反猶反穆斯林激化極左極右選票 歐盟以巴決策更困難
中央社.2024年10月8日 18:29

(中央社記者田習如布魯塞爾8日專電)哈瑪斯對以色列恐攻昨天滿一週年,歐洲多個大城上演挺巴群眾街頭抗議以色列反擊過當、挺以人士紀念恐攻受害者的兩極現象。歐媒專欄作者分析,此情勢推升極左極右選票,為歐盟決策帶來更大困難。

    去年10月7日巴勒斯坦武裝團體哈瑪斯(Hamas)對以色列發動恐怖攻擊,以軍強力反攻帶來加薩(Gaza)地區人道危機以來,歐洲國家的猶太和穆斯林移民便雙雙感受到歧視加深。

    歐洲聯盟(EU)基本權利機構(FRA)7月發布調查顯示,在受調查的13個歐盟成員國、逾8000名猶太人中,96%表示他們自去年10月以來,在日常生活中感受到更深的反猶歧視(antisemitism);75%表示,他們只因身為猶太人,就被視為需對以色列政府的行為負責。

    這使他們一年來在街頭、公園或商店受到更多騷擾,以致避免表現出猶太身分或參加猶太活動。

    相對的,歐洲反種族歧視及不寬容委員會(ECRI)6月發布年度報告指出,對穆斯林的歧視也倍增。在歐洲的穆斯林被認為應該對哈瑪斯的活動負責,也常常被聯想為恐怖分子。

    歐洲動態(Euractiv)專欄作者辛赫(Rajnish Singh)分析,在許多歐洲國家這種情況分別受極右、極左政黨運用以增加選票,甚至有的極右派政黨一改過去反猶言論,突然化身猶太社群保護者,以強化反穆斯林移民主張。

    例如丹麥籍的歐洲議會(European Parliament)議員韋安德(Anders Vistisen)便在社群媒體發文批評,對猶太人的仇恨和伊斯蘭主義的宣傳分化了社會,「這正是穆斯林移民在丹麥所做的事」。韋安德隸屬歐洲議會極右派黨團「歐洲愛國者」(PfE)。

    德國另類選擇黨(AfD)則呼籲,砍掉對巴勒斯坦人的人道援助資金。強力反對移民的該黨近來在德國選舉大有斬獲。

    另一方面,極左政黨則拉攏穆斯林選票。

    辛赫舉例,極左派的「不屈法國」(La France Insoumise)將支持巴勒斯坦列為競選主題之一,包括推動制裁以色列、挺巴勒斯坦建國,但避免稱呼哈瑪斯為恐怖組織,結果在歐洲議會和法國選舉都成大贏家。民調顯示,「不屈法國」在法國穆斯林社群獲44%支持度,從該黨得票率占8%來看,挺巴影響顯著。

    挺以或挺巴,令歐盟決策者動輒得咎。例如歐盟執委會(European Commission)主席范德賴恩(Ursula von der Leyen)就因挺以受批評,包括昨天與比利時總理德克魯(Alexander De Croo)等政要出席以色列社群在布魯塞爾的恐攻週年活動。

    相對的,歐盟對外事務高級代表波瑞爾(Josep Borrell)多次發言傾向譴責以色列,表達無力阻止以色列升高中東情勢的無奈。(編輯:陳妍君)1131008

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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