大陸多地爆疫情 路透:中國人怕封控更甚新冠
TVBS新聞網.2022年9月11日 13:31

中國大陸連日來有超過20個城市出現新冠疫情,雖然確診人數不多,但各地官方不敢大意,紛紛祭出嚴格的風控措施,對此外媒路透社報導,其實到現在,很多中國民眾擔心封控措施,已經遠高於擔心真正的疫情。

圖/翻攝自 Twitter @yibopang3000

大陸貴州省會貴陽,9月7日出現幾十例確診個案,全城警戒,造成超過6千名從各地來玩的遊客滯留,3天後,終於有部分可以改道疏散回家。

大陸貴州遊客:「有點遺憾好多地方沒去,但是沒辦法大家互相理解,沒想到這麼好這麼順利,雖然是貴陽有疫情,但是我沒有恐懼感。」

位於北京朝陽區的中國傳媒大學,日前因為一名學生初篩陽性而封校,隨後確診學生增加到七人,封閉範圍也擴大到附近的社區、宿舍跟其他學校。

北京朝陽區副區長孟銳:「加強(中國傳媒大學)周邊重點區域管理,適當擴大核酸檢測範圍,進行臨時封控並進行全員核酸採樣。」

相比全球許多國家,已經連口罩都不用戴,大陸依舊堅守「動態清零」政策,路透社報導就指出,其實很多中國人擔心的是,動不動就可能遇到的封控措施,提高旅行、出差的風險,而不是疫情本身。

大陸防疫專家吳尊友,則是在微博PO文,說現在是繼武漢、上海之後,中國疫情最嚴峻的時期,因為Omicron變種難以掌握,但最受網民關注的,是他在文中說,歐美地區疫情緩解,可能證明群體免疫比單靠打疫苗有效,許多留言就質疑,那為什麼,還要封控?

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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