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大數據分析/哀嚎!實名制台灣人還是買不到口罩的五大苦處

大數據分析/哀嚎!實名制台灣人還是買不到口罩的五大苦處

武漢肺炎防疫當前,口罩之亂卻還沒平息,網友們的焦點都在哪裡呢?

解析1:湯姆熊群情報站

以「湯姆熊群情報站」為筆名的字媒體作者,提供相當多防疫資訊,更整理了各縣市實名制購買口罩的指定藥局,以及酒精的購買地點,成了該議題中綜合討論度相當高的關鍵字句之一。

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解析2:一不三要

因應口罩供需失衡,許多人開始倡導「優先給需要的人」,疾管署也提出「一不三要」的口號,表示「開放空間不用戴口罩」,而「慢性疾病患者、有呼吸道症狀者、進出醫院者」等高風險患者則要戴口罩。

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解析3:PFE

你知道口罩分種類嗎?常見的標示為BFE(細菌過濾效果)、PFE(粒子過濾效果)與VFE(病毒過濾效果),其實這些經過認證的口罩都可以抵擋他人的「飛沫」,而PFE的過濾孔徑也已經小到能抵擋大多流感、冠狀病毒,所以與其糾結是哪種過濾效果,更應該確認是否有衛福部核准字號與「CNS(國家標準)標章」,正確佩戴才行喔!

image source:臉書

口罩難買爭議多,網友到底在氣什麼?

口罩政策詬病多

口罩實名制從2/6上路,雖然美意是希望能相對保障所有人的購買權益,但每家藥局開賣的時間不同,也不是所有上班族都有時間可以排隊,還有計程車司機抱怨,雖然乘客都希望他能夠戴口罩,但他沒時間排隊買口罩,生計與健康陷入兩難的情況。

另外,都會區與偏鄉區也面臨口罩供需失衡的問題,都會區人口眾多,實際購買的人數遠超過戶籍統計;而偏鄉地區雖然人口較少,但特約藥局數量也少上許多,人口集中於一家藥局購買,結果舟車勞頓還是買不到的情形也時有所聞。

口罩詬病

No.5:成人一週2個口罩真的夠嗎?

健康民眾尚不需要隨時戴口罩,但感冒與其他病症的人,其口罩需求較高,還有需要時常前往醫院復健、洗腎等病患與老人,一週只有2片在外人眼裡也真的是不敷使用…

雖然現在前往醫院的病患能夠與陪同人各索取1片口罩,但網友也擔心,口罩的供需無法平衡一天,對防疫、病患都是潛在的危機。

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image source:臉書/台大醫院

No.4:到底要不要戴口罩?

疫情爆發初期,為了避免民眾過度恐慌、搶購醫衛用品導致真正需要的人買不到,政府積極宣導正確的口罩配戴時機、強調健康的人不需時時戴口罩,但隨著確診人數的案數攀升,開始有不少人質疑「到底要不要戴口罩」?

有網友就表示,雖然知道自己健康無虞,但無症狀患者的出現,以及無法確認他人是否隱瞞病情,都讓民眾擔心自己會在無意中被他人傳染,戴與不戴恐怕成了國人心中的難題之一。

image source:unplash(示意圖)

No.3:有執照卻不能賣口罩?

為了避免口罩被哄抬價格、偷偷出口他國,政府開始徵收口罩工廠,統一制定價格與管控口罩數量,但並非所有合格廠商都被徵收,不少口罩廠商因通路受到影響,只好鋌而走險私下販賣,沒想到曝光後卻被吊扣存貨,有網友就質疑不徵收又不給人家賣,根本是在斷人生路。

而經濟部也立即回應,表示徵收是採三階段進行,剩下的徵用書也已寄出,將全面徵收口罩工廠;也有口罩業者表示,希望等新的生產線就定位後,可以徵用與商用分流,防疫之餘也盡快讓口罩回歸市場機制。

image source:YouTube

No.2:排隊惹民怨

不管是超商限購還是實名制購買,民眾都要面臨「排隊」的問題,許多人都抱持著「有排有機會」的心態前往指定通路購買,但排了好幾個小時卻撲空不免會引起民怨。

除了民眾心裡頗有微詞之外,超商店員、藥局人員也是有苦難言,因為有不少排隊卻買不到口罩的民眾,將怒氣發洩在第一線的服務人員身上,謾罵、莫須有的指控都有,加上分裝口罩增加其工作負擔,甚至有藥局產生停賣的念頭...對此,也有網友感謝工作人員的辛勞,病呼籲大家共體時艱、將心比心,一同團結抗疫。

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No.1:實名制還是買不到

實名制的美意在於保障每個人的購買權益,避免有閒的人重複排隊購買、壓縮到其他需要者的權益,不過實際執行起來,卻成了網友另外一種惡夢的開始。

實名制實施後,購買通路縮小為健保特約藥局,便利性不及遍佈全台的四大超商,加上上班族多沒有時間可以排隊、前往購買,下班後可能也早就銷售一空,更別提都會區、偏鄉區實際供需平衡的差異,因此許多網友抱怨這是「看得到、吃不到」的政策。

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image source:臉書(示意圖)

【網路溫度計調查結果之圖文,未經授權請勿轉載、改寫】

分析說明:

本研究資料由《KEYPO大數據關鍵引擎》提供,分析時間範圍為2020年01月01日至2020年02月19日,約兩個月。

系統觀測上萬個網站頻道,包括新聞頻道、Facebook、PTT及各大討論區、部落格等,針對討論『口罩』相關文本進行分析,並根據網友就該議題之討論,作為本分析依據。

本文所調查之結果,非參考投票、民調、網路問卷等資料,名次僅代表網路討論聲量大小,不代表網友正負評價。

本篇分析報告使用「KEYPO大數據關鍵引擎

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