民進黨控制媒體?矢板明夫:媒體主要話語權明明是在在野黨支持者
新頭殼.2024年9月21日 09:47

民眾黨主席、前台北市長柯文哲。   圖:周煊惠 / 攝(資料照)

[Newtalk新聞] 藍白陣營及其支持者近年不斷將民調不佳的原因歸咎於「民進黨控制媒體」,涉入京華城弊案的民眾黨柯文哲遭收押前更指責,民進黨控制司法、控制媒體做一大堆運作,利用政論節目影響民眾,對整個國家沒有好處,是台灣政治上最大亂源。對此,日本資深媒體人矢板明夫表示,這根本是莫須有的指控。媒體的主要話語權明明是掌握在那些在野黨支持者手裡。在媒體上的聲量和台灣社會的主流意見存在明顯的偏差。少數派的聲音被擴大了,而多數派的聲音被縮小了。

矢板明夫在臉書發文指出:「TPOC台灣議題研究中心蒐集了各大媒體平台的數據、分析了近100名無黨公職身份的時事評論員,最近3個月的網路聲量表現,前幾天列舉出了擠進總聲量前10名榜單的『名嘴聲量王』。前立委郭正亮以相關新聞12.5萬則的總聲量奪冠。前立委蔡正元則以總聲量達9.6萬則排名第二。第3名是時事評論員黃暐瀚,總聲量達6.5萬則。第4名是同樣出身自新聞圈的黃揚明,總聲量約6萬則。」

矢板明夫續指:「第5名是『美麗島電子報』董事長吳子嘉,總聲量4.6萬則。第六名以後分別是批評柯文哲的急先鋒吳靜怡(36,009則)、前立委陳柏惟(31,818則)時事評論員鍾年晃(30,756則)、日本資深媒體人矢板明夫(29,092則)、和當年的挺韓名嘴謝寒冰(28,660則)。對於『名嘴』這個稱號,我覺得有些哭笑不得。因為到四年前為止,我是一個靠拿筆寫文章為生的記者。」

矢板明夫提到:「來台灣之後,開始上了一些政論節目,竟然獲得了這樣一個不知道是褒義還是貶意的稱呼。最近在一些公共場合,已經有好幾次被人直接稱呼為『名嘴』,心裡總有一種怪怪的感覺。不過,觀察這一次聲量排名,我們可以看到,那些『支持在野黨的』、『從來不批評中國的』評論員們的聲量總和,要遠遠大於那些『支持台灣本土價值的』、『批評中國的』評論員。比例大概是100比30左右。」

矢板明夫強調:「由此可以證明,經常有一些在野黨支持者主張說『民進黨控制媒體』、『打壓批評政府的言論』等等,根本是莫須有的指控。媒體的主要話語權,明明是掌握在那些在野黨支持者手裡。另外,我也認為,在媒體上的聲量,和台灣社會的主流意見,存在明顯的偏差。少數派的聲音被擴大了,而多數派的聲音被縮小了。為什麼會出現這種情況呢?是不是被什麼神秘的力量介入了?大家怎麼看?」

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明年放假日「被吃掉1天」? 政院人事總處解釋了
行政院核定2025年政府行政機關辦公日曆表,總放假天數為115天,比2023年少了一天!行政院人事總處官員解釋,這與平年、潤年,以及元旦、12月31日是否為週六或週日有關,強調「該放的假不會被吃掉」。
  • 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