仇恨政治 全球發酵
中時新聞網.2024年7月5日 04:10

(圖/本報系資料照)

 最近台灣政壇籠罩著一片仇恨,讓民眾深感冤冤相報何時了,風行草偃,政治人物的仇恨會激發台灣社會的暴戾之氣。

 首先激化對立的是立法院通過國會改革法案,其實其中幾乎每一條都是成熟民主國家國會的權力。「國會改革五法」只有「總統到國會,必須即問即答」有不妥之處,如以現在立委問政方式,大概會有損總統尊嚴,畢竟總統是民眾選出來的,法國(採雙元首制)及美國(總統制)都是總統只到國會演說而已。

 但到了總統及民進黨人士口裡卻變成國會擴權,大批傾向民進黨的人士還聚集在立法院周邊抗議,也發動罷免縣市長和立委,在賴政府上台後,台灣就不是寧靜之夏,出現了未來4年動盪不安的前兆。

 賴總統可以申請釋憲、暫時處分,但立法院還掌握預算權,藍白黨團可扼住從總統府到行政院、司法院的預算,使政府停擺,民進黨平時對中華民國不尊重,對《中華民國憲法》漫不經心,選擇有利自己的方式解釋和行使職權,現在更緊抱台獨理念,讓人民怎能相信他們是真心的擁護中華民國、護衛憲法?

 仇恨政治也在全球發酵,不要說非洲的內戰,歐洲更是最大發源地,繼右派和極右派在歐洲議會席位大幅增加,上周末法國大選,極右派的國民聯盟贏得約34%的票數,居於領先地位;新左派聯盟「新人民陣線」以28.1%居次;法國總統馬克宏領導的中間路線「同在」黨團位居第3,約有20.3%得票率。顯示法國人民選擇走向極左、極右,雙方互相攻訐,中間路線遭到左右夾攻,馬克宏注定成為跛鴨。

 仇恨政治常伴隨部落主義,就是同溫層抱團取暖,看到對方做什麼都是不對的。部落主義遇到經濟衰退,造成階級對立,再加上宗教因素,就釀成了仇恨政治的完美風暴。例如美國傳統的白人認為是移民搶了他們的工作,補貼移民的預算遠超過補貼失業,加上貧富差距,有錢人和窮人的對立更加深彼此的多重仇恨。

 在一片民粹、仇恨聲中,美國《紐約時報》表現了新聞人的骨氣。美東時間6月27日晚上10點半美國總統選舉辯論完畢,拜登口吃、衰老,疲倦神態盡顯,當天晚上《紐約時報》的主筆群召開緊急會議,發布一篇震撼性的社論:「為了他的國家,拜登必須退選」。

 其中最重的話是,選民最終在川普和拜登之間做出選擇,對選民不公平,川普會對美國制度造成嚴重傷害,民主黨應承認拜登無法繼續競選,另外以公平程序推出候選人,這是保護國家的靈魂。

 《紐約時報》發表此社論有雙重意義:一、《紐約時報》一向偏民主黨,這次對拜登和民主黨措詞嚴厲,這是為美國全民而寫,不是為黨派而寫。二、它是集體意志的意見,表示《紐約時報》主筆群的一致觀點。這篇社論刊出後,馬上引起美國及世界媒體界廣泛的引述報導,除了拜登本人、太太、核心團隊不願退選外,媒體一致不支持拜登續選。

 不管拜登退不退選,《紐約時報》在關鍵時刻的表現,確實是疾風知勁草。

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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