本文透過 IBM 的 Qiskit 工具框架實作量子自然語言處理（Quantum Natural Language Processing, QNLP），以分析 AI 生成新聞敘事中所呈現的「多重現實」。隨著像 GPT-o3 與 Gemini 2.5 等生成式語言模型日益普及，這些系統常常在敘述相同事件時產出彼此矛盾的說法或平行的詮釋版本，如何識別並理解這些敘事的分歧性逐漸成為媒體分析的核心挑戰。本文利用量子力學中的「疊加」（superposition）與「糾纏」（entanglement）原理，提出一種將新聞內容編碼為量子態的計算方法，使得衝突性事實與語意框架可以在同一運算模型中被同時再現與檢驗。本研究主要的理論貢獻在於透過量子資訊的觀點，檢視議題設定（agenda-setting）與框架建構（framing）的研究上，探討與解析生成式媒體內容的話語如何建構與競逐意義。在傳統傳播模型中，媒體被視為透過選擇性強調與省略來形塑單一現實；然而我們的研究顯示，AI 不僅能重製這些過程，還可能在同一敘事中同時生成多重、競爭性的議題與框架。藉由模擬量子電路以建模這些語篇分歧現象，我們證明 QNLP 能夠有效偵測敘事斷裂、框架衝突，以及語氣或立場的不一致性。透過對於AI生成式新聞的量子自然語言處理，本研究揭示了大型語言模型生成語言的過程中的語意衝突與話語框架的糾纏結構。我們主張這種分析架構不僅是技術創新，更是理論上的進展：它為當代生成式新聞帶來了一個「後古典」的媒介意義建構模型，其中語意的生成與詮釋遵循量子邏輯的機率性與脈絡依賴性，深刻映照了當代新聞傳播中碎片化與多版本並存的現象。

本研究以2024年6月博愛座衝突事件為案例，運用機器學習與自然語言處理技術，深入探討新舊媒體對閱聽人行為的差異化影響。研究基於媒體框架理論與計算傳播學，系統分析YouTube平台2018至2024年634部相關影片與近3.8萬則留言，並結合GPT-4情感分析與時序分析，探究不同媒體類型的框架策略及其對閱聽人認知行為的動態影響機制。 研究結果顯示，新媒體在互動密度與負面情緒反應均顯著高於傳統媒體，傳播節奏呈即時爆發型、快速反應型與延遲擴散型三種模式。主題建模揭示，新媒體偏好採用世代衝突框架，傳統媒體則傾向運用同理與資源配置框架，反映媒體類型框架選擇策略的顯著差異。 學術貢獻上，本研究拓展了媒體框架理論於數位環境的適用性，創新性地整合時序分析與自然語言處理技術，深化對媒體影響力動態演變過程的理解。建構了完整的中文社群媒體智能化分析流程，結合機器學習與計算傳播學方法，創建可複製的社會議題分析框架。 實務上，建議媒體在處理博愛座等敏感公共議題時應審慎運用框架策略，優化內容發布策略，避免過度情緒化的敘事手法，以降低公共議題討論衝突極化現象，促進理性公共討論，為數位媒體研究提供重要技術基礎與分析範式。

本研究探討恐怖條漫中，間白顏色與間白長度如何影響閱聽人的情緒與後續享樂。採實驗室實驗法，實驗為2（黑色間白 vs. 白色間白）X2（較長間白 vs. 較短間白）組間設計，共132位樣本。主要發現有三。一、在閱讀恐怖條漫時，黑色間白與故事情節一致性較高，同時間白顏色與故事情節一致性能正向影響閱聽人的享樂感。二、運用較長間白會使閱聽人產生的懸疑感愈高，而懸疑感愈高，會使後續的恐懼感及享樂感也愈高。三、研究結果指出恐懼感不但與享樂感沒有顯著正向相關，甚至出現了顯著負向相關，代表在觀看恐怖條漫時，若閱聽人感到的恐懼較低時，他們的享樂程度才會提升。這可能肇因於個人恐怖敘事經驗與個人刺激尋求的差異。

本研究以資料分析與訪談觀察，探討新科技XR延展實境與VTuber在教育體系當中的實踐。本文運用顛覆性創新理論來分析新科技的導入細節，及未進入的新市場與使用單位情境、最終使用者的生理限制，新科技演變、適應的過程，與使用單位協商、共同合作後的教案成果，搭配教育體系針對計畫的修正，建置最適的教學直播場域。5G新科技XR數位共學中心不僅為全臺首創，亦是全球首發，第一個大規模將VR科技與VTuber虛擬教師以實驗性質融入國中小基礎教育課程的國家，相當具有指標性意義，過去顛覆性創新理論多運用在商業市場與新興傳播科技，本文除了增進對XR延展實境與VTuber虛擬教師在新市場教育場域實踐的探索，更擴大了該理論的實證研究範疇，新科技以破壞性創新之變形模式全面落實於種子示範學校，顛覆了原有市場專業門檻過高的架構，除偏鄉學校學子受益以外，教師亦增長了對新科技導入教學的見識，「教案腳本化」更為教師學到的新技能，活化教學方法與教案，善用教學新工具，並提高效率達成教學目標。

當代技術地景的顯著特徵在於「智慧」設備與自主系統看似無序、實則無盡的蔓延。從智慧型手機到無所不在的雲端服務，人們的日常生活早已被一系列承諾便利的技術所包圍。2025年，一種功能強大、具備自主性，卻又極度不透明的系統——人工智能代理人（AI agent）——的出現，正積極重塑工作、創造力乃至人類互動的本質。使用者透過簡單的指令與介面與這些代理人互動，然而，它們作為龐大複雜組裝（assemblage）的本質卻被隱藏起來。這種現象有可能在人類認知中造成一個關鍵的斷裂：我們擁有便利的工具，卻缺乏一個理論框架來理解它們正在創造的不同於過往的「生活方式」。 本研究嘗試透過理論的綜合，即Albert Borgmann的設備範式（device paradigm）與Gilles Deleuze及Félix Guattari的組裝理論（assemblage theory），特別是其關於地域化（territorialization）、去地域化（deterritorialization）與再地域化（re-territorialization）的論述，建立一個思考路徑。藉此思考路徑建構並闡述一個新的分析概念：「設備蔓延」（device sprawl），旨在揭示當代技術擴散背後的內在動力。當應用此框架於AI Agent時，「設備蔓延」概念指出的是，它們並非孤立的工具，而是由資本驅動、不斷擴張的抽象組裝體。這些組裝體透過去地域化人類的技藝與勞動，並將個體自我再地域化至一種疏離的消費狀態，從而確立其主導地位。

偶像、粉絲與社交平台是今日大眾流行/偶像文化的重要組成元素，其具有跨媒介、跨空間（從線上到實體）、跨文化等特性，並衍生出諸多的溝通與傳播現象，例如偶像迷因便是其一，但偶像迷因的概念仍持續不斷在演化，這樣的迷因不僅是粉絲對偶像的表達與創作，同時還發生在偶像與粉絲之間，例如粉絲自身也成為迷因的一環，偶像也會參與迷因的創作等，偶像與迷群的關係似乎有了新的轉變。本文認為可以透過「偶像迷因」來一窺究竟這種關係轉變為何。 本文透過理論概念的梳理，提出了－迷因、社交平台與粉絲－三者之間的交互關係及互動模式，這當中涉及到迷因的創作與多模態，粉絲的實踐與認同，以及社交平台對粉絲創作迷因的影響，亦即能供性觀點來詮釋。本文從理論觀點結合日系偶像女團（坂道系列）之案例來探索：偶像迷因究竟是什麼，形式、模態與如何流動，有哪些特徵與形式，與政治迷因等有何不同？偶像迷因之於粉絲而言，又代表著何種意義？據此提出相應的分析與討論。

心理測驗遊戲是當今常見的社群行銷手法，作為一種主打自我探索的工具，既有研究卻較少以批判取徑，分析其中的視覺公式與論述內容，及其流行如何反映社會大環境。本文以【愛情色票 The Palette of LOVE】為例，透過論述分析探討愛情心理測驗如何成為一種再現既有社會價值、與新自由主義高度重疊，並且規訓個體透過消費，以達成自我認識與精進的自我技術。此外，指出心理測驗遊戲是逐漸結合新時代文化，以療癒修辭包裝自我治理，並全面滲透個體生活的社會產品。

本研究旨在探討可愛感知所引發的情緒構面，並進一步檢視情緒與品牌感知在可愛感知與購買意願之間的中介效果，同時分析不同產品類型對購買行為的轉化影響，採用線上問卷調查與深度訪談法進行資料蒐集與分析。研究結果顯示，可愛感知能有效引發正向情緒與高喚起，且可透過品牌感知提升購買意願。然而，情緒在可愛感知與品牌感知之間難以形成穩定的轉換機制。此外，價格較低且具實用性的功利型產品，較能使受眾將情感偏好轉化為實際購買行為。綜上所述，可愛元素雖有助於建立情感與品牌吸引力，但產品屬性與品牌調性的一致性，才是促成購買行為的關鍵。

2024年初台灣發生的iWIN（網路內容防護機構）事件，引發虛擬兒少色情的監管界線模糊性，以及《兒童及少年性剝削防制條例》是否適用於虛擬作品的兒少角色的討論風波，並引發了ACG愛好者及創作者對言論與發表自由受限之強烈反彈。本研究主要分析PTT C_Chat版從2024年1月至5月間的110篇關於iWIN的「推爆」貼文，旨在探討ACG社群如何在此爭議中形成「情感公眾」，凝聚共識並推動輿論以爭取言論自由，並且分析其中所帶有的框架及其影響。 　　研究發現社群內部對ACG作品與兒少色情議題的重疊，出現內部複雜與矛盾的態度。以「反iWIN」為框架，運用自嘲及政治諷刺語言，建構被社會誤解的二次元愛好者的集體身份，對抗箝制自由的iWIN。並且從最初的情緒宣洩、戲謔反串，逐漸轉向較為務實的行動。情感公眾在PTT上的運作雖然欠缺直接行動且持續時間較短，但透過製造巨大聲量，仍能吸引具有影響力的法律專業人士的介入。情感驅動的網路化公眾，即使在介面原始的論壇如PTT上，仍具有影響政策方向的巨大可能。

新興社群媒體改變全球政治傳播，Threads 以短串文與即時標示形成「脆文化」，也重塑臺灣政治迷因生態。2025 年「大罷免」源於立院修法爭議，引爆藍綠白對立，國民黨 24 席立委面臨罷免，民進黨支持罷免，民眾黨持第三勢力立場。本研究分析三黨官方帳號於 Threads 上約 30–50 則迷因內容，探討「武器化迷因」如何生成「仇恨值」（hostility），並影響同／異溫層之對話與對抗。 方法採用走察法（Light et al., 2018）與主軸編碼（Williams & Moser, 2019），從脈絡、技術、關係三面向分析迷因化策略：KMT 以目的理性反對罷免（如「翻桌」影片）；DPP 以情感行動號召認同（如「反民主」訴求）；TPP 則透過傳統行動與衝突化迷因（如主席發言影片）激發話題熱度。並輔以網路新聞互文分析與美國「Gritty」迷因參照，探討本地迷因與流行文化如何交織。 研究預期指出：KMT 與 DPP 的武器化迷因加劇陣營對立、生成仇恨值；TPP 則以衝突迷因博取聲量，導致對話碎片化與情緒對抗。貢獻在於揭示迷因如何於 Threads 操控情感、激化政治情境，並提供民主治理與數位政治研究之反思視角。

在數位科技重塑文化消費模式的當代，女性向作品已成為線上社群中的重要文化現象。本研究從資訊社會的視角，探討數位環境中女性讀者的內容偏好與消費策略的多元性，透過對從線上社群招募的198位女性參與者進行量化調查，運用探索性因子分析識別出三個主要的偏好維度：「日常甜寵vs.衝突」、「救贖vs.衝突」及「性別權力動態」。 研究發現，BL與BG讀者群體存在54%的高度重疊，挑戰了傳統對不同類型作品受眾的二元劃分假設，為理解資訊社會中的文化參與模式和受眾行為提供了實證基礎。雖然既有質化研究從部分受訪者的言論中發現性別歧視敏感度與BG作品迴避之間可能存在關聯，但本研究的量化數據顯示此關聯可能僅存在於少數BL受眾中，反映出線上社群中女性文化消費策略的多元化特徵。雖然發現了一些統計上顯著的相關性，但這些關聯性普遍較弱，顯示文化消費選擇涉及複雜的多面向考量，超越了單純的態度-偏好對應關係。

本研究以2019年Greta Gerwig執導之電影《她們》(Little Women)為分析文本，探討其如何於#MeToo運動後的好萊塢語境中，透過影像語言與敘事策略再現女性主體性與賦權意涵。本文從「經典再敘事」作為文化機制出發，結合Stuart Hall所提出之建構式再現理論與敘事分析方法，剖析該片於文本與視覺層次上形塑多元女性主體形象的方式。研究發現：《她們》透過非線性敘事結構、冷暖色調交錯的鏡頭語言，以及角色間的主體位置設計，呈現女性在文化脈絡中的多重能動性，並彰顯影像再現作為文化意義協商與權力運作場域的理論意涵。然而，儘管電影表面上強調多元選擇與賦權象徵，其再現策略實則仍受限於主流影像體系所建構之性別框架，將女性創作侷限於情感轉化與私領域書寫，建構出一種受規訓之「品牌友善」主體。本文指出，《她們》作為一部女性主義視角下的經典再敘事，其所呈現之「象徵性進步」與「文化協商」並存的再現策略，不僅反映當代主流文化對女性主體的再現邏輯，亦揭示女性能動性於影像文本中所面臨之政治限制與結構性張力。

本研究探討當代沉浸式技術與遊戲設計背後的權力結構與象徵暴力，透過批判性社會科學視角，指出沉浸感並非中性的遊戲設計目標，而是受到軍事–娛樂複合體的深刻影響。第一人稱射擊（FPS）遊戲運用高度擬真的視覺與操作設計，使玩家在感官與認知層面自然化暴力，內化軍事敘事中的敵我邏輯、陽剛競爭及征服意識。 以《Valorant》為例，遊戲設計者透過介面控制、敘事邏輯與互動節奏，巧妙地引導玩家行動，將控制轉化為愉悅的沉浸體驗。這種看似中立的技術規範實際上再製了特定的權力關係，玩家在追求競技與刺激的同時，不自覺地內化了軍事治理邏輯與陽剛主義價值。 此外，玩家社群內的象徵暴力更強化了現實社會中的不平等，如性別歧視和菁英主義。女性玩家經常遭受語言暴力與排斥，反映了父權體制與遊戲文化中的深層階序。本研究發現，若無批判性檢視，沉浸技術將持續作為意識形態的傳播工具，而玩家也將無意識地參與到這種權力再製的過程。

在以AI人工智慧驅動的社會中，資料素養已成為現代公民參與、決策與理解人工智慧運作的重要核心能力。為掌握我國民眾在資料理解與應用上的基礎能力，本研究以「能力基礎理論」為分析架構，探討民眾在資料素養的認知能力、技能能力、自覺能力與自主學習能力等四個面向的現況與相互關係。研究透過網路問卷調查方式進行資料蒐集，鎖定具備資料使用經驗與興趣的一般民眾。研究結果可作為資料素養教育推展、公民數位能力提升與負責任人工智慧發展之基礎參考，亦有助於建構具前瞻性的資料素養能力指標與教育實踐模式，以因應未來的挑戰。

本文探討電玩遊戲作為媒介如何再現政治正確（Political Correctness, PC）與反政治正確（Anti-PC）語藝，特別聚焦於帶有多元、平等與包容（DEI）元素的遊戲在玩家社群中所引發的文化論戰。隨著政治正確成為全球媒體關注的熱點，其內含的學術與社會議題往往被媒體簡化為可消費的話語標籤，引發對言論自由與文化霸權的雙重辯證。本文援引Valerie Scatamburlo-D’Annibale 對文化戰爭與反PC語藝的批判觀點，結合AI工具Vpin蒐集2015至2025年間YouTube平台上與政治正確、DEI相關的遊戲內容與評論資料，進行初步量化與質化分析，揭示遊戲語藝如何成為政治文化鬥爭的新場域。

本研究探討醫師網紅類型（資訊型 vs.娛樂型）及私人自我揭露對品牌態度與廣告效果的影響。本研究結合來源可信度模型與自我揭露理論之概念上，採取2x2線上實驗法進行，並收集250份有效樣本。研究發現，醫師網紅類型中的資訊型特質正向影響消費者的可信度，而娛樂型特質則正向影響消費者的好感度。再者，可信度會進一步正向影響消費者的品牌態度，品牌態度亦正向影響購買意圖。然而，私人自我揭露在可信度與好感度上雖並未產生顯著效果，但與醫師網紅類型有產生交互作用。另外，研究結果也顯示，可信度在醫師網紅類型與品牌態度之間扮演部分中介角色，而好感度的中介效果則未達顯著水準。本研究結果證實，在現今自媒體時代下，醫師網紅訴諸傳統知性形象依舊帶來更高的可信度；當醫師打算脫下白袍，以有趣、幽默形象與民眾互動時，確實也會帶來更高好感度，因此可以看見差異化社群展演策略帶來的不同效果。然而，在企業品牌選擇代言人時，品牌還是應強調專業可信度的重要性為優先，以提升對消費者的品牌態度與購買意圖。

根基於正向心理學，並延續有意義媒介經驗 (Janicke, Oliver & Raney 2015) 的相關研究，本研究探討有意義的音樂如何協助聽眾在面對人生不確定性時，培養感恩，增進聯結以及對他人的慈愛。然而，大多數媒體效應研究都集中於探討接觸媒體可能產生的負面影響。因此，充分發揮有意義性的音樂內容所蘊含的潛力，以對抗媒體的有害和負面影響，變得至關重要。 透過量化研究方法，本研究對比了有意義性 (eudaimonic) 音樂媒體相較享受性 (hedonic) 音樂媒體中超凡體驗，感恩，聯結和慈愛的顯著性。該研究還探討了感恩在促進聯結以及慈愛之間關係中的中介作用。研究結果為有意義性音樂對個體幸福感的影響提供了實證證據，強調超凡體驗，感恩，情感聯結和慈愛的方面相較於享受性音樂更為突出。感恩在這些積極情感體驗與有意義性音樂之間發揮了重要的中介作用。本研究結果顯示有意義性音樂的轉化潛能，能有效促進感恩情懷，強化社會連結，激發慈愛之心，進一步揭示其在增進個體整體福祉上的應用價值與研究意涵。

隨著社群媒體的快速發展，假訊息成為影響公共認知的重要因素。特別是在全球矚目的運動盛事——奧運期間，假訊息可能操弄賽事結果、傷害選手名譽，甚至成為地緣政治操作的工具。本研究旨在探討2024年巴黎奧運期間，社群媒體假訊息的類型與敘事框架策略。 本研究以框架理論（Framing Theory）為核心，分析假訊息如何透過特定表述手法塑造觀點、引導情緒與認知。研究將透過內容分析法，針對奧運期間在X、Facebook與Instagram等平台上，由事實查核機構判定為虛假之訊息樣本進行系統性編碼。主要分析面向包括假訊息的框架類型（如陰謀論、對抗敘事、恐慌訴求）、情感傾向、涉入角色與發布時點等。 研究目標在於回答以下問題：(1) 巴黎奧運期間社群假訊息呈現哪些主要框架？(2) 這些敘事如何影響閱聽人之情緒與認知？ 本研究將有助於深化對大型國際體育賽事中假訊息機制的理解，並提供社群平台與媒體素養教育制定應對策略的基礎。

在社群媒體快速流通的時代，我們透過網路社群平台接收資訊，閱聽人對新聞事件的判斷常受到資訊呈現方式與社群互動的影響。本研究以預防接種理論為基礎，採線上實驗法，設計3（提示警語位置：新聞報導前vs. 新聞報導後vs. 無警語）x 2（案件嚴重性：重傷vs.輕傷）之實驗設計，模擬閱聽人線上閱讀網路新聞與留言的情境。結果顯示，在新聞報導中加入提示警語，無論警語是在新聞報導前或後，相較於無提示警語，皆能減少讀者認為涉案者有罪的可能性，達到提示警語的作用。細究原因為，在新聞報導中加入提示警語後，能減低閱聽人判斷涉案者有罪的自我效能，以及強化閱聽人對網友風向偏頗的感知。此外，在輕傷情境中，提示警語較能發揮上述的預防接種效果，重傷則影響變為不顯著。總結來說，新聞報導中納入無罪推定的提示警語可具備預防接種理論所強調的潛在保護效果，能在社群輿論中提升閱聽人對資訊偏誤的辨識與警覺力。

隨著生成式人工智慧的廣泛應用，學生在學術寫作中愈發倚賴語言模型進行構思、改寫與資料搜尋，顯著提升書寫效率。然而，人工智慧生成內容在未具明確引用來源的情況下，挑戰既有的抄襲辨識與學術誠信機制。本研究探討兩項核心問題：教師是否能辨識人工智慧生成內容，以及教育現場如何回應此一現象。研究方法包括模擬試驗與田野訪談，結果顯示多數教師難以辨識由 AI 撰寫之文字，部分甚至給予高分。學生則普遍認為經改寫後的 AI 協助屬於學習的一部分，無需揭露，教師則對界線模糊感到憂慮。研究指出，師生認知落差、現行檢測工具侷限與課程設計缺口，皆為教育現場需正視之問題。建議包括建立使用準則、培訓教師辨識與重設評量重點，並將人工智慧議題納入學術誠信與寫作教學，以培養學生的倫理意識與自主思辨能力。

隨著臺灣高等教育強化學術倫理規範，「學位論文相似檢測輔助系統」逐漸成為研究生畢業流程中的標準工具。儘管其設計初衷為輔助引用檢視與預防抄襲，但實務上已逐步轉化為具審查功能的技術治理機制，改變了原有的倫理實踐方式。本研究透過田野調查與訪談，探討研究生與圖書館員對系統的使用經驗與策略性因應。結果顯示，多數學生因相似度過高而產生焦慮，並採取更動詞彙、簡化語句等策略，以降低重複比例。系統的標示方式亦引發誤解，學生往往將標示視為錯誤，忽略其原為精確判斷引用之輔助工具。部分圖書館員指出，系統介面與說明不足，難以有效協助學生理解與應用。研究認為，當相似度數值成為唯一標準，學術誠信易被簡化為形式上的達標，而非內化的倫理思辨。建議未來應從人工智慧文字的誠信挑戰與回饋機制設計兩方面著手，使技術工具回歸教育目的，強化學生的誠信意識與判斷力。

隨著社群媒體的普及，社群媒體使用者之間在網路上的討論變得更加容易且即時。儘管這種現象看似能進一步推動健康民主的線上公共領域，但使用者留言的內容卻日益極化，且言論品質也顯得脆弱不堪。本研究聚焦於台灣個案，並嘗試探討：1) 各類傳統（如：記者）與新興線上傳播者（如：網紅型政治人物 （politician celebrity）與社群媒體意見領袖（SMIs）的角色，以及 2) 社群媒體的結構性差異，對於網路不文明討論增加的影響。此外，由於現有研究已指出假訊息可能透過新興傳播者的言論傳播，本文將進一步檢視公民對媒體環境的感知，對於網路不文明程度日益增加所扮演的角色。為驗證這些假設，本文採用台灣傳播調查資料庫（TCS）於2023年釋出的全國性調查數據。本研究預期做出以下貢獻：首先，本文將深化學術界對數位傳播過程中新型態傳播者（如社群媒體意見領袖和網紅型政治人物）政治影響力的辯論。其次，本文將促進學術界對媒體感知、言論品質與民主之間關係的討論。第三，本文預期能與當前媒體生態中的流行文化展開實務對話。

本研究旨在探討人口逐漸老化的台灣社會中，中高齡族群的科技使用情形，以及家中成員與中高齡者的科技互動。本研究透過社會資本中的強連結關係，討論年輕世代對於中高齡族群科技使用的影響，並將這種影響視為社會資本與文化資本間的轉換。研究方法採用焦點團體以及半結構式訪談，分別進行兩次的焦點團體以及一次一對一訪談，並採用紮根理論針對蒐集到的資料進行分析。研究結果發現，中年世代與祖父母世代的科技使用有較多落差，且年輕世代與祖父母世代普遍缺乏互動，因此年長者科技知識的學習，更常透過中年世代的教學與傳授。

本研究旨在探討在數位科技與演算法高速演進下，刑事訴訟法如何應對網路犯罪帶來的挑戰，特別聚焦於「木馬抗辯」這一新興的辯護策略 。在當前「演算世界中的多重現實」背景下，物理感知、平台演算、AI建構內容與虛擬身份交織，使傳統司法在證據認定與行為主體歸屬上面臨前所未有的複雜性 。木馬抗辯的核心在於被告主張其電腦系統遭木馬程式攻擊，否認犯罪行為係其所為，從而直接挑戰了數位證據的真實性與合法性，模糊了網路行為與現實主體之間的傳統連結 。 本研究剖析木馬程式的技術特性，包括其隱匿功能（如代碼混淆與打包/加殼技術），這些特性構建了一種「隱藏現實」，使得數位鑑識在追溯惡意活動上面臨嚴峻挑戰 。針對此技術困境，研究將詳述數位取證的標準作業程序，包括木馬程式的檢測、數位活動分析，以及在未發現惡意程式時對擦除工具的識別與反駁 。特別是揮發性記憶體鑑識的重要性日益凸顯，能有效保存運行中的程式與網路連線資訊，為司法判斷提供關鍵證據 。此外，論文亦探討「逐步判別分析」與「重建事件流程」等鑑識方法，旨在客觀判斷數位行為意圖，重建「事實的現實」 。 在法律層面，本研究將分析木馬抗辯的目的，即提出合理懷疑或否認主觀犯罪意圖 。這類抗辯實質上對傳統法律中「行為主體」與「犯罪意圖」的認定提出了挑戰。論文將探討檢察官如何透過證實被告的電腦專業知識或運用性格證據來反駁木馬抗辯 ，以及法院在判斷此類案件時，如何運用間接證據與補強證據來彌補「虛擬犯罪者與實際犯罪人之間的落差」 。 本研究認為，木馬抗辯不僅是一項法律辯護策略，更是演算世界中「多重現實」在司法場域的具體呈現 。它迫使法律體系重新思考數位時代下證據的定義、主體性的歸屬，以及如何在資訊透明、隱私保障等議題中維護司法公正性。本研究期望透過對木馬抗辯的技術與法律層面探討，為應對演算世界中多重現實所帶來的司法挑戰提供策略建議，並推動法律與數位鑑識技術的協同發展 。

人工智慧（AI）的快速發展，特別是生成式AI的出現，引發了對其潛在風險（諸如系統性風險、資訊操縱、歧視）的擔憂，以及對監管的需求。本研究探討2024年歐盟人工智慧法（Artificial Intelligence Act, AIA）基於風險管理導向，考慮使用AI的潛在危害時所關注與環境互動的整個系統所需要的監管手段，尤其是該如何監管眾多AI系統基礎的通用人工智慧系統（General-Purpose AI, GPAI），顯得格外重要。 然而GPAI和基礎模型在最初的AIA立法草案中並未清楚定義，直到歐洲議會與歐盟理事會於2023年底達成臨時協議，一致認為GPAI系統與以其為基礎的模型（GPAI Model）必須遵守透明度的要求，且具備高度複雜性、功能和性能的高影響力的GPAI模型必須遵循更嚴格的規範，藉此降低因模型被廣泛使用而可能產生的系統性風險（systemic risks），因而在AIA第三章要求具系統性風險之GPAI提供者必須進行模型評估、減輕系統性風險、進行對抗例測試、向執委會通報重大事件並確保網路安全和能源效率（AIA第55條）等積極作為。然而產業該如何遵守此一複雜法規並不容易，為此歐洲人工智慧辦公室於2025年7月10日發布GPAI實踐準則（Code of Practice）最終版本，協助業者遵守AIA的各項規定，特別著重在透明度、著作權以及安全和保障三大面向，以減輕合規負擔並保障法律確定性。 當歐盟制定出AIA，標誌著人工智慧治理從被動轉向為主動，這跟過去監管往往在技術發展之後才出現的脈絡有著極為不同的轉變，而AIA試圖通過預先設定的規則來引導人工智慧的發展方向，特別是歐盟相較於其他國家的監管措施，AIA以其廣泛性、詳細性和法律約束力脫穎而出，極可能像當初的資料保護法規GDPR成為全球AI監管的標竿，而再次引發「布魯塞爾效應」（Brussel Effects）。 本研究的核心問題在於釐清GPAI在AIA中的定位，探討AIA的風險分類是否適用於GPAI，以及歐盟如何展現AIA當中的靈活性與適應性制定出具軟法性質的實踐準則來應對GPAI的監管，本研究嘗試透過這項觀察，對照去2024年我國政府部門提出的人工智慧基本法草案等監管脈絡，進一步討論、梳理台灣應有的人工智慧治理方向。

儘管無人駕駛汽車相關研究非近幾年才興起，但過往研究多從科技開發者角度出發，較少關注社會大眾如何想像與新興技術的互動。本研究聚焦於事故情境下，大眾對無人駕駛汽車的態度、想像及其對社會影響的看法，以 YouTube 影片下的留言為分析資料，涵蓋技術使用者與非使用者，並使用多層次視角（MLP）為編碼框架，結合滯後序列分析，歸納出留言的互動模式。 研究結果指出：第一，正面想像如期待與信任的留言能夠激發出更多回應。第二，多數人對職業駕駛的權益感到擔憂，但亦有人認為無人駕駛可解決人力短缺與過勞問題。第三，無人駕駛目前多被視為輔助角色，而對全自動駕駛的信任，建立於完全排除人為駕駛的前提，反映駕駛角色在人機之間潛在的互斥性。第四，多數人雖認為開發商應對事故負責，但目前責任多仍由人類駕駛承擔，顯示使用者與企業的權力不對等問題。透過本研究，可瞭解大眾在事故情境中，如何思考無人駕駛技術風險、責任與未來角色。此外解讀人們如何想像科技成為生活的一部分，也有助於理解新科技進入社會時所面臨的認知落差與治理挑戰。

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「ACG」一詞誕生於1990年代的台灣，由網路使用者在BBS的技術與政治雙重脈絡下創造。在後解嚴時期對日本文化製品仍存有限制的氛圍中，「ACG」此英文縮寫隱喻著一種策略性的「符碼化實踐」，用以模糊其日本源頭，規避審查目光，堪稱台灣網路迷因文化的濫觴，其後更作為文化符碼輸出至華語世界。 隨著時空轉移，相似的文化壓力在中國大陸再現。在日漸升溫的國族主義下，為避免「親日」或「崇洋」的標籤，愛好者社群逐漸發展出「二次元」一詞，建構出一個相對於複雜現實（三次元）的、理想化的虛擬社群，作為文化與身份認同的避風港。 本文的核心論點在於，這些網路詞彙的意義已遠超流行文化範疇。當「ACG」與「二次元」等概念挾帶亞洲資本與內容力量「逆輸入」日本市場時，便觸發了文化權力的競逐。對日本而言，「二次元」的挪用與再製，象徵著對其文化主體性與市場霸權的挑戰。本研究結論指出，當代的娛樂文本與網路迷因，其生產、流通與挪用皆深刻鑲嵌於國族認同與全球地緣政治的複雜動態之中，成為理解當代社會多重權力關係的關鍵。

本研究旨在探討名人效應與社群平台特性如何影響閱聽眾留言行為與網路輿論的發展。以13歲女孩於 Threads 平台發佈貼文詢問是否可販售職棒球員陳冠宇簽名球之事件為例，透過蒐集 Threads、Facebook、PTT 等社群平台共1128則留言，運用滯後序列分析及 GSEQ 軟體進行行為編碼與統計分析。研究結果顯示，名人的言論對於平台上的留言反應具顯著影響力，特別是在 Threads 平台上，職棒球員陳冠宇留言後引發大量支持或批評言論，並促使情緒性反應擴散，強化站邊現象。相較之下，PTT 因發文時序接近事件尾聲，網友表現出較多反思與中立觀點。Facebook 則多出現與事件無關之討論，顯示平台特性對留言內容的引導作用。本研究亦證實情緒性留言會自我增強，形成連鎖效應，使輿論更趨對立。整體而言，名人效應與平台演算法共同加劇網路暴力與群體情緒反應，凸顯社群媒體環境中言論擴散的快速與風險。研究結果可作為未來推動媒體素養教育與網路治理政策之參考，強調名人應善用其話語權，減少不對等的攻擊與輿論傷害。

生成式人工智慧正快速進入日常溝通場域，語言模型不僅能生成句子，更可根據使用者屬性進行「微定向」說服，成為具有語氣、價值觀與風格傾向的語言中介者。本文關注語言模型如何在中文語境下建構定向訊息，特別聚焦於其在政治說服中的語言策略與意識形態再現。以2024年Hackenburg與Margetts關於GPT-4微定向效果的研究為起點，我們進一步追問：若效果有限，AI究竟如何操作微定向語言？ 本研究設計四項台灣政治議題模擬（兩岸關係、能源轉型、同性婚姻、地方政治），比較本土語言模型Taide與國際模型OpenAI在同一任務下的語言差異。透過語用與論述分析，我們觀察說服策略、價值框架、語氣風格與刻板語言，同時辨識與特定政黨相關的語彙與立場傾向。初步結果顯示，兩模型策略確實不同，國際模型風格中性但隱含英語語境偏好，本土模型則較貼近在地文化語用。本研究強調，在討論說服力之前，更需關注語言模型如何重構現實、生成政治意識形態，以及其在演算社會中可能扮演的中介角色。

運動社會學關注結構與能動性的社會雙元性，社會網絡分析則聚焦「關係」的解釋與意義，結合兩者得以體現社會結構的具體連結與互動形貌。運動分析逐漸導入社會學思維及社會網絡分析，追求更高效的預測模型，然在籃球項目上，尚未見以社會網絡分析方式解析團隊互動或預測團隊表現。 籃球作為個體影響力佔比較高的項目，個人能力與團隊化學效的爭辯有待實證，而根據合作與競爭理論及社會相互依賴理論，合作能帶來更高生產力，傳球作為團隊合作具體形貌的一個面向，可視為社會互動之微觀過程的具體觀察對象，藉以探討合作如何影響球隊的表現，據此提出以下假設：傳球網絡密度及連通性與團隊助攻呈正相關、中心化及模組化則與團隊助攻呈負相關，而助攻與得分呈正相關。 本研究蒐集NBA 2015-16至2024-25賽季共11,934場例行賽數據，及該區間逐場比賽中共計1,563,414筆球員傳球紀錄，建構23,868組傳球網絡，並轉換為球隊賽季指標，計算各項網絡結構指標與團隊表現的相關性。結果顯示，高密度、去中心化、高連通性的傳球模式，能帶來更高的團隊助攻數，揭示團隊運動中，團隊合作對於團隊表現的重要性。

在政策主導的教育研究框架下，學生經驗多以指標化形式呈現，強調如修業年限、學分取得與成績表現等制度性指標。然而，對於休學、轉系、延畢、再入學等「非典型學習者」而言，這類觀察方式難以捕捉其歷程中的轉折與變異，也使其經驗長期游離於主流資料視野與教育研究框架之外。 本文主張，數位孿生（Digital Twin, DT）可作為一項方法論轉向工具，協助教育研究重新建構對學生經驗的觀察視角。DT 原為製造與醫療產業用於實體-虛擬映射與預測模擬的技術，近年已延伸至使用者經驗設計與消費行為研究等人本導向場域，展現其在多源資料整合、行為歷程建模與個體化推論方面的潛力。本文嘗試將此技術延伸至教育研究場域，提出「教育數位孿生（Educational Digital Twin for Learner Experience, EDT-LX）」的初步構想，探索其在理解非線性學習歷程中的應用潛力。 在理論面，本文整理數位孿生技術與傳統教育研究方法（如橫斷式量化分析、質性敘事研究）的比較，說明 EDT-LX 作為一種橋接微觀詮釋與巨觀預測的中介型方法，有助於補足既有研究對非典型學習者所面臨的結構性挑戰與制度排除的理解盲點。 在方法面，本文提出EDT-LX的核心概念與研究邏輯，並討論其在資料真實性、模擬邊界與倫理風險上的關鍵議題。特別強調，當教育研究試圖以模擬與預測介入學生學習歷程時，更需審慎處理資料透明度、建模合理性與學習者權益之平衡問題。 本文不主張取代既有研究方法，而是提出一種可補充、可對話的混合方法模型。期望能為後續跨方法整合、制度資料實作與教育研究的倫理反思提供討論基礎，並促進 EDT-LX 成為未來教育研究中的新興方法論框架。

當代台灣社會正面臨前所未有的數位轉型挑戰，網路科技的快速發展在為民眾生活帶來便利的同時，也衍生出複雜的社會議題。從認知作戰對民主制度的威脅，到生成式AI應用的風險管理，從社群媒體重塑政治參與模式，到短影音平台對個人行為的深度影響，這些現象共同構成了當代網路社會的複雜面貌。 本專題論壇各子題運用《2025台灣網路報告》的全國代表性調查資料以及領域專家的深度訪談，從五個不同面向深入探討數位賦權的實踐與挑戰。專家訪談從概念理解、個人、組織與社會層面探析數位賦權的多維實踐。認知作戰研究揭示了面對資訊攻擊時，公民如何透過數位工具與媒體識讀能力建構防護機制，並檢視社會韌性的關鍵要素；生成式AI風險宣導研究分析了不同政策溝通框架對民眾風險認知與政策支持的影響，探討賦權過程中的決策機制；新聞網紅研究檢視了新興媒體形式如何改變政治資訊傳播模式，並影響民眾的政治效能感與參與意願；短影音使用研究則從心理層面剖析數位媒體使用的內在動機與自我調節機制，反映個人在數位環境中的能力建構挑戰。 這些研究議題雖各有焦點，但都指向一個共同的核心關懷：在高度連結且充滿挑戰的數位環境中，個人與社會如何培養足夠的能力來善用科技優勢，同時有效管控相關風險。本論壇期望透過跨領域的研究對話，為理解當代台灣網路社會的發展脈絡提供深度洞察，並為相關政策制定與社會實踐提供學理基礎。

2025年4月15日，歌手陶喆（David Tao）推出個人第八張錄音室專輯《STUPID POP SONG》，為其睽違十二年的誠意之作。對此，樂迷群體既樂見於陶喆的回歸與活躍，又不禁感嘆時光荏苒，早年清亮絲滑的嗓音已明顯厚重沙啞，這令錯過的年輕世代們傷感無限——本該如此，但人們借助AI工具，仍能些許找回某些遺失的人間天籟，有望再次陶醉於一瞬的恍惚。 事實上，從21世紀初的VOCALOID軟體到近年的AI工具，網路社群對人聲資料庫的編輯由來已久。而隨著相關技術、工具的更新與優化，更多主動閱聽眾成為「聲音」創作者，以數位方式「唱」出自己心中的歌。 為此，本研究將研析主動閱聽眾學習、使用「人聲資料庫」與AI聲音工具的網路參與現象，並著重探討知名歌星人聲AI化的重現與再創作，及其關聯的行為動機與情感表達。研究發現，區別於傳統的VOCALOID軟體，或以娛樂惡搞為主的影音拼接作品（Otomads、鬼畜文化等），歌星AI人聲的創作者更注重歌手音色、唱法的細緻還原，創作內容也以該歌手無法/難以演唱的作品為多，例如受版權限制、嗓音變化、語言不通、存歿等影响。並主張創作過程的嚴肅性與作品的使命感，流露出對歌手本人的喜愛、認可與致敬。 研究認為，隨著學習門檻降低，用戶枚舉式地生產歌星人聲的AI音樂作品，與網路社群自給自足的精神風貌聯繫緊密，亦成為相關音樂文化、閱聽文化等可能性的積極探索。其次，嚴肅作品寄託創作者與觀眾的真切情感，不流於俗卻同樣廣泛傳播，可視作閱聽環境對快餐文化與「流量至上」的顯著抵抗。最後，實體唱片時期的歌手們以AI形式重返大眾視線，乃至達成現實層面的翻紅，既強調了優秀歌手、經典作品的持久活力，也展現了新舊代際認知斷層的碰撞與消融。

頻譜資源之釋出與核配，對行動通信市場發展具關鍵性之影響。自1990年代以來，拍賣成為國際主流的行動通信頻譜釋出方式，係因拍賣機制可將頻譜核配予最能發揮頻譜效益者，並具有高透明度、可挹注公共財政等優點。然而，隨行動通信技術演進，部分國家之頻譜拍賣標金出現大幅升高之趨勢。此一現象於5G時代更趨於明顯，故高額拍賣標金是否對消費者福利或行動通信市場發展造成負面影響，遂成為學術界與實務界關注之焦點議題。在過去的實證研究中，部分文獻主張標金與資費價格呈現正相關，部分文獻則指出標金對資費價格無明顯負面影響；另有部分研究顯示，儘管標金對資費價格無顯著影響，但對業者網路布建投資造成負面影響，減緩市場發展速度。鑒於此議題具重要政策意涵，本研究系統性回顧既有理論與實證研究結果，綜整頻譜拍賣標金對行動通信市場發展之潛在影響，剖析各種觀點背後之論述基礎及異同之處，並據以探討未來頻譜釋出政策之適宜作法，期能精進未來頻譜釋出政策設計。

行動通信技術約每十年演進一世代，隨著第五代行動通信（5G）技術持續推展，第六代行動通信（6G）亦已處於初步規劃階段。為實現國際電信聯合會（International Telecommunication Union, ITU）所提出之IMT-2030（即6G）發展願景，達成無所不在的連網涵蓋與超高可靠性與低延遲等核心目標，以及支援偏遠地區、海上與空中交通等多樣化應用場域之需求，地面網路（Terrestrial Networks, TN）與非地面網路（Non-Terrestrial Networks, NTN）之整合已成為推動下一世代通信技術的重要方向。由於衛星與地面行動通信均有使用中高頻段（例如C頻段、Ku/Ka頻段）之頻譜資源使用部分重疊，進而產生頻譜競合與干擾疑慮。為因應上述問題，全球正積極研擬更具彈性與智慧化的頻譜管理機制，包括資料驅動之共享架構、人工智慧輔助之動態協調技術，以及區域性協調策略等。本文將觀測與比較國際主要組織與國家在衛星與地面行動通信之頻譜使用趨勢與管理政策，並結合我國頻譜環境與產業需求，提出可行之6G頻譜規劃建議，以促進地面與非地面網路之頻譜共用與互補應用。

隨著人工智慧與大數據技術興起，資料的釋出、取得與再利用逐漸成為各國政策重點。歐盟於2023年施行《資料治理法》，提出資料利他（data altruism）制度，強調透過非營利組織釋出資料以促進公共利益。我國自2023年推動「數據公益」政策，發布「數據公益運作指引」，並於2025年預告《促進資料創新利用發展條例（草案）》，首次以法律層級設置資料利他制度。本文以資料利他為核心概念，採比較法觀點，分析歐盟與臺灣在制度設計、參與主體、資料提供條件與治理機制上的異同，探討我國制度之改進方向。藉由比較兩國法制設計，進一步反思如何在保障個人資料與促進公益使用間取得平衡。研究主題契合本次年會關注之資訊政策與資料治理議題，針對AI時代下資料規範與多方利害關係人互動進行法制探討。

隨著短影音平台TikTok的興起，女性創作者透過視覺語言展現性感，成為吸引觀眾目光的主要方式。本研究探討TikTok平台上女性性感展演的視覺策略，並分析這些展演如何受到平台演算法、性別規訓與觀看關係的影響。透過三位具有代表性的女性創作者（@xopianne、@yanaongg、@yurim1228）的文本分析，本研究分析了性感展演中的穿著、鏡頭語言、視線互動等元素，並考察女性如何在平台規訓下進行自我表達與觀看建構。研究結果顯示，儘管女性創作者在平台上擁有表面上的創作自由，但她們的性感展演仍深受演算法的影響，並且在這些展演中，不僅呈現出「被觀看者」的身份，亦有力地挑戰並重構觀看關係。

YouTube的推薦演算法在塑造使用者的資訊接觸與意見形成上扮演關鍵角色，研究指出約三成的YouTube觀看量來自推薦系統，這樣的演算法選擇機制容易造成「過濾氣泡」（filter bubble）與意見極化現象。雖然過往研究已經透過現象觀察或針對YouTube推薦網絡進行研究，但多聚焦於頻道層級與靜態網絡結構，較少探討具備不同使用者特質與點擊策略下的個體觀看動態過程及其同溫層形成機制。 本研究以自動化方法模擬新用戶從YouTube首頁開始的點擊路徑，觀察推薦演算法在不同使用情境中如何引導使用者進入同質資訊場域。我們操作三種初始偏好（冷啟動、偏正立場、偏反立場）與三種點擊策略（隨機點擊、熱門優先、內容相似優先），並應用於政治與旅遊等不同議題。為系統化觀察同溫層現象，本研究將提出四項量化指標：資訊集中度、立場同質性、主題收斂性與最小同質點擊數。透過這些指標，我們將回答有關如何量化同溫層觀測的四個研究問題，並補足現有文獻在使用者層級操作化與動態觀察的不足。

本文關注台灣主流流行音樂 MV 中同志與多元性別形象的再現策略，探討 其如何在歌詞與影像之間建構性別差異與文化意義。1987 年解嚴以來，同志議 題逐漸進入公共論述場域，但制度進步未必帶來文化上的真正包容。近年來， 流行音樂 MV 不僅作為娛樂形式，也被教師視為性別教育的非正式補充教材。 本文選取張惠妹〈彩虹〉、蔡依林〈不一樣又怎樣〉與〈玫瑰少年〉三首 MV 作為研究文本，採質性文本分析法，結合主題導向分析與文化再現批判視角， 細讀歌詞中的人稱敘事、動詞使用與隱喻符號，並觀察 MV 畫面中的角色配 置、情節導向、視覺調性與行動主體等元素。研究發現，這些 MV 在不同程度 上挑戰了主流性別規範，嘗試以情感訴求與視覺象徵重構同志身分，然而也存 在邊緣形象被短暫呈現或符號化處理的現象。本文認為，流行音樂 MV 中的同 志再現是一場美學、商業與政治的多重協商，不僅形塑觀眾的性別理解，也反 映出同志文化在主流媒體中的進退拉鋸。

本研究探討社群媒介中所呈現中宗教傳播的新興樣貌，以慈濟大愛的社群媒體相關內容為研究個案。新冠疫情之後，全球數位化進程加速，宗教組織也更加強線上平台的互動與敘事。本文採用Campbell（2012）提出的「網絡宗教」五因架構，包括：網絡化社群、故事化認同、權威轉移、整合式參與與多元真實，結合質性與量化內容分析方法，分析慈濟在官網、YouTube 與 Facebook 等平台的敘事風格與信眾互動。初步研究結果發現，慈濟在社群經營中展現強烈的組織認同與情感敘事，並積極整合線上線下活動。但權威上仍以教團與證嚴上人為中心，信眾之間的互動相對薄弱，多元真實的呈現亦有待加強。整體而言，慈濟的數位宗教傳播策略已展現新型態宗教敘事的潛能，卻仍保有傳統宗教組織的核心架構。

以人類品牌理論為基礎，並結合Shimp（2007）提出的TEARS模型，本研究探討YouTuber作為人類品牌時，其特質如何透過情感依戀與信任影響粉絲的跨平台轉換意願。研究採線上問卷調查，回收272份有效樣本，並以階層迴歸與PROCESS v4.2 Model 6進行中介效果檢驗。 結果顯示，在TEARS五大特質中，尊重與相似性對情感依戀具有顯著正向影響，可信度、尊重與相似性亦能顯著提升信任；情感依戀對信任亦呈現顯著正向效果。進一步分析指出，信任對平台轉換意願具有顯著正向影響，而情感依戀對平台轉換意願的直接效果則不顯著，顯示僅有情感連結不足以驅動行為，需透過信任作為心理機制，才能促使粉絲跨平台追隨。 本研究補足過往多聚焦於購買意圖的侷限，拓展人類品牌理論與TEARS模型在新媒體生態的應用，建議創作者應強化與粉絲的價值觀契合與長期互動，以建立穩定信任。此外，品牌方也可依此評估合作對象，提升跨平台經營與行銷策略的有效性。

2025 年掀起史無前例的「大罷免潮」，由民進黨發起針對國民黨立委的罷免行動，隨後引起國民黨與民眾黨的反制，形成全國性政壇對抗局面，而網路社群平台成為此次主要動員場域。回顧先前網路動員罷免行動，除韓國瑜罷免案外，另有王浩宇罷免案。 王浩宇過去在臉書個人頁面頻繁發表政治立場與論述，且批評議題和其他政治人物，引發部分選民反感，成為此案罷免觸發點。發起人透過臉書成立粉專、進行直播與圖文宣傳，成功串聯支持者，成為台灣首位被罷免的直轄市議員。本研究將著重於罷免王浩宇團體於臉書開設粉專之貼文留言形式與分析，蒐集臉書粉專留言共 12 萬餘筆，以中文 BERT 語意模型進行分類與 GSEQ 關聯分析，嘗試揭示留言內容與選民行為、政治參與之間的關聯，為理解當代台灣社群動員與政治參與關係提供新的實證視角。

隨著短影音在全球盛行，演算法的推薦機制讓使用者沉浸於「滑不停」的心流體驗，進而產生極高的黏著度。然而，高度同質性的短影音會讓使用者反覆接觸到相似資訊，導致新鮮感降低、資訊過載與心理疲勞，進而削弱持續使用意願。過去研究罕有同時探討心流與倦怠的效果，亦缺乏考慮對觀看動機的影響。因此，本研究將探討短影音觀看動機（娛樂 / 資訊尋求）與內容同質性（高 / 低）的交互作用如何影響資訊過載、心流與倦怠，進而影響使用者的持續使用意願。 本研究採 2 × 2 組間實驗設計，並以線上問卷實驗招募短影音使用者，受試者隨機分配至四種情境的其中一種，觀看約 9 分鐘的短影音後填寫問卷並進一步分析，衡量其資訊過載、心流、倦怠感與持續使用意願。 研究結果顯示，資訊過載會顯著降低心流體驗並提升倦怠感，進而影響使用者的持續觀看意願；心流體驗正向促進持續使用，倦怠感則有負向效果。而觀看動機與影片同質性對資訊過載則無顯著影響。

2025年適逢YouTube問世20週年，起初是影片分享網站，如今蛻變為影響全球25億用戶日常思維、感受與聯繫的重要社群媒體，YouTube已成為一個無法撼動的重要科技基礎建設（unshakable pillar of technological infrastructure），並成為影響網際網路社會與文化規範的重要場域。 根據BBC報導 YouTube母公司Google於2025年2月期間指出，YouTube的每月用戶約為25億人，手機應用程式用戶的平均月使用時間為29個小時，將此兩個數字相乘，可得出全球用戶每個月使用YouTube的總時間長度為驚人的830萬年。事實上，YouTube在過去20年間改變了整個人類社會世代，包括情感層面與全球文化。調查顯示YouTube在美國是最受歡迎的社群媒體，使用者涵蓋83%的成人與93%的青少年。其到訪率在全球網站當中僅次於其母公司Google.com。對於組織與個人而言，YouTube可以作為會議或儲存資料的空間，身為社群媒體的YouTube對於政治與公民社會的影響甚鉅，但社群媒體產業的運作卻普遍缺乏透明度，例如YouTube的演算法即為一例。 值得注意的是，即便有YouTube演算法加持，但所有YouTube影片觀賞次數的中位數僅為41，且觀賞次數130以上的影片已經是排名前三分之一。 針對此現象，YouTube表示演算法的工作主要在於幫助人們發現自己想要觀賞的、有價值的影片，當然觀賞次數較少的影片也在其中。近日YouTube宣布下架「發燒影片」（Trending）分頁演算法功能，並由「YouTube 排行榜」（YouTube Charts）取而代之，有網友表示，「就算演算法亂推，每個人看的東西也不同，發燒影片確實是沒那麼重要了」。 事實上YouTube演算法會操作個人化用戶的觀看清單，創作者也可以利用此特性開發觀眾群，其目標是盡可能地延長使用者停留在平台上的時間。演算法會基於使用者過去看過的影片、留言與喜歡等回饋來分析使用者的需求，並在「推薦內容」的欄位顯示其他影片，讓使用者可以在看完一支影片後直接跳轉到另一支影片。 YouTube 演算法的重點可以歸納如下：（1） 影片與關鍵字的關聯性；（2） 影片的總觀看時間；（3） 頻道訂閱人數；（4） 影片長度；（5） 參與度；（6） 觀看次數（發布後24小時內的觀看次數）；（7） 平均觀看時長；（8） 點閱率。 人工智慧演算法的應用在新聞界已行之有年。隨著人工智慧時代降臨，自動化新聞（AI演算法生成新聞內容）已成為潮流趨勢，Edson et al. （2020） 的研究指出，針對演算法新聞、人類作者、兩者混合等三類新聞內容，閱聽人的感知消息來源可信度並無差異。Molina & Sundar （2024）的研究指出，當使用者在評估人工智慧自動化新聞系統時，有些使用者傾向採用正向機器捷思（positive machine heuristic），認為人工智慧比人類來得更正確、更精準；有些使用者則傾向採用負面機器捷思（negative machine heuristic），認為人工智慧缺乏人類具有的細緻主觀判斷力。例如內容審查（content moderation）的情境中，影響機器捷思的變項包括：對人的信任感、對AI的恐懼感、使用能力、政治意識形態（Molina, & Sundar, 2024）。 整合性科技接受模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT）（Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003）指出，科技系統的接受與使用行為乃受到包括：績效預期（Performance Expectancy, PE）、付出預期（Effort Expectancy, EE）、社群影響（Social Influence, SI）、有利條件（Facilitating Condition, FC）、行為意向、性別、年齡、經驗、自願使用等因素的影響。Venkatesh, Thong, & Xu （2012）進一步以延伸型整合性科技接受模式（Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT 2）探討消費者使用資訊科技的更多影響因素。除了早先UTAUT的因素，進一步提出包括享樂動機（Hedonic Motivation）、價格價值（Price Value）、習慣（Habit）等影響因素，並以年齡、性別、與經驗（Experience）作為影響消費者行為意圖與最終科技使用的調節效果。Wang, Townsend, Luse, & Mennecke （2012）採用整合性科技接受模式（ UTAUT），針對電子商務中的推薦系統的接受度（Recommender Systems Acceptance）進行分析，研究結果指出，包括對科技的信任、商品的享樂與可利用特質是影響使用意圖與行為的關鍵因素。Venkatesh, Thong, & Xu （2012）將整合性科技接受模式（UTAUT）進一步擴展為延伸型整合性科技接受模式（UTAUT 2），加入享樂動機（Hedonic Motivation）、價格價值（Price Value）、習慣（Habit），以及個人差異。Venkatesh, Thong, & Xu （2016） 針對資訊系統（IS）領域應用UTAUT的研究進行歷時性的文獻檢閱，提出結合研究情境與跨情境理論化的多層次研究架構，包括新的內生（Endogenous）機制與調節變項，以及新的內生機制與依變項。新調節變項機制包括個人差異，例如: Income, Education, Migration Background），科技特性（Technology Characteristics），組織層次因素，以及文化差異 （Cultural Differences）。 延伸型整合性科技接受模式的應用範圍相當廣泛，包括健康醫療領域。例如張翠芬、鄭清源、陳薇如、趙正敏（2023）採用延伸型整合性科技接受模式（UTAUT 2）探討護理人員對e化智能系統使用意圖的影響因素，結果顯示，護理人員對e化智能系統之（1）績效期望、社會影響、習慣、滿意度對行為意圖有顯著的正向影響；（2）努力期望、資訊品質對績效期望有顯著的正向影響；（3）系統品質、行動自我效能對努力期望有顯著正向影響；（4）科技壓力不具調節效果。Alaiad, & Zhou （2013）採用整合科技接受模式分析病患對於健康照護機器人（Healthcare Robots）的使用意圖，研究結果顯示，績效期望、付出期望、社群影響、有利條件，以及信任（Trust）等變項是影響病患使用健康照護機器人的行為意圖之決定因素。 本研究以延伸型整合性科技接受模式作為理論視野，採用焦點團體訪談結合問卷調查研究方法，探討績效期望、付出期望、社群影響、有利條件、享樂動機、價格價值、習慣、信任，以及個人差異等變項是否影響YouTube健康頻道用戶的行為意圖與使用行為，並探討感知個人化演算法的正負向機器捷思是否具有調節效果。

本研究探討人工智慧焦慮在中美社交媒體上的跨文化表現，聚焦其話語建構、情緒表達與擴散路徑。儘管AI社會風險日益受到關注，現有研究多集中於西方語境，忽略文化與制度差異對公眾認知的影響。 本研究整合文化認知理論、社會技術想像與網絡議程設定理論，採用混合方法，結合計算分析與質性詮釋。資料來自2023至2025年間的X（原Twitter）與微博，運用主題建模、情緒分類與話語網絡分析，萃取主題脈絡、情緒模式與行動者關係，並結合時序分析觀察敘事擴散動態。質性分析部分則深入探討隱喻建構、修辭風格與文化語境中嵌入的敘事，並由雙語編碼員針對高影響力貼文進行解讀。 我們預期，美國語境下的AI焦慮話語較具情緒極化與分散傳播特徵，常涉及權利與制度不信任；中國語境下的話語可能更集中於國家主導的敘事架構，語調務實，並夾雜自豪與焦慮情緒。 本研究將AI焦慮重新界定為一種具有文化依附性的溝通建構，不僅對「AI與社會」領域提供理論貢獻，也為未來設計具文化敏感性的AI治理框架、風險傳播策略及跨國公眾參與方案提供實務啟示。

本文探究歷年來台灣地區有關中小學課程媒體素養的演變及其意涵。 臺灣自2002年頒布「媒體素養教育白皮書」，該書被號稱為亞洲第一本，另於2008年國中小九年一貫課程進行微調之際，將媒體素養正式納入課綱與教學。2011年起媒體素養逐年落實於國民中小學的教科書。於2019年啟動108課綱，以「素養」為導向理念規劃，並將媒體素養與科技和資訊等領域整併為「科技資訊與媒體素養」，並成為九大核心素養中的重要一環。該素養同時對應的是「自主行動、溝通互動、社會參與」三大面向的「溝通互動」向度，並在此向度內對應「藝術涵養與美感素養」以及「符號運用與溝通表達」等。 晚近從2021到2022年，從媒體素養白皮書、108課綱「媒體素養學習重點」，將媒體素養納入科技領域中央輔導團等課程研發等行動，對於媒體素養推動的深度與廣度將不斷精進。 本文歸納歷年來台灣地區有關中小學課程媒體素養的演變，核心在於社會溝通的價值層次，建議未來加入數位時代的公民的討論，更多實作以及 研發與開展在地經驗、跨系統連結。