【#Me too持續發酵2-1】風波從政壇延燒至各領域 2024總統大選結果也受影響?
匯流新聞網.2023年6月12日 11:21

【#Me too持續發酵2-1】風波從政壇延燒至各領域 2024總統大選結果也受影響? 189

CNEWS匯流新聞網 記者潘語綺/台北報導

台灣「#MeToo」風波延燒,從政壇到各行各業,共通點幾乎是在職場,或是存在著上對下的權力關係,也許華人社會文化強調「以和為貴」,不想破壞團體和諧氣氛的狀態下,遇到性騷擾多半只能藏在心裡,當下無法訴說。

但現在整個局勢已不一樣了,尤其即將到來的2024總統大選,似乎在在處處都處碰到選舉敏感神經。文化大學廣告系教授鈕則勳分析表示,去年主導選舉的議題是「論文門」,今年則是性騷、性平的問題成為選戰的大熱門,他說,這把火從民進黨開始燒,直到幾乎所有政黨都有案例,甚至變成了一個運動的概念,或是一個「顯著的議題」,在在顯示台灣在性平及性騷擾的防治,還是有一定程度在法令跟制度上,有許多要補強的部份。

鈕則勳認為,從去年開始以學習倫理的「學倫」為主題,要求政治人物的學歷不可造假、論文不可抄襲;今年則對政治人物的人格有高規格要求,不可表裡不一,不可表面上形象很好,私底下卻到處伸鹹豬手。他認為對於要從政的政治人物來說,有警醒作用。他建議候選人在目前的議題上想獲得選票,互相攻訐是沒有效果的,一定是要用攻守兼具的操作方法,必須針對制度政策方面,不足的地方去尋求解決問題的方法,才能開拓選票。

資深媒體人羅友志則認為,社會氛圍已將性騷案件變成政治鬥爭工具,他相信所有挺身而出的性騷被害者,但在台灣任何事好像一沾染到政治,就變得詭譎、有心人會利用事件來做政治操作,這就是台灣政壇長久以來的惡習。

羅友志說最重要的是「不知道社會大眾有沒有在這些事件上感同身受?」希望各政黨的文宣部或是婦女部,能說明「如何健康改善性騷擾的工作環境?」他指出,表面上以為的加害人及被害人,經過調查後,都可能有誤會,甚至變成政治鬥爭清算反撲的工具,他認為現在的狀況根本像在「獵人名」,讓許多有心人在社群媒體上「蹭熱度」,他認為人格成熟的人,絕不會跟著瞎起鬨,任何性騷事件都應該以調查為重。

他表示《性騷擾防治法》重點就是在防治,若自身遭到投訴,就不要硬拗喝醉、沒那意思、只是開玩笑,經過這次遍地開花的MeToo事件,應該對全國國民有所教育,羅友志強調,在任何案子進入性平調查後,即便調查完畢,在之後若被害者持續遭到霸凌、被恐嚇、丟工作,案件都應該立刻再次開啟調查,這樣才對受害者有幫助。

玄奘大學廣電系系主任陳偉之認為性騷擾事件,到處都是,職場亦然;但此事件對於總統大選的影響沒什麼影響。他說,民進黨黨主席暨總統候選人的賴清德有出面止血,提及無論會否影響選情都會辦,陳偉之更認為性騷風波只是一時的新聞話題,實際深入思考的話,台灣的民眾投票時對於某黨的支持,意識形態仍非常強,能改變此投票狀況的,唯有「時間」能解決,陳偉之說,「就等台灣的世代更迭」。

照片來源:民進黨提供

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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