小紅書分享生活無關政治?學者:早已經過審查
中央社財經.2024年8月12日 11:09

(中央社記者蘇思云台北2024年08月12日電)無數第一手的美妝與旅遊分享經驗,讓主打「生活指南」的小紅書近年成功擄獲年輕族群的心,也引發外界擔心生活與文化經驗分享變調,成為中國政治滲透的一環。學者指出,小紅書看似「去政治化」正是問題所在,展示的就是中國審查過的世界。

小紅書主打經驗分享、直播銷售等,如同「中國版Instagram」,有大學生分享,小到日常穿搭、美食、追星、語言學習等,小紅書都有答案,可以說是更好用的Google。30多歲的上班族透露,出國旅遊都會先查小紅書,不同於Google搜尋,很多景點推薦都很相似,小紅書可以查到許多私房景點。

根據台灣傳播調查資料庫2022年調查顯示,民眾過去1個月使用的社群媒體,依序分別為臉書(68.5%)、Instagram(35%)、TikTok(16%)、Dcard(13.2%)、X(10.6%)、PTT(8.7%)、小紅書(5.9%)等,小紅書雖占比不高,但已悄悄進入前10名。

意識形態娛樂化 學者:小紅書「去政治化」正是問題

小紅書平台多為軟性娛樂、生活資訊,但近年成為高中生、大學生熱愛的APP軟體,引發外界擔憂,民眾長期使用可能有政治滲透疑慮。國安局長蔡明彥日前也示警,抖音與小紅書是爭議訊息散播主要平台。

陽明交通大學傳播與科技學系副教授戴瑜慧直言,如果詢問小紅書使用者是否因此影響選舉、統獨態度,多數使用者只是認為查詢方便,並未因此改變政治立場。但她認為「這問題本身太狹窄」,小紅書對使用者帶來的是緩慢且長期的認知影響,看到的是一個經過中國審查過的世界。

小紅書多數素材都是中國用戶直接上傳分享,戴瑜慧表示,台灣也講中文、小紅書具備文化親近性優勢,但是台灣使用者如果沉浸在消費主義世界,接觸娛樂、生活資訊,長期可能不會想多關心公共事務。

她直言,小紅書看似「去政治化」的特性正是問題所在,找資訊相當方便,但不能踩到關鍵字的紅線,「平台呈現的就是一個片面、中國審查過的世界」。她以「網路警察(網警)」為例,台灣人可能對此反感、認為遭到監視,但小紅書上網警是幫忙維持網路秩序的人,不僅有素人經驗分享,還有地方官方發布內容。

不同於死板的文宣,戴瑜慧分析,中國如今靈活採取「意識形態娛樂化」策略,政策要融入戲劇與娛樂等流行文化,好看的內容更讓人買單政策。以香港導演王家衛拍攝的電視劇「繁花」為例,畫面精緻、台詞金句連連,但深究內容,年輕人要打拚不要躺平,當官的角色勢必是好人等刻畫,依然有來自黨的意志。

小紅書內容恐影響認同?學者:台灣應積極壯大文化

不過,使用小紅書是否可能從文化面進而影響政治認同,長期研究中國宣傳控制系統的政大國際關係研究中心教授陳至潔則持保留態度。

陳至潔表示,小紅書相對沒有那麼多政治內容,背後可能有3大因素,最主要當然是中國政府的管控;二是市場激烈競爭下,小紅書也要找到市場區隔;再來是消費者的選擇結果,當多數使用者喜愛軟性內容時,公共事務有關的內容就難以出現在排行榜上。

以目前研究而言,陳至潔指出,鮮少有實證證明因為社群媒體內容就改變個人政治態度,「改變是很艱難的過程」,多數情況下,社群媒體內容其實是強化個人既有認知,但原本就支持統一的人,確實可能因平台內容強化既有政治態度。

他說,不排除有人因為用小紅書受到影響,個人穿搭、美妝、表達上愈來愈有中國風格,使用中國用語,但是否因此就會支持統一,兩者間仍有很大一段距離。

陳至潔以美術作品為例,小紅書上許多作品會展示從零開始的雕塑過程,他就讀美術班的女兒也常在小紅書參考臨摹,但女兒對中國沒太多好感,也不會想去中國觀光。

陳至潔說,個人除了社群媒體,仍有其他對外互動管道,只要確保每天接收資訊來源多元,並非24小時都接收來自小紅書等平台訊息,其實不用太擔心年輕族群的文化表達會被某強勢文化全面獨占。

社群媒體平台、OTT影音都是文化輸出的展現,陳至潔表示,文化消費的選擇權掌握在個人手上,與其禁止小紅書,台灣不如更積極支持打造文化產品,才有利於跟中國文化相互競爭。

戴瑜慧則強調,台灣要做的是壯大自身文化內容,不需要特別對小紅書使用者貼標籤。她建議,台灣可以多做調查,先了解台灣小紅書使用現況,畢竟現在資訊相對少,再者需要更多社會教育,讓民眾了解中國政治社會制度確實跟台灣不同,中國更多宣傳都會融入娛樂、戲劇等內容。

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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