揭政府近8年給三立、民視65億 翁曉玲:好意思說黨政軍退出媒體?
風傳媒.2024年9月28日 18:10

中央政府2025年度總預算案卡關,國民黨立委許宇先前揭露,中央政府明年度媒體政策及業務宣導編列14億9288萬元,相較今年度再暴增近6億元,增幅高達65.4%。對此,國民黨立委翁曉玲27日再揭露,若算上其他營業、非營業基金的媒體宣傳經費,加總已逾27億元,而2016年到2024年,民進黨政府投給媒體標案高度集中,還好意思說黨政軍退出媒體?

行政院長卓榮泰27日率內閣成員赴立法院就施政報告繼續備質詢。翁曉玲質詢時指出,中央政府明年度媒體政策及業務宣導編列近15億,比今年度多了9億元,增幅高達6成5,若加上其它營業、非營業基金的所有媒體宣傳經費,加總已經超過27億元,而她進一步調查發現,內政部、農業部、衛福部、勞動部、經濟部,5個機關每年都編列上億元的媒體宣傳費用。

翁曉玲控訴,民進黨政府執政8年來「收買媒體」,透過大量發包業務宣傳廣告等標案形式,與新聞媒體進行「錢權交易」的問題非常嚴重,導致媒體為了取得政府標案不敢監督,反而是討好政府、為政府擦脂抹粉,不僅掩護政府的錯誤政策和弊案,還幫著執政者「醜化政敵」,這也導致政媒共生、媒體高度政治化,造成民眾不信賴媒體的重要原因。

翁曉玲直指,自2016年到2024年,政府投給媒體的標案,高度集中特定業者,過去8年,《民視》拿到得到28億元的政府標案,《三立》更取得37億元的政府標案,「相較民進黨政府最討厭的《中天》,簡直是天壤之別,相差的大概在6、7倍之多。」相關資訊也曾被媒體觀察基金會認證,「這就是民進黨政府養媒體最好的證據,我不知道你們為什麼還好意思說黨政軍退出媒體。」

翁曉玲:調查局宣傳線上遊戲,花42萬元僅有25個讚

翁曉玲續指,民進黨政府花這麼多的錢去做業務宣傳,若宣傳效果不錯也就算了,結果宣傳執行成效「真的很差」,名為《零時任務》的線上遊戲是法務部調查局在2023年製作,但該款在社群平台LINE上推出的推理遊戲,雖然宣傳經費僅42萬元,但對遊戲按讚次數僅有25個,「我過去沒有當委員之前,我有時候貼的什麼照片或貼文,可能都不只25個讚。」

翁曉玲表示,她支持政府機關業務可以做必要的合理宣傳,但錢要花在刀口上,且要有效果,而不是花大錢做沒有意義又浪費錢的業務宣導,要求行政院在2個月內提出有關機關業務宣導的發布執行原則,否則若宣傳成效不彰,還繼續執行業務,讓業者得標承辦,這不合理。

面對翁曉玲的種種質疑,卓榮泰回應,政府必須把國家政策充分說清楚,針對翁曉玲指控民進黨政府收買媒體的邏輯、指責,完全都是基於不正確的資訊;但他也感謝翁曉玲對宣傳成效的提醒,所有部會首長都應用這樣的標準,政府必須強力檢討。不過,他也說,最近外交部做了一支雙十影片頗獲好評,希望這個標準可以成為各部會首長學習的典範。

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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