太陽花運動九年後,最先衝入議場的那些人後來怎麼了?
The News Lens 關鍵評論網.2023年5月29日 13:48

文:Leo Chu

發生在2014年的太陽花運動至今已九年多,當時衝入議場的人如今都在哪兒?綜觀新聞,有些人受醜聞纏身、有些人曾短暫進入政壇而現不知所蹤,也有些人把運動當作人生經歷,看看當今執政者,再想想當年所為,不免唏噓搖頭,不再過問公共事。

近日,筆者有幸在當時運動率先衝入議場的朋友坐下聊聊,了解運動過去近10年這群太陽花參與者「後來怎麼了」。

「本來就不是從黨出來的,為什麼要留在黨裡面?」

聊起運動,恍如昨日,執政者從馬英九總統變成蔡英文總統,該名朋友心中卻更泛起異樣的感覺。

他認為,從陳水扁總統開始,只有「兩岸政治」,沒有「兩岸政策」,連李登輝總統自己都說沒有九二共識,當領導人都不承認時,後面就難做。沒有兩岸政策的後果,是兩岸政治從高度緊張走向僵化、冷凍,冷凍的東西只要一有外力就會破滅,而冷戰讓人害怕的原因是不知道什麼部分會讓冷戰爆發成熱戰。

回憶議場內的情景,他分享他們在議場裡面時,他們曾發現有很多夥伴突然倒下,就其原因有一部分是外面會送很多能量飲料進來,「大家都怕警察會攻堅,所以大家要把精神養起來,而裡頭燈亮著,讓他們在裡面沒有時間感」,當時有一段時間的當務之急,是禁止外面再送能量飲料,以及找到燈的開關,「要取捨是我們要被趕出去、還是人要被抬出去?」

談到「318學運」這項標籤有無影響該名朋友運動後的人生、進入政治圈是否較為順利,「基本上沒有,我也去過一般的民間企業工作,我在做社會運動前,從小學開始就會幫市議員發競選傳單,讀大學時當過議員義務助理,陪跑行程、拜會,所以我本來就算是已經踏在這個圈子裡。」他說。

他接著提到,318前他就有在NGO工作的經驗,並非靠318才踏入政治,「到NGO工作後,沒多久就在思考是否要進入政黨工作」,運動前,他有獲悉一項民進黨的工作但無興趣,反倒運動爆發後就成功進入黨中央。

詢及318世代留在黨中央是否沒剩多少位,他反問,「本來就不是從黨出來的,為什麼要留在黨裡面?」

「民進黨福利這麼爛,誰要待?318學運這群人都不是民進黨出來的,如果不是主管薪水,很少人會有意願留在裡面工作。裡面的薪水不會讓人餓死,也不會讓人有錢。」他打趣地說。

該名朋友在離開民進黨後,轉入推動民主教育、深化民主認識,因此六四事件對他來說是每年必碰課題,但台灣應該如何看待六四事件呢?

2022年,恥辱柱在台灣重新立起,象徵民主在台,也提醒毋忘六四傷痛。他分享一個故事,「有富翁看到有幅畫上面有乞丐,那個富翁說『富人跟乞丐不應該在同一幅畫裡』,另一個人認為這裡有乞丐是富人的責任。台灣也一樣,我們有民主,所以我們就當獨裁者不存在,還是因為我們有民主,所以更不允許獨裁者的存在?」

從318學運,走入民進黨,再到爾今推廣民主教育,「民主在台灣」這項議題讓該名朋友經常思考,他苦笑,「政治是舶來品,台灣民主很淺,歐美發展兩三百年才成熟。台灣政治還不穩定,就像實驗時的不確定因素太多。」台灣的民主之路還有一段路要走。

走了一個執政者,又來一個執政者

回想318學運當時,「打倒國民黨」、「反中共併吞」等言猶在耳,根據當時的經驗,只要有學生衝運動現場,相關人返回學校便可能被當作英雄般看待。問題是:政權幾經更替,走了一個執政者,又來一個執政者,台灣有因此變好嗎?

國民黨2016年選舉失利,立院國會席次淪為少數,確實被徹底擊垮,2020年再次被打趴在地。不過,綜觀將近八年民進黨執政,執政好與不好,幾家歡樂幾家愁,每人心中自有公評。

某些涉及到整體國家大政方針走向的關鍵選舉,每個政黨有各自代表的核心價值(如果真的有的話)或許還堪稱重要,但很多時候「打倒特定人、政黨」反倒成為選舉主軸。

該名朋友分享一項他辦理民主教育營的經驗,他請參與學員寫下他們認為民主最重要的要素是什麼,幾乎全部學員都寫下:投票。他與學員互動,過程讓他們慢慢了解民主重要的事情不僅止於投票,意即「不是只有選舉」、「民主並不等同選舉」,民主另有其他要素。

當台灣可以不再有「選舉就是一場大型智力測驗」等從生物性角度檢討選民、「選某某黨就是反民主,民主將崩壞」或「選某某黨就是守護民主、愛護國家」的言論出現時,那時的台灣民主才更臻成熟,因為成熟的民主本身就是對執政者、所有政客最大的制衡,唯有如此,政客才會合乎民主的標準,認真的做正經事。

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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