最新民調/台灣人民族認同:自認台灣人78% 自認中國人竟增2.4%
三立新聞網 setn.com.2023年3月21日 11:20

政治中心/綜合報導

台灣人的民族認同與前一次比較、長期趨勢圖(圖/台灣民意基金會提供)

台灣民意基金會今(21)日發表三月民調報告,針對台灣人的認同問題做出民調,結果發現:78%自認為自己是台灣人,7.7%自認為自己是中國人,9.1%自認為自己既是台灣人也是中國人,其中自認為自己是中國人的比上次民調高出2.4%。

針對台灣人的民族認同,該民調是問「在台灣,有人自認為自己是中國人,也有人自認為自己是台灣人。請問您 認為自己是台灣人還是中國人,或是您有其他想法?」結果發現:78%自認為自己是台灣人,7.7%自認為自己是中國人,9.1%自認為自己既是台灣人也是中國人,5.2%沒意 見、不知道、拒答。

最新民意顯示,二十歲以上台灣人中,有七成八自認為自己是台灣人,7.7%自認為自己是中國人,9.1%有「既是台灣人也是中國人」的雙重認同。這項發現再度證實,台灣人認同,有別於中國人認同,已經成為台灣壓倒性的且有 「統攝性」(Overarching)味道的單一民族認同。

與最近一次調查相比,也就是 2022年4月中下旬俄烏戰爭剛開打後,可以發現台灣人認同略微下滑 1.9 個百分點,雙重認同者(既是台灣人也是中國人)略減 1.1 個百 分點,中國人認同略增 2.4 個百分點。這項發現傳達了一個清楚且重要的訊息,那就是, 台灣人整體民族認同已相當穩定,不太容易受外在因素干擾而波動,接近八成的人有清 晰的台灣認同,中國認同已經是個位數,雙重認同則不到一成。

台灣人的民族認同與前一次比較,自認為是台灣人及自認為既是台灣人也是中國人的比例都略為下降,自認為是中國人的從去年的]5.3%上升到今年的7.7%,增加了2.4%。(圖/台灣民意基金會提供)

30 從長期趨勢看,過去三十年,台灣人認同曾經有三次站上百分之八十大關。第一次 是2016年5月,台灣第三次政權輪替,民進黨重返執政,蔡英文總統宣誓就職之時, 台灣人認同飆到 80.8%;第二次是 2020年2月,台灣人認同狂飆到 83.2%,成為三十 年來空前最高的一次,那是因為武漢肺炎全球大流行伊始,台灣防疫卻有「奇蹟式」的 好表現,不但贏得國際讚揚,也大大催化台灣人的民族自信心與認同感。

第三次是 2022 年 4 月,俄烏戰爭爆發之後,受俄烏戰爭刺激,台灣人認同再度飆破百分之八十大關。 附帶一提的是,最近英國經濟學人雜誌有專文探討台灣,其中提到有關台灣人身份認同 時,指稱「台灣人認同自己是台灣人比例已達 61%」,那是嚴重的誤引、誤解與誤導。 因為台灣人認同達到 60%左右,至少是距今 17 年前的事。

本次經費來源是財團法人台灣民意教育基金會,委託山水民意研究公司負責抽樣設 計、電話訪談與統計分析。訪問期間是 2023年3月13日到14日兩天;對象是以全國為範圍的二十歲以上成年人;抽樣方法是以全國住宅電話用戶為抽樣架構,以系統抽樣加尾數兩碼隨機方式抽樣;有效樣本 1073 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。

台灣人的民族認長期趨勢圖(圖/台灣民意基金會提供)

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  • 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