最新民調！57%支持藐視國會罪？許淑華：提問方式怪怪的！

民視．2024年5月24日 17:37

論壇中心／綜合報導

台灣民意基金會今天公布最新民調指出，關於立院審議中的國會改革法案「藐視國會罪」，20歲以上台灣人中，57.5%贊成立法，29.2%不贊成。台灣民意基金會董事長游盈隆表示，民進黨不但國會表決輸，也輸掉民意的戰場。

不過，民進黨台北市議員許淑華在《台灣向前行》節目上直言「調查方式詭異」，民調的題目內容是，「公務員於立法院聽證或受質詢時，就其所知的重要關係事項，虛偽陳述者，處1年以下有期徒刑、拘役或20 萬元以下罰金。」請問您贊不贊成？對此，許淑華表示，「很多人可能還不知道，藐視國會罪裡面的內容是什麼，但民調只講其中一段，然後去問民眾支持不支持，大家只能就字面上意思回答，我都覺得是不是在民調設計的時候有點疏漏，民調內容的提問方式，包括樣本來源、抽樣母體，藐視國會罪裡面那麼多的內容，其實都沒有好好的去問民眾，所以我覺得這樣子的問卷，真的是有失它的那個真實度啦。」

此份民調訪問期間是2024年5月 20-22 日，共三天；對象以全國為範圍的二十歲以上成年人；抽樣方法採市話與手機並用的雙底冊抽樣，市話 70%，手機 30%。有效樣本1077人，市話757人，手機320 人；抽樣誤差在 95%信心水準下約正負2.99個百分點。並依內政部最新人口統計資料進行地區、性別、年齡及教育程度加權，以符合母體結構。

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資料來源：網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
分析方式：本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查，係將蒐集之資料庫予以分析，無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎，透過深度學習與AI人工智慧技術，使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術，汲取網路上相關討論文章，將文章分為正面、負面、中立三種情緒，計算網路聲量。
跨世代劃分標準：本預測模型判別跨世代之依據，係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎，計算跨世代在不同社群聲量上的權重，綜合計算後得到世代好感度數據。
名詞解釋
- 網路聲量：透過「KEYPO大數據關鍵引擎」，計算社群討論及新聞報導提及的文章則數，聲量越高代表討論越熱，能見度越高。
- 好感度分數：綜合評估網路聲量與網友語意情緒，分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理，得出好感度分數，再進行各縣市候選人彼此的比較，評量不僅需要聲量高，而且是好評要高，負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間，分數越高，表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
其他說明
- 調查單位及主持人：大數據股份有限公司
- 辦理時間：即日起至2022年11月16日止，逐日更新好感度數據。
- 抽樣方式：本預測模型非抽樣之民調調查
- 母體數：無母體數，請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
- 樣本數及誤差值：本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查，不適用抽樣誤差值
- 經費來源：Yahoo奇摩、大數據股份有限公司