（V70-2）之間存在顯著關聯。此現象可引述劉正山（2016）的「電網」（Circuit pattern）概念來解釋，當選民在「符號處理過程」(Symbolic processing)中建構了強烈的本土國族認同，其意識形態便如同通了電的防禦網絡，使其對可能損及台灣主權的手機訊息展現出高度警覺。至於該族群對當時新興的民眾黨持中立態度，則進一步反映出「隱性選民」（Closet partisans）在面對模糊政治符號時，為了規避極化社群環境帶來的人際緊張，所採取的審慎評估姿態（劉正山、朱淑華，2012）。然而，民眾對資訊環境的防衛心理與政黨排斥，並非僅由國族情感單一驅動，個體在社會結構中所處的資本階層亦深切形塑了其智識自信與體制維護傾向。數據探索顯示，高社會地位者（V57r_4）自評一點也不受假消息影響（V19r_1），且與反感民眾黨（V70r_1）高度相關。這可由布迪厄（Pierre Bourdieu）的「區隔」（Distinction）理論得到解釋，高社會地位者因擁有豐富的文化資本，傾向在資訊市場中展現強烈的智識自信與文化優越感（Bourdieu, 1984）。這種自信使其即便面對精密編排的假訊息，也往往因過度相信自身的判斷力而顯得固執。此外，高地位者通常是現行體制的既得利益者，對於訴求挑戰或解構既有結構的新興政黨產生制度性的排斥，這本質上是一種行為者維護社會結構穩定性的本能反應（Bourdieu, 1984）。
值得注意的是，主觀的經濟資本並不必然能等同於文化資本的思辨轉化，單純的財富累積反而可能建構出另一種封閉的資訊盲區。分析指出，富裕感（V59r_4）與會受到假消息影響（V19r_3）之間存在正向關聯，這揭示了單純的經濟資本累積並不伴隨嚴謹的邏輯思辨訓練（Bourdieu, 1984）。富裕族群通常身處高度信任且同質性高的封閉人際網路，即所謂的「認同圈」，當假訊息滲入該圈子並在同儕間相互轉傳時，基於對同階層人脈的過度信任，該消息的可信度會被盲目放大（劉正山, 2016），這種圈子內的集體盲信，往往導致他們放下戒心而更容易受到誤導（Allcott & Gentzkow, 2017）。此外，階層感知本身的模糊性亦在數據中展現，自評貧窮（V59r_1）與自評小康（V59r_3）之間的相關性，提示了人們對自身在社會空間中位置的感知，常受到其「軌跡效應」影響（Bourdieu, 1984），階層認同並非完全取決於客觀收入，而是取決於行為者如何理解與定義自己在資源分配中的相對位置，因而在數據上呈現為一種階層認同的群聚現象。資訊環境的主觀建構，進一步受到大眾媒體框架效應與世代習慣領域的交互牽引。數據指出，中高社會地位者（V57r_3）與認為中國或境外勢力經常散布假訊息（V7_2）之間存在高度關聯。中高社經族群作為資訊的高消費者，其認知深受大眾媒體長期的「框架效應」（Framing）影響（那滈等，2023），主流媒體對中國形象的特定渲染（如監控、威脅），在該族群心中主觀建構了具體的威脅圖像，從社會建構主義視角來看，這反映了台灣社會內部對於自由民主體制被顛覆的深層焦慮，透過媒體鏡頭的投射，反向將中國形塑成無孔不入的假訊息來源（李世暉，2023）。相對地，在世代差異層面，老年族群（V53r_4）表現出認為假消息會增加對政治人物信任（V17r_1）的特殊傾向，此一現象可透過「習慣領域」（Habitual Domains）理論得到透視，老年世代長年累積的資訊解讀習慣在面對鋪天蓋地的媒體抹黑時，常觸發「反彈效應」（Backlash），使他們將假訊息視為政敵的政治迫害，反而激發同情心並逆向增強了對該政治人物的同情與凝聚力（Botambu Collins et al., 2021）。
最後，這種主觀的資訊環境感知，最終回頭形塑並建構了民眾對國家民主制度的整體信心。數據發現，接近泛綠（V50r_3）與認為假訊息反而會增加對民主制度的信任（V16r_1）產生顯著相關。這提供了「黨性驅動理解」（Partisan-motivated reasoning）的強力實證，泛綠選民基於支持現狀與執政偏好，傾向相信民主制度具備自我修復與查核能力（劉正山、蔡艾真，2016）。當假訊息被揭露時，他們會將此視為體制健全運作的積極證明，進而強化了對制度的信心，這種正面的推理結果，本質上是為了符合其政治偏好下的心理防衛（Leeper & Slothuus, 2014）。然而，在黨性驅動的另一端，分析亦呈現了一個特殊的「無知免疫」現象：認為報紙雜誌或手機「從未」或「僅偶爾」散布假訊息（V9r_4, V12r_4, V12r_3）的群體，其對民主制度的信任並未改變（V17r_2）。這證實了「媒體識讀盲區」的結構性存在，雖然理論上教育程度與媒體消費量應與辨識能力正相關（Allcott&Gentzkow,2017），但當受訪者將充滿雜訊的環境誤認為「一片祥和」時，假訊息對其而言便成為不存在的偽議題，這種因無知而產生的體制穩定感，反向形塑了一種特殊的「免疫效應」，使這群人自動從資訊戰的雷達上消失，成為民主制度防衛上的集體盲點。
參考資料
張佑宗（2022）。臺灣社群媒體中的假新聞、同溫層與極化現象：一種人機整合創新的研究途徑（E10875）【原始數據】。取自中央研究院人文社會科學研究中心調查研究專題中心學術調查研究資料庫。
張佑宗、施琮仁（2021）。社群媒體使用與政治極化：以 2020 年臺灣總統大選為例。
徐火炎（2004）。台灣結、中國結與台灣心、中國情：台灣選舉中的符號政治。選舉研究，11（2），1-41。
劉正山（2016）。世代之間政治認同差異的圖像：以多重對應分析結合習慣領域視野進行的探索。習慣領域期刊，7（2），27-50。
劉正山、朱淑華（2012）。不中間的中間選民：以質性方法初探有政黨傾向選民隱藏政黨傾向的原因。東吳政治學報，30（4），177-233。
劉正山、蔡艾真（2016）。中間選民的迷思與隱性選民之政黨傾向初探。台灣選舉與民主化調查研究（台政刊），65-123。
徐夏春祥（主編）（2023）。傳播研究與實踐，13（2）。
Allcott, H., & Gentzkow, M. (2017). Social media and fake news in the 2016 election. Journal of Economic Perspectives, 31(2), 211-236.
Bourdieu, P. (1984). Distinction: A social critique of the judgement of taste ( R. Nice, Trans.). Harvard University Press.
Collins, B., Hoang, D. T., Nguyen, N. T., & Hwang, D. (2021). Trends in combating fake news on social media – a survey. Journal of Information and Telecommunication, 5(2), 247-266.
Olan, F., Jayawickrama, U., Arakpogun, E. O., Suklan, J., & Liu, S. (2024). Fake news on social media: The impact on society. Information Systems Frontiers, 26, 443-458.
附錄
假新聞變數
請問您認為境外勢力是否經常在製造假消息? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=2.11 sd=0.78
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
---------------------------------------------------------
1 | 境外勢力每天 | 250 | 23.63 | 23.63 | 23.63
2 | 境外勢力經常 | 461 | 43.57 | 43.57 | 67.20
3 | 境外勢力偶爾 | 330 | 31.19 | 31.19 | 98.39
4 | 境外勢力從未製造 | 17 | 1.61 | 1.61 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>請問您認為報紙、雜誌是否經常散播假消息? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=2.39 sd=0.73
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------------
1 | 報刊每天 | 125 | 11.81 | 11.81 | 11.81
2 | 報刊經常 | 419 | 39.60 | 39.60 | 51.42
3 | 報刊偶爾 | 487 | 46.03 | 46.03 | 97.45
4 | 報刊從未散播 | 27 | 2.55 | 2.55 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>請問您認為網路是否經常散播假消息? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=1.66 sd=0.66
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------------
1 | 網路每天 | 466 | 44.05 | 44.05 | 44.05
2 | 網路經常 | 494 | 46.69 | 46.69 | 90.74
3 | 網路偶爾 | 92 | 8.70 | 8.70 | 99.43
4 | 網路從未散播 | 6 | 0.57 | 0.57 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>請問您認為手機是否經常散播假消息? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=1.95 sd=0.73
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------------
1 | 手機每天 | 296 | 27.98 | 27.98 | 27.98
2 | 手機經常 | 523 | 49.43 | 49.43 | 77.41
3 | 手機偶爾 | 231 | 21.83 | 21.83 | 99.24
4 | 手機從未散播 | 8 | 0.76 | 0.76 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>請問假消息是增加或減少您對民主制度的信任? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=2.40 sd=0.65
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
---------------------------------------------------------
1 | 增加民主信任 | 100 | 9.45 | 9.45 | 9.45
2 | 民主信任沒有改變 | 437 | 41.30 | 41.30 | 50.76
3 | 減少民主信任 | 521 | 49.24 | 49.24 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>請問假消息是增加或減少您對政治人物的信任? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=2.62 sd=0.65
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-------------------------------------------------------------
1 | 增加信任政治人物 | 98 | 9.26 | 9.26 | 9.26
2 | 政治人物信任沒有改變 | 202 | 19.09 | 19.09 | 28.36
3 | 減少信任政治人物 | 758 | 71.64 | 71.64 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>請問您會不會受到假消息影響? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=2.53 sd=0.67
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
---------------------------------------------------
1 | 一點也不會 | 70 | 6.62 | 6.62 | 6.62
2 | 不會 | 386 | 36.48 | 36.48 | 43.10
3 | 會 | 569 | 53.78 | 53.78 | 96.88
4 | 絕對會 | 33 | 3.12 | 3.12 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>最近一年內，遇到假消息，請問您有沒有在留言區舉發該則新聞為假消息? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=1.66 sd=0.47
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
----------------------------------------------
1 | 有 | 363 | 34.31 | 34.31 | 34.31
2 | 沒有 | 695 | 65.69 | 65.69 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>政治傾向、受試者變數、情感溫度計
請問您目前最傾向支持哪個政黨? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=995 mean=3.07 sd=1.22
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------------
1 | 民進黨 | 203 | 19.19 | 20.40 | 20.40
2 | 國民黨 | 96 | 9.07 | 9.65 | 30.05
3 | 民眾黨 | 128 | 12.10 | 12.86 | 42.91
4 | 沒有政黨偏好 | 568 | 53.69 | 57.09 | 100.00
<NA> | <NA> | 63 | 5.95 | <NA> | <NA>若將台灣政治環境分為泛藍與泛綠，請問您認為您比較接近哪一方? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=2.72 sd=0.76
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------------
1 | 非常接近泛藍 | 64 | 6.05 | 6.05 | 6.05
2 | 接近泛藍 | 303 | 28.64 | 28.64 | 34.69
3 | 接近泛綠 | 558 | 52.74 | 52.74 | 87.43
4 | 非常接近泛綠 | 133 | 12.57 | 12.57 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>請問您的年齡? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=1.90 sd=0.85
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
----------------------------------------------
1 | 青年 | 384 | 36.29 | 36.29 | 36.29
2 | 壯年 | 455 | 43.01 | 43.01 | 79.30
3 | 中年 | 160 | 15.12 | 15.12 | 94.42
4 | 老年 | 59 | 5.58 | 5.58 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>在1至10的社會地位尺度上，數字越大代表社會地位越高(1最低，10最高)，您認為您的社會地位相較其他人，約落在哪個位置? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=1.97 sd=0.69
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
-----------------------------------------------------
1 | 低社會地位 | 248 | 23.44 | 23.44 | 23.44
2 | 中社會地位 | 611 | 57.75 | 57.75 | 81.19
3 | 中高社會地位 | 181 | 17.11 | 17.11 | 98.30
4 | 高社會地位 | 18 | 1.70 | 1.70 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>請問您家庭的「月」所得是多少? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=2.27 sd=0.74
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
----------------------------------------------
1 | 貧窮 | 142 | 13.42 | 13.42 | 13.42
2 | 普通 | 531 | 50.19 | 50.19 | 63.61
3 | 小康 | 339 | 32.04 | 32.04 | 95.65
4 | 富裕 | 46 | 4.35 | 4.35 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>我們想要請您用1到10來表示您對「民主進步黨」的看法，1分表示您「非常不喜歡」這個政黨，10分表示您「非常喜歡」這個政黨。請問您會給「民主進步黨」多少? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=1.83 sd=0.79
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
------------------------------------------------
1 | 反感DPP | 439 | 41.49 | 41.49 | 41.49
2 | 中立DPP | 363 | 34.31 | 34.31 | 75.80
3 | 好感DPP | 256 | 24.20 | 24.20 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>我們想要請您用1到10來表示您對「中國國民黨」的看法，1分表示您「非常不喜歡」這個政黨，10分表示您「非常喜歡」這個政黨。請問您會給「中國國民黨」多少? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=1.60 sd=0.74
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
------------------------------------------------
1 | 反感KMT | 586 | 55.39 | 55.39 | 55.39
2 | 中立KMT | 307 | 29.02 | 29.02 | 84.40
3 | 好感KMT | 165 | 15.60 | 15.60 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>我們想要請您用1到10來表示您對「台灣民眾黨」的看法，1分表示您「非常不喜歡」這個政黨，10分表示您「非常喜歡」這個政黨。請問您會給「台灣民眾黨」多少? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=1.78 sd=0.76
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
------------------------------------------------
1 | 反感TPP | 446 | 42.16 | 42.16 | 42.16
2 | 中立TPP | 396 | 37.43 | 37.43 | 79.58
3 | 好感TPP | 216 | 20.42 | 20.42 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>請問您對「台灣人」的認同有多深呢? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=1.81 sd=0.67
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
---------------------------------------------------
1 | tw非常深 | 346 | 32.70 | 32.70 | 32.70
2 | tw深 | 581 | 54.91 | 54.91 | 87.62
3 | tw不深 | 119 | 11.25 | 11.25 | 98.87
4 | tw非常不深 | 12 | 1.13 | 1.13 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>請問您對「中國人」的認同有多深呢? (x) <numeric>
# total N=1058 valid N=1058 mean=3.21 sd=0.75
Value | Label | N | Raw % | Valid % | Cum. %
---------------------------------------------------
1 | cn非常深 | 23 | 2.17 | 2.17 | 2.17
2 | cn深 | 142 | 13.42 | 13.42 | 15.60
3 | cn不深 | 483 | 45.65 | 45.65 | 61.25
4 | cn非常不深 | 410 | 38.75 | 38.75 | 100.00
<NA> | <NA> | 0 | 0.00 | <NA> | <NA>變數資料分布
清理後的總人數: 995 V7r V9r V11r V12r V16r V17r V19r V27r
"factor" "factor" "factor" "factor" "factor" "factor" "factor" "factor"
V49r V50r V85r V86r V53r V57r V59r V68r
"factor" "factor" "factor" "factor" "factor" "factor" "factor" "factor"
V69r V70r
"factor" "factor" V7r V9r V11r V12r V16r V17r V19r V27r V49r
1:234 1:120 1:441 1:281 1: 91 1: 93 1: 64 1:331 1:203
2:440 2:393 2:467 2:486 2:411 2:189 2:359 2:664 2: 96
3:306 3:455 3: 83 3:222 3:493 3:713 3:540 3:128
4: 15 4: 27 4: 4 4: 6 4: 32 4:568
V50r V85r V86r V53r V57r V59r V68r V69r V70r
1: 59 1:322 1: 20 1:352 1:234 1:134 1:414 1:537 1:422
2:297 2:551 2:136 2:435 2:578 2:502 2:335 2:298 2:370
3:516 3:114 3:462 3:151 3:169 3:318 3:246 3:160 3:203
4:123 4: 8 4:377 4: 57 4: 14 4: 41 
