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賴皮寮、反課綱去中國化…學者解析中國介選背後盤算:只要證明藍綠白都很爛,共產黨就沒這麼醜陋

賴皮寮、反課綱去中國化…學者解析中國介選背後盤算:只要證明藍綠白都很爛,共產黨就沒這麼醜陋

陳子萱

政治社會

取自賴清德臉書

2023-12-27 16:42

2024大選進入最後倒數,台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)週三(12/27)發布大選認知操作的最新報告,團隊發現,越接近選舉、境外勢力越容易操作民生經濟議題,引發民眾對於現狀的不滿。而近期各黨總統候選人延燒的違建爭議,其實也都與中國官媒論述不謀而合。

 

台灣人工智慧實驗室今天公布最新報告,分析12月18日到12月25日間臉書、Youtube、批踢踢、抖音等平台的不正常帳號使用狀況,發現不少留言透過總統大選的熱門話題,包括違建土地爭議、中國終止ECFA、課綱去中國化等,擴大輿論影響,背後可能與境外勢力的認知操作相關。

 

賴侯柯的「三塊地」 對執政黨攻勢最凶猛

 

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾,在美國透過視訊與會解釋,AI Labs是藉由大型資料模型,來分析特定「不正常」使用者的行為模式。所謂不正常的使用者主要有三大類,包括公關公司請來的寫手、由程式控制的帳號、來自中國的「五毛」寫手。

 

杜奕瑾指出,這些使用者的共同特性,就是論述口徑一致、共同留言行動,在社群平台上發展出「協同行為」,群起在平台上發展論述、影響特定候選人的聲量或觀感。

 

以臉書來說,團隊主要分析的兩大「協同群組」底下,分別有439個帳號、170個帳號,同時在操作輿論話題。且整體來看,從9月到12月間,兩大協同群組的留言,和中國官媒論述一致的比例分別有42.6%、37.2%,可見社群討論的走向並不單純。

 

「這週最大的話題其實就是『三塊地』:賴清德老家、柯文哲農地、侯友宜文大套房。」杜奕瑾說,從最新分析報告可以看到,現在最多的網路互相攻擊的是土地議題,「且最主要被攻擊的政黨,也就是目前的執政黨。」

 

分析團隊進一步指出,本週各平台都出現攻擊賴清德老家違建的論述,並以批踢踢、臉書的操作程度最高,而中國官媒在12月19日到12月21日間也有相關論述。

 

根據分析,在臉書,協同群組和中國官媒的呼應程度最高達33.83%;在批踢踢,最高的呼應程度也有16.55%。兩平台的操作手法,多是重複留言「賴皮寮」、「賴著不拆」,洗版製造反對輿論。

 

而若觀察本週各平台的輿論走向,在批踢踢,約有14.1%論述是反對民進黨(如炒房、不關心消防員)、7.5%反對柯文哲(批評持有房產)、4.3%反對賴清德(批評無視違建問題、裝死不解決)。在臉書,約有6.6%論述是反對民進黨、5.8%反對賴清德、3.3%反對國民黨。在Youtube上,則約有9.1%論述反對民進黨,5.5%論述反對台灣政府,但有5.5%論述是支持柯文哲。

 

值得注意的是,在抖音的討論則有傾向藍白陣營的趨勢。據分析,抖音平台上,約有12.8%論述是肯定柯文哲,包括稱讚柯是唯一出來支持消防員的候選人、認為柯是韓粉的唯一選擇;5.1%論述是肯定國民黨,例如希望國民黨能執政,才可維持兩岸和平、經濟繁榮。

 

杜奕瑾也觀察,批踢踢的協作群,比較容易「文不對題」,也就是不管是什麼樣的文章話題,留言都能轉到欲發展的論述方向。而臉書則比較能「切中題目」去打空戰。

 

接近大選  中國強攻教育和經濟議題

 

若從9月到12月間的長時間分析來看,團隊報告則發現,9至11月中國官媒主打以戰爭恫嚇台灣、指責台灣政府將推向戰爭邊緣。不過到了12月、越接近大選,中國則轉而強調教育和經濟議題,包括主打中國ECFA終止對台灣的影響、台灣高校倒閉潮、台灣課綱去中國化等。而類似的輿論變化,也能在各平台的協同論述裡看見。

 

「大家以為我們民主國家是在國內選舉,但其實有一個很大的參與者,並不在國內。」杜奕瑾說,從長期的輿論變化來看,這些協同群組,既非國民黨、也非民進黨,「應該是跟境外勢力有關係的。」

 

加拿大約克大學副教授沈榮欽則分析,這些輿論都希望激發民眾對現狀的不滿。

 

「對中共來說,喊出直接下架民進黨是比較困難的,最好的方式就是破壞人民對於國家制度的信任,」他指出,也就是透過輿論讓民眾對總統、立法院、司法、新聞媒體等所有一切的不信任,「我不需要說共產黨好,只要證明藍綠白都很爛,大家自然而然就會覺得,共產黨沒有這麼醜陋了。」

 

不過沈榮欽也提醒,目前這些數據分析還是有限制。例如沒有金流資料,很難找到帳號背後真正的源頭,「要知道是誰在操作?這其實是不容易的。」

 

此外,如何從數據裡發現,這些帳號發揮多少的效果、擴散程度有多大?他認為,按目前的研究方法很難做到。而就算能量化出擴散效益,也難定義其效果是否「成功」。他解釋,像是美國有些搖擺州支持率只差2%,社群就只要去操作這2%的選票,就能改變選舉結果了,但從量化數字來看擴散可能不大。

 

如何從數字看出社群的關鍵影響力,還需進一步研究分析。

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