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民國113年 地方三等 新聞(選試英文) 民意與公共關係學概論收錄考選部官方試題，共 4 題可線上瀏覽，考選部未公告本科目答案。
題目與答案
2024 年美國總統大選期間，出現不少所謂主流、大型媒體機構在民意調
查上的嚴重偏誤，比如在最後階段數個搖擺州的兩位候選人支持比例數
字，與最後選舉結果大相逕庭，引發社會民眾與學術界熱烈討論。請解
釋民意調查預測與選舉結果產生偏誤的原因為何？並請說明臺灣的選
舉民調方法及現象與美國總統大選的異同。（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、偏誤的層次與定義：民調預測誤差可分為「抽樣誤差」(sampling error) 與「非抽樣誤差」(non-sampling error)。前者可用信賴區間估計，後者包括涵蓋誤差、不回應誤差、測量誤差與加權誤差，通常才是選前數字與結果「大相逕庭」的主因。討論時應先區辨「民調本身失準」與「媒體解讀、聚合與敘事失準」兩類問題，避免把方法問題與新聞框架問題混為一談。 二、樣本代表性與不回應偏誤：住宅電話普及率下降、手機與網路樣本混合、回應率長期下滑，使加權前的樣本明顯偏離母體；若僅以性別、年齡、地區加權，未處理教育程度、政黨認同與投票意願，就會產生隱藏偏誤。美國常以「可能投票者模型」(likely voter model) 篩選受訪者，門檻設定寬鬆或嚴格不同，即足以造成搖擺州數字的系統性差異。 三、測量誤差與社會期望偏誤：部分選民不願向訪員表態（沉默選民、shy voter effect），或對主流媒體抱持敵意而拒訪；題目措辭、選項順序、訪問方式（電話、網路、簡訊）亦影響回答。另有「游離票」在最後階段才決定，封關後才發生的事件（如司法案件、醜聞或突發國際事件）無法納入模型，形成時間落差。 四、機構效應、從眾與政黨動員式民調：各機構方法與加權不一，形成「機構效應」(house effect)；選前為避免預測失準，機構傾向向平均值靠攏（herding），反而集體偏離。近年大量政黨或候選人委製的「黨派民調」(partisan polls) 湧入聚合網站，若未經品質篩選即納入平均，將扭曲整體民意圖像，也使媒體敘事自我強化。 五、臺灣與美國的異同：相同處在於均面臨回應率下降、機構效應與封關前密集發布。相異處在於：臺灣以住宅電話為主、手機為輔，依《公職人員選舉罷免法》於投票日前十日禁止發布民調；選制為單一選區相對多數，選區規模小、變數較少，且「棄保」、「告急」、「配票」等策略性投票明顯；美國則以選舉人團與州級民調為核心，並有專業聚合網站與預測市場，訊息環境更為分眾。
地方政府常於歲末舉行大型跨年活動，其中有關人潮引導、維安管控、
交通配套等活動安全的相關規劃與宣導，是其中重要業務。請以上述活
動為設想情境，提出一個宣導計畫，需聚焦於訊息設計、傳播管道及預
期效果等面向，並加以闡述設計之理由。（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、情境界定與目標設定：以歲末跨年晚會為例，參與者多為年輕族群與家庭，夜間低溫、飲酒、散場瞬間人流為主要風險熱點。宣導目標宜分三層：認知（知道管制範圍與疏散路線）、態度（願意配合、不推擠）、行為（依指示移動、改走替代道路、不攜帶違禁品）。目標須可衡量，例如散場後十五分鐘內主要出口淨空率、走失協尋件數。 二、訊息設計：採「單一主訊息＋三項行動指令」架構，主訊息為「跟著燈光走、往三個方向散」，指令為「不逆向、不逗留、不推擠」。並用「恐懼訴求＋效能訴求」（延伸平行過程模式，EPPM），先說明推擠風險，再明確告知可行動步驟，避免只製造恐慌。呈現上以圖像化動線圖、色彩編碼（紅黃綠分流）、大字與中英雙語為主，降低理解負擔。 三、分眾與載具設計：年輕族群以短影音與限時動態圖卡；家庭族群以捷運車廂、站體燈箱與月台廣播；高齡與身障者以紙本摺頁、里鄰發送與志工口頭說明；外籍旅客以中英日韓四語圖示。另設計「離場卡」小卡，標示最近捷運站、接駁車位置、計程車排隊區與醫療站，方便現場取用與轉傳。 四、傳播管道與時序安排：事前兩週起以記者會、市府 LINE 官方帳號、Facebook／Instagram、YouTube 與社區廣播預告；當日以細胞廣播（CBS）、LED 螢幕、捷運與公車跑馬燈、現場擴音及無人機廣播即時提示；散場時依人流感測數據觸發分眾推播。並設「資訊單一窗口」網頁，整合交通、管制、醫療與天氣資訊，避免訊息多頭馬車。 五、預期效果與評估：短期效果為訊息觸及率、回憶率與路線正確率；中期為現場遵循率提升、推擠事件與走失協尋件數下降；長期為市府危機溝通信任度。評估工具包括事前焦點座談與前測、當日觀察法與人流計數、事後電話訪問與社群聲量分析，並依結果滾動修正訊息與人力配置。
近來政府推出許多網路服務業務，但是高齡族群可能出現智慧型手機不
善使用或對各種網路新服務不熟悉等數位落差之問題。請設想某地方政
府將推出一項新的民眾網路服務項目，您將如何宣導這項新服務，並設
法克服高齡族群數位落差所產生的使用問題？（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、問題界定：數位落差可分三層次：第一級為「接取」（裝置與網路），第二級為「技能」（操作與資訊判讀），第三級為「成果」（能否轉化為生活利益）。高齡者常卡在第二、三級，並非單純「沒有手機」，而是缺乏可信任的協助者、怕按錯、怕被詐騙，以及介面與流程不友善，宣導須對症下藥。 二、服務與介面設計：導入無障礙與高齡友善設計（WCAG 2.1 AA），大字、高對比、語音朗讀、步驟不超過三步、單一入口；提供健保卡搭配手機驗證等多元身分認證，並保留臨櫃與電話雙軌；設「家人代辦」與「關懷據點協作」機制，讓民眾不必一次完成全部流程，降低心理與操作門檻。 三、人力與在地網絡：結合里長、社區關懷據點、樂齡學習中心、圖書館與農漁會，設置「數位幫手」與一對一陪跑；培訓志工與超商門市人員；開設小班制「手機教室」，以生活情境（掛號、查補助、繳費）教學，並發放圖解手冊。採「教會一次、陪伴三次」的擴散模式，讓學員再成為種子教師。 四、傳播管道與訊息策略：高齡族群以電視、廣播（含社區電台）、報紙、夾報與里鄰廣播為主，輔以 LINE 圖卡由子女轉傳；訊息採「利益導向」而非「功能導向」，例如「不用排隊就能領重陽禮金」、「在家就能看健康報告」；並以里長、廟宇、老人會等可信意見領袖代言，降低對政府廣告的防備與距離感。 五、防詐與成效評估：宣導須同步提醒「政府不會要求操作 ATM、不會索取簡訊驗證碼」，並提供一九九九與 165 反詐專線。成效以啟用率、完成率、臨櫃替代率、客訴率與滿意度衡量，並追蹤不同年齡層使用差距是否縮小；必要時以「設計—測試—修正」迭代改善，避免一次性大規模宣傳卻無人使用。
大數據可以詳細記錄使用者的數位足跡，且可以長時間追蹤。或有論者
認為，大數據資料可以取代過往由調查法取得的資料；但也有學者認為
大數據資料仍有其侷限性。請提出您的看法，並比較大數據資料與調查
法資料的優缺點。（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方） 一、兩種資料的性質差異：調查法以機率抽樣取得「自我報告」的態度、意向與人口變項，重在可推論性；大數據則是行為痕跡（搜尋、點閱、消費、定位、社群互動）的副產品，重在規模、即時與非反應性 (unobtrusive)。兩者測量對象不同，一為「說了什麼」，一為「做了什麼」，不宜逕以取代關係理解，而應視為互補。 二、大數據的優點：資料量大、時間解析度高、可長期追蹤與回溯，邊際成本相對低；不受訪員效應與社會期望偏誤影響；可捕捉罕見事件與小區域差異，支援自然實驗與即時監測，例如疫情期間人流變化、物價波動與輿情預警，均為傳統調查難以即時達成。 三、大數據的侷限：多為非機率樣本，涵蓋誤差明顯，數位弱勢、高齡者與未上網者被系統性排除；平台資料取得受 API 與商業保密限制，演算法黑箱與介面改版造成資料不穩定；缺乏態度、動機與因果機制；去識別化後仍有隱私與再識別風險，且數位足跡易被機器人、假帳號操弄而失真。 四、調查法的優缺點：優點為機率抽樣可推論母體、可標準化測量態度與政策偏好、可設計因果題項與實驗；缺點為回應率下降、成本高、社會期望偏誤、回憶誤差、題目與順序效應，以及調查時點與實際行為之間的落差。 五、個人看法與整合建議：兩者應互補而非替代。實務上可採混合模式：以機率調查為骨幹，用大數據作為校準與即時補充，並以多重來源加權 (calibration weighting)、小區域估計 (MRP) 與三角驗證提升效度；同時建立資料治理、告知同意與獨立稽核機制，避免以網路聲量代替民意，也避免以單一調查斷定複雜社會現象。