中介法踢鐵板將重傷民進黨選情?他點名親綠大咖都不挺了
中時新聞網.2022年8月21日 22:35

就連過去屢次為綠營爭議事件緩頰的律師呂秋遠,這次對《數位中介服務法》也難再力挺。(本報資料照片)

國家通訊傳播委員會(NCC)推《數位中介服務法》草案,引來各界甚至包括綠營人士反彈。前立委孫大千今(21日)在《張雅婷辣晚報》節目中指出,民進黨試圖把日漸不佔優勢的網路平台掌控在手,但推《中介法》這最後一哩路踢到鐵板,讓年輕世代甚至親綠人士如律師呂秋遠等人都強烈反對,此舉恐將嚴重衝擊綠營年底選情。

孫大千表示,「民進黨開始害怕了!它發現這些網路平台是它沒有辦法掌控的,加上過去這段時間,它們做了很多事情觸怒了年輕世代,發現不管在PTT、Dcard,各式各樣的聊天討論群組裡,它們並沒有佔到優勢,因此它們就開始做另外一個盤算:我是不是要把這個漏網之魚網路平台,從我手上抓回來?重新把它放回我的五指山裡,讓電子媒體跟網路世界都只有一種顏色、一種聲音,我相信這就是《數位中介服務法》當初要立法最主要的緣由。」

「它就是想盡各種辦法,要實實在在掌控台灣所有的媒體跟輿論環境。」孫大千說,「但這在憲法邏輯或政治理論上,它等於是扼殺了第四權,它原本已經藉著NCC,把電子媒體完全掌握在手中了,這原本是不該發生的事情。還記得當年NCC立法的目的是什麼?當初NCC為什麼要變成獨立機關?就是不希望NCC受到政治力量的影響,不希望政黨的黑手伸進NCC。結果?民進黨哪在乎啊,它的手堂而皇之地伸進去,伸進司法體系,它什麼手都伸進去了!」

孫大千說,「所以它當然希望利用這次《中介法》,把原本它們沒有盤算到的,把網路平台收回來,藉此重新整頓數位平台、網路世界裡的言論。當然民進黨會用盡一切手段,達到最後完全掌控台灣的目的,可是在這最後一哩路裡頭,它踢到了鐵板!」

「我們只看幾個指標人物。」孫大千指出,「有幾個指標人物,在民進黨風雨飄搖的時候,他們都是不離不棄挺民進黨的。像那個呂秋遠律師,在過去很多民進黨發生重大爭議的時候,呂秋遠仍然是想辦法幫民進黨緩頰的;甚至今天的貼文,他還是在做某種程度的解釋,但是連他都挺不下去了,他都提醒民進黨說,這個是有違憲的可能。周玉蔻Coco姊,她今天也反彈了。」

孫大千強調,「在過去那麼多相關爭議事件裡,這些人要嘛就是不講話,要嘛就是幫民進黨緩頰。可是在過去這兩天裡,我們看到太多網路上的KOL,他們可能過去力挺民進黨,但這些輿論領袖一個一個站出來反對《中介法》。代表這個法如果民進黨真的打算強渡關山,恐怕難度會遠遠超過他們想像!因為它所扼殺掉的已經不是所謂在野陣營發言的權利了,它所扼殺掉的是每一個在網路平台上、習慣在網路平台上發言的年輕世代的發言權利了,所以這對年輕人來說,恐怕他們是難以接受的,民進黨一再踩年輕世代的紅線,說實話,今年年底的選舉對民進黨恐怕非常不利。」

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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