數位中介服務法引眾怒!負面聲量飆 學者:比論文衝擊還大
網路溫度計.2022年8月24日 09:24

image source:YouTube/NCC

文/陳宣懿

國家通訊傳播委員會(NCC)提出《數位中介服務法》草案,將納管PTT、Dcard、YouTube、Facebook、LINE等平台,因有危害言論自由的疑慮,引起反彈。對此,台灣藝術大學廣播電視學系教授賴祥蔚認為,若《數位中介服務法》草案通過,未來在網路聊政治、聊八卦,幾乎都可能被檢舉就下架。賴祥蔚說:「其實要遏止假訊息,加強實名制最快最單純,做到『言責自負』就可以了。」究竟這一週以來《數位中介服務法》的網路聲量如何?網友近期討論《數位中介服務法》會出現哪些關鍵字?

《數位中介服務法》聲量逼近10萬 網友灌爆蔡英文臉書

根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統(日期:2022/08/15~2022/08/21)統計,《數位中介服務法》近一週聲量出現兩個聲量高點。聲量最高點出現在8月20日,共98,002筆討論。因為《數位中介服務法》有許多意見仍待釐清,因此,NCC當天宣布暫緩辦理8月25日中介法草案公聽會,待釐清各界意見後再行辦理。不少網友灌爆蔡英文總統臉書,而新北市長侯友宜也發文表示,「不論什麼觀點,每一個人說話的權利, 我們都應該要全力捍衛!」

另外一個聲量高點則是出現在8月18日,共14,296筆討論。NCC當天舉行第3場「數位中介服務法草案公開說明會」,找來PTT、Dcard、巴哈姆特、臉書、LINE等網路平台業者與會,也讓社會掀起討論。與會業者認為此法有許多技術與實務上無法做到的部分,PTT法務部顧問許哲仁更直言,PTT非營利平台,草案要求大的商業平台應該要負擔特別義務。「若PTT也被納管,根本不可能做到,將形同關站。」

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

負面情緒筆數遠超正面筆數 好感度低至0.23 學者:反彈有道理

根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統(日期:2022/08/15~2022/08/21)統計,網友近一週對《數位中介服務法》的好感度僅有0.23,負面情緒遠多於正面情緒的筆數。負面情緒的聲量是正面情緒的4倍。中國文化大學廣告學系教授鈕則勳則表示,「此法衝擊民進黨年底選情,比林智堅論文衝擊還大,因為直接挑戰憲法言論自由的底線。」東華大學教授施正鋒進一步指出,負面聲量會如此大因為中介法從源頭去管制,讓人感覺到在控制思想,會讓人質疑難道行政權真有那麼大,所以反彈是有道理的。PTT有網友認為,「NCC砍掉好嗎?沒功能的組織」、「綠色恐怖,開始要限制網路言論了」。多數人不滿NCC推出數位中介服務法,就連行政院長蘇貞昌也定調踩煞車。

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

數位中介法近一週關鍵字 「惡法、侵害、言論自由、撤回」入列

根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統(日期:2022/08/15~2022/08/21)統計,近一週《數位中介服務法》網路關鍵字,除了「NCC、國家通訊傳播委員會」,包括「強推、惡法、侵害、言論自由、撤回」等都包含在內。NCC要推《數位中介服務法》草案,但還在公開說明會階段就已經引發「侵害言論自由」質疑聲浪。不少人認為《數位中介服務法》是惡法,NCC不應該強推此法。對此,NCC強調,該草案僅為初版,先前所蒐集的各項建議,都會審慎評估考量,沒有部分人士所稱「強推」之情事,希望本草案能回歸理性討論。

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

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分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2022年08月15日至2022年08月21日。

資料來源:

KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:累積超過30億筆以上的網路數據庫,其內容涵蓋新聞媒體、社群平台、討論區、部落格、地圖評論等網站。

研究方法:
系統觀測上萬個網站頻道,包括各大新聞頻道、社群平台、討論區及部落格等,針對討論『數位中介服務法』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「熱門關鍵字」(註2)、「網路好感度」(註3)作為本分析依據。

*註1 網路聲量:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統,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。

*註2 熱門關鍵字:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統,萃取網路上的文章與主題共同出現的關鍵熱詞;次數越多,字詞越大;可用來釐清核心議題與重點人事物。

*註3 網路好感度:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統,系統利用語意分析對每篇主題文章進行正面、負面、中立的情緒判讀,並計算正面聲量與總聲量之比率。

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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