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政治乃管理眾人之事 GIS使政治地理學研究更深入
文／徐耀青  2007/1/5 列印
	數位地球研究中心為能使GIS在政治地理學上之研究更為深入，特別在2007年元月4日上午在菲華樓二樓202會議室舉辦「空間資訊系統」系列專題講座，邀請政治大學政治學系黃紀教授蒞校演講「政治地理與區位推論」。黃紀教授說，區位推論方法運用得當，連貫集體與個體、宏觀與微觀的分析層次，使得政治地理學的研究更為深入，推論更紮實。
黃教授說明政治學中與地理有關的概念甚多，諸如派系地盤、勢力範圍、地緣關係、票倉等。實際上，以地理區域為單位的集體層次（aggregate level）數據資料也往往比較容易取得，故運用甚廣。但若研究的議題是以個人為分析單位，卻以集體層次資料推論，必須十分謹慎，否則便有犯「區位謬誤」（ecological fallacy）之虞。 主持人數位地球研究中心溫國忠主任在介紹黃教授時指出，黃教授20年前就獲得了美國印第安那大學的博士學位，在政治方法論、社會科學統計、民意調查方法及比較政治學上都有傑出的研究，獲得國科會多項研究計畫與研究獎等，更多次榮獲國際SSCI、TSSCI之刊登，且擔任國科會、中央研究院等委員之職務，在政治學領域上頗富貢獻。 黃教授說明何謂「政治地理」(political geography)，優點是以地理區域為觀察單位之宏觀視野，其包含重視政治現象的空間分佈（spatial distribution）、強調人、地、時、事、物的互動脈絡（context）以及集體數據資料比較豐富，而其缺點是對個人層次的微觀研究議題推論較為間接。 所謂「區位推論」（ecological inference，又稱跨層推論cross-level inference），就是試圖從集體層次之區位數據，重建、推估原來必須有個體資料才能得知的訊息。區位推論方法近十年來發展頗為蓬勃，雖有其限制，但若運用得當，確可局部彌補個體層次訊息之不足，連貫集體與個體、宏觀與微觀的分析層次，使得政治地理學的研究更為深入，推論更為紮實。 「問題來自訊息的不足！」黃教授跟著敘述區位推論問題的訊息與結構，在層次（level）可以微觀（micro）、中觀（meso）與宏觀（macro）來分析，而變數（variable）有單變數、雙變數、或多變數，集體單位（layer or aggregate unit）為一個或多個集體單位。至於跨層推論，是試圖從宏觀macro層次之區位數據Nj+及N+k ，重建、推估原來必須有微觀micro個體數據才能得知的中觀meso層次的訊息N+k 。換言之，跨層推論，多半是指從macro層跨到meso層，很難跨到individual！ 區位推論方法有兩種，即數學法(Deterministic Approach)和統計模型(Statistical Approach)，從「實用方法論」的觀點，我們應該把micro 和macro data視為是同一個現象在不同觀察層次所呈現出來的訊息（information），界的精力，應該集中在充分結合運用不同型態的訊息，「借力使力、交相為用」，幫助我們透視無法直接觀察到的政治社會現象。 最後，黃教授感謝文大提供完善的場地來演講，參與的陳世榮教授、環境學院及政治系的研究生、以及法律系同學們都陸續提出問題來討論，使政治地理學更有可討論空間。主持人溫國忠主任除向黃教授致謝外，也希望促進兩校間之學術合作，下學期也將繼續舉辦相關議題，請教授及同學們多多參與。
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