本研究主要目的是希望對形象投票進行更深入的探究；嘗試更進一歩地探討候選人的形象會不會影響?如何去影響?選民的偏好與支持。候選人媒體形象一直是影響投票行為的重要變數。近年來在政治行銷的趨勢下，整合行銷傳播的概念應用於選戰行銷的趨勢也愈發明顯，所強調的成功行銷策略就是訊息的整合，訊息的一致性可以幫助達成最大的行銷效益。另一方面，2005年國民黨黨主席選舉確實有其劃時代的意義，再加上兩位候選人王金平、馬英九媒體形象的突出性和對比性，顯示形象投票的模式的確在此次選戰中發酵，而兩人在此次選戰的媒體形象塑造和過去長期以來相較，似乎王金平是嘗試區隔、馬英九則是企圖延續。本研究因此試圖以此次個案來觀察候選人媒體形象一致性與選民的偏好程度之間的關係。本研究試圖加入行銷學的理論，視候選人為單一商品；視候選人媒體形象訊息的一致性為商品的販售策略；以選民的偏好程度為商品行銷成功與否的標準，探討候選人媒體形象一致性程度所產生的影響；檢驗候選人的媒體形象若一致性愈高，是否愈能提高選民的偏好，如同商品若行銷訊息一致性愈高，愈能提高行銷的效益。 研究結果顯示驗證了本研究的假設：即王金平長期性和短期性的媒體形象較不一致；候選人馬英九較一致；選民對馬英九的偏好度是持續上升的，反觀對王金平的偏好度是緩慢下降。換言之，王金平的媒體形象訊息較不一致，因此可能較難突顯他的個人定位和加深民眾的認知強度；而馬英九則相反，由於形象訊息較具延續性，因此容易強化個人的定位和民眾的認知，而較能增加選民的偏好。 從研究結果可以發現，整合行銷傳播所強調，成功的行銷策略—「訊息的整合」，確實對於競選策略的規劃上有其參考的意義和價值；「訊息的一致性」不僅可以幫助在商業市場中販售商品達到最大的行銷效益，在本研究的結果中或許能夠初步印証，也可以將此概念移植到政治競選領域中，幫助選戰候選人獲得勝選、增加選民的偏好與支持。

本研究以1997年台灣縣市長選舉為標的，彙整政治學有關投票行為的相關理論，包含社會學研究途徑、社會心理學研究途徑與理性抉擇途徑的研究成果，整合該年度之總體與個體資料而設計出「特質調整模型」。特質調整模型是透過兩階段的操作模式進行預測，首先以基礎模型反應全國一致的因素，使之適用於台灣所有縣市，這些因素包括政黨認同、候選人取向與社會人口學變項。但由於各縣市狀況仍有不同，因此再進一步用延伸模型來考量各縣市的特殊選舉因素。延伸模型在基礎模型的規模上，以描述性統計來觀察選區情形後，再加入各地特質於模型之中，使其預測結果能反映各地特殊狀況。在延伸模型中，考量的因素包括議題取向、環境系絡因素、策略性投票、在位者表現、派系取向與賄選問題等。 在特質調整模型中，本研究嘗試以對數迴歸模型對各地區進行模擬計算，並用機率論的方式呈現每一位受訪者的投票可能，以反應政治學理論中的不確定性。研究結果發現基礎模型確能相當地反應出台灣各縣市的選舉狀況，描繪各地的一般狀況，而延伸模型又能更精確地貼近各地的選舉結果，反映各地的特殊選情。在資料完整的狀況下，最後各縣市的預測誤差均不超過抽樣誤差。 第一章 緒論 1 壹、研究動機與目的 1 貳、文獻檢閱 3 第二章 研究方法 25 壹、研究範圍與資料來源 25 貳、模型建構 28 參、研究架構 33 肆、模型評估 35 第三章 基礎模型 38 壹、 變數建構 38 貳、 基礎模型的探討 42 參、 討論 84 第四章 延伸模型：基礎模型的應用 87 壹、延伸模型的設計 87 貳、基隆市的延伸模型 89 參、台北縣的延伸模型 98 肆、桃園縣的延伸模型 115 伍、新竹市的延伸模型 123 陸、台中市的延伸模型 129 柒、彰化縣的延伸模型 140 捌、台南市的延伸模型 153 玖、台南縣的延伸模型 166 拾、小結 172 第五章 結論 174 壹、研究回顧 174 貳、研究效果評估 178 參、研究限制與未來研究建議 179 參考文獻 184 / This research is focused on Taiwanese county magistrates election in 1997, and based on the aggregate and individual data to design a forecasting model, named "Joined Idiosyncrasies Adjusted Model" (JIA Model). This model is operated by two stages. First, I compute a basic model, which reflects some general factors in every county. Second, I design extended models to adjust the output of basic models. Those extended models can precisely show the situation of every single county. In this model, I try to use logistic regression to compute the candidate's votes, and present the final forecast output in probability. This model made the county magistrates election more predictable, and the model errors are less than the sampling errors.