【108-1】政治學研究方法-R資料分析的起手勢
劉正山
國立中山大學
教授
主要經歷
國立中山大學 政治所 教授
國立中山大學 政治所 副教授
國立中山大學 政治所 助理教授
美國柏克萊 東亞研究中心 訪問學者
代表重要著作
1. Liu， F. C.-S.， Chang， R. Y. P.， & Tan， A. C. (2017). The spiral of deinstitutionalization untangled： An observation about the field opinion within Kuomintang against public opinion during the 2016 presidential election campaign. Issues & Studies， 53(2)， 1750002. https：//doi.org/10.1142/S1013251117500023 [pdf]
2. Liu， F. C.-S. (2017). Declining news media viewership and the survival of political disagreement. International Journal of Public Opinion Research， 29(2)， 240–268. https：//doi.org/10.1093/ijpor/edw004 [pdf]
3. Liu， F. C.-S.， & Li， Y. (2017). Generation matters： Taiwan’s perceptions of mainland China and attitudes towards cross-Strait trade talks. Journal of Contemporary China， 26(104)， 263–279. https：//doi.org/10.1080/10670564.2016.1223107 [pdf]
課程簡介
本課程從實證主義知識論和方法論架構出發，帶領同學操作經驗資料收集和分析的方法，包括了使用資料科學的工具(R & Rstudio)進行問卷設計與基本資料分析。這門課的目的不在於把諸多研究方法面面俱到的介紹到，但在於能讓同學充份理解經驗研究中學會如何發問、如何解讀期刊論文的問題意識、以及如何建立挑戰和擴充理論的心理素養，打下對國內(乃至國際)政治學產生貢獻的基礎。本課程期待訓練同學實作研究設計，並學會分析調查資料的基本技能，尤其是使用 R 這個風行世界的資料科學語言進行民意資料的分析。本課程也將引導同學認識經驗研究中問題與理論的建構和驗證方式，並培養同學對不同研究途徑與方法的宏觀評估能力。
課程目標
(一) 讓政治科學的研究生具備資料科學的素養，包括獨立操作 R 開啟專案、自發取得網路資料並進行分析的能力。
(二) 讓資料科學的問題意識啟發政治科學學生的思考方式，從傳統驗證式的研究中，走向探索式的資料分析，由此發現新的問題、看見新的解釋方式，甚至挑戰既有知識，或是開發理論。
(三) 幫助學生熟悉網路調查平台的運作方式，使用它來進行厚數據的收集(web panel data for both qualitative and quantitative inspection)。也就是針對可重複受訪的民眾，進行具有創新的訪問、並從中探索出未曾發現過的行為、價值、態度樣貌。
(四) 幫助學生具備自我學習、與國際接軌(如使用 R-bloggers 及透過期刊論文找到相對應的 R 套件)能力，尤其是接上本課群設計的兩門探索式資料分析為核心內容的課程—《政治與資訊》及《社群媒體分析》—深化自己的技術能力。
適用對象
政治學研究所與相關學系學生
課程特色
數位工具/技術應用：R語言及RStudio資料處理平台
課程領域：政治學、資訊技術
課程進度
CH1、暖身(認識課程設計 & R 的世界、淺談政治學研究的方法論 vs. 研究方法、課後完成書本的購置及 R + RStudio 安裝)
CH2、資料分析工具介紹(
CH3、資料分析方法（一）：完成第一次專案演練
CH4、驗證式vs. 探索式的研究設計
CH5、資料分析方法（二）
CH6、資料分析方法（三）
CH7、資料分析方法（四）
CH8、期中考週–專案實作
CH9、從資料科學到意義探勘
CH10、問卷設計工坊
CH11、資料視覺化專題
CH12、探索式民調分析與心法
CH13、學術研究與問卷設計實驗（一）
CH14、學術研究與問卷設計實驗（二）
CH15、各組專案進度回報、簡報及討論（一）
CH16、各組專案進度回報、簡報及討論（二）
CH17、期末考週–期末專案成果繳交及展演