如何防範「第五縱隊」?沈伯洋澄清非監控:盼建立申報機制、管理辦法
三立新聞網 setn.com.2024年6月10日 22:10

記者盧素梅/台北報導

民進黨立委沈伯洋日前提出要管好「第五縱隊」,引發爭議。(資料照/記者鄭孟晃攝影)

民進黨立委沈伯洋日前提出要管好「第五縱隊」,引發爭議。他(10)日接受訪問時則改口說,「監控真的很可怕,我們絕對不會做監控」,而是要針對立法委員、村里長等高風險人員建立「透明化機制」,赴中前先申報。至於針對中國配偶議題,他認為中配像「被害者」,應該保護他們,而不是污名化。

沈伯洋日前接受專訪時指出,第五縱隊不完全是中共間諜,也不是一開始就背叛國家,但中共可能威脅在中國做生意或有妻小在中國的人,這類「高風險群」有幾十萬人,台灣應該要有應對第五縱隊,和潛在的在地協力者,遭外界質疑是在針對中配,引發爭議。

對此,沈伯洋今天上午接受廣播節目《POP撞新聞》專訪時表示,其實他不太喜歡用「第五縱隊」這個詞,因為代表「預設他們是間諜」的意思,但間諜是另外一回事,若已經符合間諜的定義,法律要直接進來,因此,他要討論的是「不是間諜」的部分。

沈伯洋說明,中國很擅長做統戰、交朋友,前年曾有外包公司洩露了「統戰名單」,當中洋洋灑灑列了一堆人,其中還包括藝人吳克群。他說,這並不代表吳克群是間諜,而是中國將其列為「想要積極接觸的人」,然後想透過這個人做什麼事情,這才是統戰的邏輯,如同透過扯鈴教練、華航機組人員想取得蔡英文行程,這就是一個統戰行為。

沈伯洋表示,新聞曾揭露有一批退將簽署「投降協議書」,代表若中國打來,他們願意投降,這對台灣來說是很大的危害。他說,他通常會用「風險高不高」取代「第五縱隊」這個詞,假設這個人與中國接觸多,又會接觸機密,這個人的風險就會高,其中風險最高的一個是立法委員,另一個則是村里長,因為前者可以接觸大量國家機密,後者則是地方民防的指揮單位。

沈伯洋並表示,因此他提案修法,比照縣市首長,新增立委赴中需要報備的條款,未料引起國民黨團總召傅崐萁的憤怒,至今已經在程序委員會被擋了6次,這禮拜應該會擋第7次。他強調,他不是不讓立委去中國,而是要透明化,告訴國人去中國見了誰、層級有多高、有沒有可能有統戰行為。

黃暐瀚追問,立法院作為監督行政機關的單位,似乎不應該被陸委會聯審會反監督?沈伯洋表示,其實這個法案是他在民間的時候就寫了,他認為,立法委員去中國並非行使監督權,如同出國前辦護照要經過外交部,繳稅要通過財政部審查,加上專業審查還是最重要的,而且這個專業審查不是不讓他們去,而是為了透明化,何況歷年來,聯審會根本沒有拒絕過人,只是審查後將資料公告上網,並在審查過程中提醒風險在哪。

至於沈伯洋是否主張要監控30幾萬名中配和中生?沈伯洋回應,「監控真的很可怕,我們絕對不會做監控」,而且他從頭到尾沒有講過要監控,他曾提出「代理人法」草案,要求符合「A+B」兩要件的人要去法務部調查局登記,其中A要件包括「接觸中國黨政軍(指簽契約、拿錢、利益交換等)」,B要件則是「做了一些違反民主的行為」,若只是單純接觸,沒有干預選舉、散播假消息等行為,完全不受規範。

沈伯洋認為,這個族群更像是「受害者」。家人在對岸,現在住台灣,左右為難,赴陸返陸,還常會被調查或交辦事項。簡單的說,只要不涉及收受對岸利益,回台後也沒有政治活動的,基本上都不會有問題,他想建立的是「申報機制」、「管理辦法」,絕對不是外界解讀的「資訊監控」、「監聽」或「掌握行蹤」。

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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