標題: [時事討論] 星期日現場﹕「主流意見」是怎樣煉成的？ [打印本頁]

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作者: felicity2010    時間: 2014-7-20 05:46 AM     標題: 星期日現場﹕「主流意見」是怎樣煉成的？

本帖最後由 felicity2010 於 2014-7-20 05:47 AM 編輯 " N9 H9 \: {5 i5 t0 t# s: a
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星期日現場﹕「主流意見」是怎樣煉成的？
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政改第一輪諮詢報告出爐，一如所料又是一大堆問號。對我來說，最大的問號是報告如何得出如「社會大眾普遍認同行政長官人選須『愛國愛港』」或「較多意見認同提名委員會應參照目前的選舉委員會的組成方式」之類的結論。政制及內地事務局長譚志源解釋諮詢收集回來的結果複雜，沒有就收集的數據作量化分析。當然，諮詢報告沒有真的量化各種建議的支持度，例如沒有指出百分之幾多意見支持哪種方案，但使用「普遍認同」或「較多意見」等字眼，代表政府曾比較各種意見的數量，這類表述必須建基於量化分析。
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( L5 s' m9 Y) K9 u2 tTVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。雖然政府指出不宜量化政改意見，但我這個人就是「包拗頸」，政府叫不應做偏要去做。事實上政府有在諮詢報告附錄三公開三種資料，分別是1）政黨、議員及區議會提交的意見；2）市民及民間團體提交的書面意見及3）各種民意調查結果。我想分別用定量及定性的方法，分析市民及民間團體收集回來的意見。
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7 x1 A" b" M) |5 S6 r% \定量分析
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我使用的方法是「內容分析」(Content Analysis )，是社會科學的傳統研究方法。簡單來說就是讀過一份意見，再找出這份意見有否支持或反對何種議題。讀過一定數量的樣本裏所有意見後，再計算每種議題有幾多百分比的意見支持，作為議題的支持度。今次做內容分析的樣本是根據所有市民及民間團體的意見隨機抽出一百份，雖然數量不大但具有統計學上的代表性（representative sample）。在分析前有做小規模先導研究確立內容分析方法的信度（reliability）。就此研究所編寫的抽樣軟件、原始數據及詳細研究方法，將於網上公開（http://github.com/chainsawriot/valCon）。
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是次分析的抽樣誤差為+/- 9.8% 。本次內容只計算以下七種議題的支持度﹕* Y- g+ M7 W, q, A6 k$ D
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! z% f& q& _) d: `! K8 z7 s. U6 rtvb now,tvbnow,bttvb1. 行政長官人選要愛國愛港﹕36%贊同此說法，0%反對tvb now,tvbnow,bttvb( D% d# o) a# L. U* C, q2 g
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2. 提委會應參照選委會四大界別組成﹕65%贊同此說法，5%反對TVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。$ n( q7 j: ~9 t( g( h
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3. 提委會以任何機制限制參選人數（「篩選」）﹕57%贊同此說法，2%反對
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4. 普選方式﹕12%贊同兩輪選舉，29%贊同簡單多數5.39.217.76! ?+ h0 b& z% I" Y

! Q3 Q' q- B6 M. l3 [, ~8 H* a2 f) G5. 提委會以外的提名方式如公民提名、政黨提名等﹕7%有提出提委會以外的方案
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& R) H. m7 q3 J- P1 N1 j  a' D; z& UTVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。6. 2016年立法會選舉不應大改﹕36%贊同此說法，2%反對
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) v8 I$ K+ b4 I7 K5 u: ltvb now,tvbnow,bttvb7. 取消功能組別﹕3% 支持取消功能組別，6%支持保留TVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。( [, r5 `" \0 _: T, H6 @* a1 N9 N9 M

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諮詢意見差民調太多TVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。4 v! N3 a- \; e4 S- e

$ v/ N5 I& a* W: x2 [TVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。單從以上數據所見，幾乎絕大部分的諮詢意見都是偏向支持保守勢力如工聯會、民建聯所支持的政改方案。如果單計有提出相關議題的意見計算有效支持度，就幾乎全部意見都支持行政長官愛國愛港（100%）、提委參照四大界別（93%）、提委會應篩選減少特首選舉參選人數（97%）、2016年立法會選舉不應大改（93%）以及保留功能組別（67%）。我懷疑這就是政府所指「主流意見」的來源。
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對比以上內容分析的支持度與民調的分別，更可看清楚這到底是一場怎樣的諮詢。綜合中大亞太研究所和民建聯等的民調，只有四至六成受訪者認同行政長官愛國愛港、建基於四大界別的提委會組成和提委會篩選三個議題，比諮詢意見內容分析的結果統計學上明顯地少，可見民調情况不如諮詢意見般一面倒。tvb now,tvbnow,bttvb" t) ?7 w; Y  N+ \; J$ v" s9 [
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差異最大是中大亞太研究所調查有超過五成人提出提委會以外的提名方式，這與內容分析結果寥寥可數的7%意見可謂差天共地。
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! m, X0 ^6 P) c* [/ F5 \公仔箱論壇經過以上的量化分析，我也開始認同譚局長的說法，政改諮詢的意見實在是不宜量化分析，果真沒有研究就沒有發言權。但到底是什麼因素導致如此一面倒的諮詢結果？那就要用別的方法研究﹕定性分析。; H2 D" x, S2 }7 C

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諮詢報告附錄三所附的市民及民間團體收集回來的意見，不難發現絕少為詳細分析、調研的結論，絕大多數是屬於「範本型式及問卷式書面意見」。% W0 r; ]" q4 c

, R' ]$ b- O0 W$ G公仔箱論壇顧名思義，此類意見就是先有一份範本或問卷，提交意見的人只要填寫問卷或只在範本上簽署交回，就成為政改諮詢的書面意見一部分。這類意見我見過香港大學「港人講普選」的網上系統投發的意見、國民教育家長關注組的範本意見，甚至有和平佔中的商討日的報告。但這類書面意見所佔份額極細，更多的卻是另一陣營的各式範本和問卷，保守估計最少佔95%。5.39.217.766 R  z: D: y3 @
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範本參照「超範本」
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' k3 R4 l5 O& E5.39.217.76看過多份此類範本後，得出的結論是各式不同的範本，是可以根據內容歸納出範本本身都有範本，我姑且稱這些範本的範本為「超範本」。常見的情况是甲範本只記載「超範本」的A和B兩點、乙範本包含B和C、丙範本包含C和D…不同版本的問卷也有類似情况，問題內容基本一樣，也是由同一份「超範本」複製出來，但有部分會在末部加入額外訴求如支持保留立法會功能組別。範本和問卷之間也出現類似字眼的「超範本」，如圖一上為問卷、中下為兩款範本。圖中見到中上的問卷和範本沒有完全抄錄「超範本」字句，引致語意不清楚，但仍然有人照填不誤。
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' d% v" R" A8 X! h5.39.217.76另一發現是除了有全簡體字的書面意見，也常出現電腦簡繁體轉換時常見的錯誤（見圖二）。其中幾款超範本出現不似香港本土的用語。例如政府諮詢文件用「提名程序」一語，合乎香港中文的使用常規，但書面意見中幾款不停重複的範本和問卷有「提名程式」和「行政長官任命權不是程式性」等等陌生用語。（題外話，我本來以為「程式性」一詞是指可以用編寫電腦程式解決的意思）3 E3 S4 W3 @# _4 ~9 [, }/ _4 {1 X

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結論：大部分意見由動員而來
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綜合定量及定性分析，我的結論是今次政改諮詢的大部分意見都是動員出來。那種範本和問卷的諮詢動員是危險的，因為動員「程式」中，被動員的一方可能沒有理解諮詢的內容，就填寫意見。這也可能是諮詢意見一面倒的原因。TVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。+ D& l3 k9 \0 M9 C8 e  D
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由於內容分析對各議題的支持度皆差民調太多，可見保守勢力的動員能力非常高，積極且有系統地動員市民和團體參與政改諮詢，支持自己的方案。同時，光譜另一邊的支持者卻沒有積極參與，他們的聲音被對家有如洪水的意見淹沒，只變成林鄭月娥口中「亦有一些團體和人士提出」的少數意見。這種現象我認為可以有兩種解釋，一是此類支持者不相信政府的政改諮詢會採納民意，故意不願參與這場諮詢；二是此類支持者信奉與「行動主義」（activism）一字之差的「懶動主義」（slacktivism），只以互聯網「發聲」、讚好、轉發、聯署、參與電子公投之類毋須投入大量精力的方法支持自己屬意的政改方案，卻懶得參與政府納取意見的諮詢。
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在我的眼裏，這場諮詢雖然獲得巨量意見，但並不成功。譚局長接受訪問時指出，會着重諮詢收集回來的意見理據的強弱，政府亦會進一步消化有深度的意見。希望譚局長不要食言，認真理解諮詢收集回來意見的論據，而非純粹指出某某方案為主流意見。
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