National Chengchi University
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社群媒體回聲室對情感極化與分裂投票的影響
No full text社群媒體對當代社會政治生活已不可或缺，政治人物與政黨爭相以社群媒體進行選戰。當前社群媒體研究中，對存在的回聲室效應或可促進多元審議的兩派較無定論。究竟社群媒體如何能影響選民投票行為？選民使用社群媒體會導致何種投票行為差異？對此，本研究旨在檢驗台灣選民使用社群媒體存在的回聲室效應，尤其關注投票行為影響，並以選民一致分裂投票行為作為觀察標的，試圖驗證回聲室作用。
研究以2020年台灣大選後的面訪民意調查資料為分析，發現台灣選民使用社群媒體確實存在回聲室效應，使用頻率高、看到愈多同質性訊息的選民，將加劇情感極化。對投票行為影響而言，研究發現當選民使用社群媒體頻率增加，其情感極化程度上升的結果，將作為中介作用導致選民在大選中傾向採取一致投票。本文除發現回聲室效應存在，亦證實社群媒體確實會對選民投票行為抉擇和情感極化程度產生影響
應召員對保衛臺灣意願影響因素之研究
No full text近年來，隨著兩岸局勢日趨緊張及地緣政治風險升高，後備動員與戰力的效能逐漸成為臺灣國防政策的重要課題，特別是應召員作為戰時軍隊人力動員的核心群體，亦為後備戰力的重要組成，其保衛臺灣意願對於國家安全具有極為重要的影響。本研究旨在深入探究影響應召員保衛臺灣意願的相關因素，並從理性與感性的雙重視角出發，研究主軸除了聚焦於四個自變項，即「威脅感知」、「對美國安全承諾感知程度」、「愛國心」與「國軍信任感」，也納入應召員背景變項作為控制變項，包括「年齡」、「最高學歷」、「婚姻狀況」、「有無子女」、「戶籍地」、「教召階級」、「職業」及「家戶年所得」，進一步驗證這些變項是否對應召員的保衛臺灣產生顯著影響。
本研究採取問卷調查法進行資料蒐集，透過量化方式以 Likert 五點量表測量應召員對各變項的態度。研究樣本來自北部、中部及南部地區正在接受教育召集訓練的應召員，並以迴歸模型來檢驗研究變項對保衛臺灣意願的影響程度。研究結果顯示，「威脅感知」對應召員保衛臺灣意願具有顯著正向影響，表示當應召員感受到較高的中共軍事威脅時，其願意挺身而出保衛臺灣的意願也會提高。此外，「愛國心」與「國軍信任感」亦對保衛臺灣意願具有正向顯著影響，代表應召員的國家認同、愛國情懷與對國軍的防衛能力及國防政策的支持會強化其願意投入保衛臺灣行動的決心。
本研究的發現凸顯了政策與心理因素對應召員防衛意願的關鍵影響，特別是透過強化後備戰力、深化全民國防教育以及提升國軍形象，對於增強動員成效的重要性，以期我國的後備戰力能有效發揮
教師態度、教師自我效能與學生學業成就關係之研究：後設分析取向結構方程模式之應用
No full text本研究旨在探討教師態度、教師自我效能與學生學業成就之間的關聯性，並驗證教師自我效能在其中的中介角色。文獻指出，教師態度與自我效能是影響學生學業成就的重要因素，但三者間的交互作用尚未被系統性檢驗。本研究以社會認知理論（Bandura, 1997）為基礎，提出三項研究假設：第一，教師態度、自我效能與學生學業成就三者間呈正相關；第二，教師態度與自我效能對學生學業成就具有直接影響；第三，教師自我效能在教師態度與學生學業成就間具有中介效果。
本研究採用後設分析取向結構方程模式（Meta-Analytic Structural Equation Modeling, MASEM），整合32篇跨國實證研究（總樣本數N = 18,026）。第一階段運用隨機效果模型計算效果量（r值）並檢驗異質性；第二階段透過AMOS 24進行結構方程模式分析，驗證路徑關係及中介效果。結果顯示：一、教師態度與教師自我效能（r = .369）、教師態度與學生學業成就（r = .218）、自我效能與學生學業成就（r = .277）均達顯著正相關；二、教師態度對學生學業成就具有直接效果（β = .213），並透過自我效能產生間接效果（β = .100），中介效果佔總效果31.95%；三、高異質性（I² = 95.96%）顯示不同研究情境下的差異。
本研究結果支持社會認知理論，凸顯自我效能在教學中的樞紐角色。建議教育政策設計整合性教師培訓方案，以提升教師態度與自我效能，進而促進學生學習成效。同時，未來研究可採縱貫設計，探索變項間的動態關係及文化調節機制
投資機會：在蒙古烏蘭巴托開發奧特萊斯購物中心
No full text本研究探討了在蒙古烏蘭巴托開發中檔高檔奧特萊斯購物中心的可行性，利用不斷增長的家庭服裝支出、日益增長的旅遊業和城市化趨勢。預計到 2025 年，每個家庭的年度服裝支出將達到 196.30 美元，比 2023 年增加 23.5%。該研究評估了市場需求、競爭定位和財務可行性。
主要調查結果顯示，烏蘭巴托擁有 45 萬戶家庭，且遊客數量不斷增長，預計每年服裝市場的規模將達到 8,830 萬美元，因此，該市場蘊藏著巨大的市場機會。建議的租戶組合為 50% 中檔品牌、30% 經濟型品牌和 20% 高端品牌，以符合當地和遊客的消費模式。財務分析顯示初始投資為 8,580 萬美元，預計內部報酬率為 14%，在中等成長情況下投資回收期為 7-9 年
路跑賽事運動永續的策略行銷分析- 以超馬協會的棲蘭賽事為例
No full text馬拉松賽事在全球及台灣皆相當普及，且國人對路跑活動熱情高漲。然而，深入分析路跑賽事的研究仍相對有限。因此，本論文以棲蘭賽事為個案研究對象，結合策略行銷4C理論，探討該賽事在「買者成本」方面的表現，包括哪些方面做得出色，以及哪些部分仍有優化空間。
本研究發現，在外顯單位成本方面，個案協會成功將棲蘭賽事的獨特性與自然環境優勢結合，利用賽道穿越森林秘境與保育區的稀有性，讓跑者得以進入平時無法涉足的神木區參與路跑，從而提升其參賽效益。在資訊搜尋成本方面，由於該賽事獲得環境部「路跑賽事碳足跡標籤」認證，成功建立綠色賽事形象，成為國內四大指標性馬拉松賽事之一，顯著降低跑者的資訊搜尋成本。
在道德危機成本方面，主辦棲蘭賽事的個案協會是國家運動協會，管轄台灣超馬運動，不只主辦賽事，並且掌管國家成績紀錄、國家代表隊選拔與帶隊參加國際錦標賽的業務，專業協會的形象深植跑者的心，讓跑者放心與安心，因此降低了道德危機成本。在專屬陷入成本方面，個案協會成立跑團，提供跑團的跑者專屬禮遇，讓彼此關係緊密結合，產生與跑者特有的良好人際關係與特有的溝通效率，提高買者專屬陷入成本與忠誠度。
本研究透過棲蘭賽事的個案分析，驗證了策略行銷4C理論在路跑賽事中的應用，並為未來賽事規劃與行銷策略提供參考
基於注意力機制的多級別醫學影像近鄰檢索
No full text醫學影像是現代醫療中不可或缺的元素，藉由醫學影像中提供的身體狀態資訊能夠進行更準確的診斷、篩檢、治療規畫、治療反應和預後的評估。醫學影像資料庫內蘊含了豐富的資訊和潛在的未發現知識，其中包含了來自各種設備醫學影像，透過影像檢索，可以從資料庫中選取與查詢目標相關的影像，用於知識學習與資料探勘。
本研究從公開平台收集了53萬張醫學影像，涵蓋14種成像模式、40種器官及52種疾病，並依據成像模式、器官及疾病分為三個級別。實驗中採用了DenseNet、ConvNeXt、Vision Transforme(ViT)與Swin Transformer(Swin)等深度學習網路，並結合Hierarchical Classification(HC)進行多級別特徵學習。為提升分類準確度，研究中引入Cross Spatial and Channel Attention(CSCA)與Level-Aware Attention(LAA)，以強化對通道、空間及跨級別特徵的學習能力。結果顯示，ConvNeXt結合HC+LAA在分類任務中達到最高準確率97.25%，而Swin結合HC+CSCA+LAA的準確率為95.84%
在檢索階段，除全量檢索外，亦採用了HNSW(Hierarchical navigable small world)、SOAR (Spilling with Orthogonality-Amplified Residuals)與本研究提出的CCDP (Category-center distance pre-screening)三種近鄰檢索方法，以加快檢索速度。實驗結果顯示，ConvNeXt結合HC+CSCA在全量檢索中的mAP值達0.98；Swin結合HC+LAA在全量檢索中的mAP值為0.89。在近鄰檢索方法中，ConvNeXt結合HC+LAA的mAP在SOAR與CCDP中均達0.81，而HNSW中稍降至0.80。Swin結合HC+LAA在HNSW、SOAR與CCDP檢索中均達0.86。在建構時間與檢索時間方面，CCDP的索引建構時間僅11秒，大幅小於HNSW的10分鐘與SOAR的1分鐘。在查詢階段，CCDP之平均檢索時間為2秒，大幅快於全量檢索的23小時、HNSW的5秒與SOAR的20秒。綜合來看，本研究結合多級別分類與多重注意力機制，加上CCDP 近鄰檢索方式，能夠在兼顧精準度的同時大幅降低檢索時間
基於CKJM-DI 指標分析依賴注入實現方式對軟體可維護性的影響
No full text隨著資訊技術的快速發展，軟體系統架構也變得日益複雜。程式碼量的增 加以及模組間的緊密耦合，讓軟體架構的維護與擴展變得更加困難。為了解決 這些挑戰，控制反轉(Inversion of Control, IoC)技術應運而生。IoC 的核心理 念是將物件的控制權從內部轉交給外部框架來管理，以減少模組間的依賴關係 並提升架構的靈活性。其中，依賴注入(Dependency Injection, DI)作為 IoC 的 主要實踐方式，通過外部實體動態提供物件所需的依賴，使物件無需直接管理 這些依賴，從而降低模組耦合度，並促進軟體架構的模組化設計。而 Spring Framework 即是目前業界最廣泛使用的 Java 依賴注入框架。
然而，依賴注入雖然提升了軟體架構的靈活性與可維護性，但其不當使用 可能引發一系列反模式(Anti-Pattern)。例如，過度依賴注入可能導致耦合度增 加，或將依賴隱藏於框架內部，使得對 DI 框架(如 Spring Framework)理解不 足的開發者面臨更高的維護成本，進而累積技術債。
軟體品質始終是開發社群關注的重要議題，而具備良好可維護性與可測試 性的架構設計，是開發者追求的目標之一。儘管軟體品質的定義已相對清晰， 但衡量這些品質的工具卻十分有限。因此，本研究開發出軟體品質指標計算工 具 CKJM-DI 及 XML-DI，用以量化軟體品質指標，並藉指標數值比較使用與未 使用依賴注入，以及不同依賴注入實現方式對軟體可維護性的影響。
本研究透過實驗進行了對指標數據的分析，驗證出使用依賴注入相較於不 使用依賴注入時更可以提升軟體可維護性，也提供了三種不同依賴注入實現方 式各自的好處與影響供開發人員做選擇。最後，也將 CKJM-DI 與 CKJM 原版相 比，證明了 CKJM-DI 更適合應用於依賴注入場景
台灣ETF市場之動態效率性
No full text本研究旨在探討台灣ETF市場的動態效率性，採用Lo and MacKinlay (1988) 及Wright (2000) 的變異數比率檢定，分析市場在全樣本期間、不同子樣本階段及重大事件前後的效率變化，驗證適應性市場假說 (AMH) 的適用性。實證結果顯示，台灣ETF市場整體具備一定的效率性，特別是追蹤大盤的ETF多符合隨機漫步假說；然而，高股息型、主題型及中小型ETF在特定時期易出現效率偏離，市場效率隨經濟環境、資金流向及市場事件動態變化，尤其在COVID-19疫情與市場波動加劇期間更為明顯，此現象與AMH所主張的市場效率動態調整機制一致。研究結果可作為投資人調整策略時的重要參考，並為監理機關掌握市場波動風險、強化監管機制提供實證依據
基金積極管理與經理人學歷對基金績效之影響
No full text本研究旨在探討共同基金的積極管理程度與經理人學歷對基金績效之影響，本文以 Active Share 作為衡量積極管理程度的指標，並以是否具備 MBA 學歷設立虛擬變數，以區分經理人的教育背景。在探討基金績效前，首先分析投資人對積極管理程度與經理人學歷的偏好，實證結果顯示，投資人傾向選擇由具備 MBA 學歷且採用低積極選股策略的經理人所管理的基金；為進一步檢視投資人偏好與報酬間是否一致，本文探討積極管理程度及經理人學歷對基金績效的實質影響，結果顯示，適度提升積極選股的程度有助於創造較高的超額報酬與 CAPM 調整後報酬，而經理人是否擁有 MBA 學歷則對績效本身無顯著影響，然而，當經理人具備 MBA 學歷且採取適度積極的選股策略時，能創造較高的超額報酬；最後，研究進一步檢驗投資人是否能透過其偏好做出有效的投資策略，結果顯示，基於積極管理程度及學歷的偏好進行投資，未必能在未來獲得更佳的報酬，顯示市場中並不存在「聰明錢效應」，亦反映出投資人缺乏辨識贏家基金的能力
ETF 調整成分股對股價與碳排放影響之研究：以 NASDAQ 清潔綠能指數為例
No full text本研究探討 NASDAQ 清潔綠能指數成分股調整對股價與碳排放的影響，並進一步檢視碳排放量是否為解釋股價超額報酬的重要因子。研究採用事件研究法，分析 2010 年 1 月至 2024 年 6 月間 NASDAQ 清潔綠能指數成分股調整事件，計算超額報酬與累積超額報酬率，並透過多元迴歸模型納入企業碳排放表現（範疇 1 至 3 的排放量及成長率）與財務控制變數，評估對股價報酬的解釋力。
實證結果顯示，成分股被納入指數前未出現顯著正向超額報酬，但在事件發生後出現顯著且持續的負向修正，被剔除公司則在事件當日出現顯著負報酬，後續表現則趨於穩定。顯示市場反應受到短期資金配置與投資者情緒影響，並不符合效率市場假說的預期。迴歸分析結果顯示，碳排放變數在完整模型中並未顯著提升模型解釋力，顯示短期股價表現主要仍受市場因素驅動。
在環境行為方面，被納入的公司在事件發生當年度範疇 1 至 3 的碳排放量皆顯著增加，反映企業可能更重視供應鏈的碳排放揭露與管理，提升碳排放報導的完整性；被剔除公司則呈現碳排放成長趨緩的現象。NASDAQ 清潔綠能指數成分股調整雖然能對市場傳遞永續訊號，對企業長期環境行為的誘因效果仍具有不確定性