民調/「藐視國會罪」竟獲5成8贊成跌破眼鏡 「這群人」支持度最高
三立新聞網 setn.com.2024年5月24日 11:00

記者詹宜庭/台北報導

立法院近期審議國民黨與民眾黨團力推的「國會改革」法案。

立法院近期審議國民黨與民眾黨團力推的「國會改革」法案,其中已二讀完成的藐視國會罪引發廣大討論,恐直接影響到閣員備詢的權益。對此,台灣民意基金會今(24日)發布最新民調,調查「國人對公務員藐視國會罪立法的態度」,二十歲以上台灣人中,五成八大體上贊成,二成九不贊成。

根據民調數據,國人對公務員藐視國會罪立法的態度,27%非常贊成,30.5%還算贊成,12.2%不太贊成,17%一點也不贊成,7.3%沒意見,6.1%不知道、拒答。換句話說,二十歲以上台灣人中,五成八大體上贊成「公務員藐視國會罪」立法,二成九不贊成,代表在野黨極力推動的「公務員藐視國會罪」已贏得社會強烈共鳴,民進黨不僅國會表決輸,也輸掉民意的戰場。

從年齡分析來看,20至24歲為80%贊成、13%反對;25至34歲為67%贊成、27%反對;35至44歲為59%贊成、29%反對;45至54歲為57%贊成、32%不贊成;55至64歲,56%贊成、28%反對;65歲及以上,45%贊成、33%反對。

而在教育背景方面,不分教育程度高低,都呈現一面倒贊成「公務員藐視國會罪」的立法,而且有教育程度越高,越傾向贊成的趨勢。具體地講, 大學及以上教育程度者,61%贊成、33%反對;專科教育程度者,72%贊成、19%反對;高中/高職教育程度者,55%贊成、30%反對;初中/國中教育程度者,53%贊成、31%反對;小學及以下教育程度者,42%贊成、24%反對。

另從政黨支持傾向看,民進黨支持者中,38%贊成、52%反對;國民黨支持者中,79%贊成、9.1%反對;民眾黨支持者中,85%贊成、11%反對;中性選民中,51%贊成、22%反對。

本次調查由台灣民意基金會游盈隆教授負責問卷設計、報告撰寫、研究發現的判讀、及相關公共政策與政治意涵的解析。山水民意研究公司受本基金會委託,主要負責抽樣設計、電話訪談、資料清理與統計分析。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(dual-frame random sampling),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。經費來源是 財團法人台灣民意教育基金會,簡稱台灣民意基金會(TPOF)。

國人對「公務員藐視國會罪」立法的態度。(圖/台灣民意基金會提供)

國人對「公務員藐視國會罪」立法的態度。(圖/台灣民意基金會提供)

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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