細數萊豬五波爭議點 牛肉麵、信功案負面聲量超越國會丟內臟

細數萊豬五波爭議點 牛肉麵、信功案負面聲量超越國會丟內臟

Cover Image Source:Facebook/丁怡銘衛生福利部中華民國行政院

文/張士哲

自蔡英文宣布開放含萊克多巴胺(瘦肉精)美豬、30個月齡以上美牛進口之後,引起巨量爭議。根據《ETtoday民調雲》所做的民調顯示,有75.5%民眾擔心未來食用到含有瘦肉精美豬的相關肉品會危害到個人以及家人健康,其中包含了56.8%的民眾「非常擔心」及18.7%「有點擔心」,同時有58.6%的民眾表示不能接受含有萊克多巴胺的美國豬肉進口台灣來換取台美經貿關係深化,其中包含了23.0%「不太能接受」以及35.6%「完全無法接受」。

Image Source:ETtoday民調雲

蘇貞昌「信功案」聲量超越丟內臟、反萊豬遊行

透過《KEYPO大數據關鍵引擎》來觀察關於萊豬討論聲量,自議題宣布有高達89萬7124筆討論。其中有幾個爭議引起民眾討論,丁怡銘的牛肉麵爭議,當日聲量就有29066筆;反萊豬遊行隔日的話題延燒,與陳時中、陳吉仲兩人的回應,也讓萊豬議題當日聲量來到20873筆;國民黨立委於國會內丟豬內臟也使得聲量衝至26534筆;引起最多討論的是蘇貞昌「信功案」爭議有38941筆討論聲量;隨著施行的時間接近,關於萊豬的討論也越來越多。

Image Source:《KEYPO大數據關鍵引擎》聲量趨勢(分析區間:2020/08/27 - 2020/12/13)

再看萊豬議題的正負面聲量比佔,就可以發現負面聲量高出正面聲量三倍之多,可見民眾對於議題的反感程度。同時以正負面聲量趨勢變化來看,其中有幾個負面聲量較高的討論段落。

Image Source:《KEYPO大數據關鍵引擎》網路好感度(分析區間:2020/08/27 - 2020/12/13)

全球萊豬皆可來引關注 丁怡銘牛肉麵事件負面聲量飆升

10月29日,負面聲量有5883筆,算是萊豬議題首次引起較多負面聲浪,衛福部在近2個月前已公告「牛及豬於國外使用萊克多巴胺,不在規範之列」,有立委錯愕全球萊豬皆可來台,衛福部長陳時中回應「早已公告」,即便農委會主委陳吉仲隨後澄清非全世界萊劑豬肉都可進口,不過因為陳時中的回應,以致於全球萊豬皆可來台的討論在社群討論區中發酵,引起負面觀感。

11月12日,萊豬負面聲量來到9311筆,前政院發言人丁怡銘指北市牛肉麵節冠軍使用萊牛引發軒然大波,不但業者出面反駁,丁怡銘後續道歉也無法掩蓋錯誤說法為該議題帶來的負面效益,反而「報統編請牛肉麵」更加深了負面聲量的提升。

Image Source:Facebook/丁怡銘

陳時中「萊豬不等於毒豬」負面聲量升高

11月22日為秋鬥反萊豬大遊行,當日萊豬議題總聲量為19134筆,負面聲量5459筆,隔日11月23日遊行話題延燒,由於反萊豬連署已經突破14萬人,對此蘇揆等人皆有回應,其中引起討論的是陳時中的回應,他表示尊重民意,不過也指出「美豬不等於萊豬,萊豬不等於毒豬」,此話一出再度讓負面聲量提高,使得萊豬議題負面聲量來到6038筆

Image Source:翻攝自Facebook/疾病管制署 - 1922防疫達人

在野立委國會丟內臟引反彈 蘇貞昌「信功打臉」負面聲量新高

11月27日,立院爆發朝野衝突,藍委在國會殿堂大丟豬內臟,引起國內外輿論譁然,連國內養豬協會都出面指控「侮辱豬農」,使萊豬議題負面聲量飆升至8158筆,儘管大部分負面聲量多為批評國會立委的脫序行為,但仍然使得該議題充滿負面觀感。

12月2日,行政院長蘇貞昌在質詢時搬出屏東肉品業者「信功肉品」,指出業者也贊成萊豬,不過業者卻出面表示反對,隨後業者在隔日接到消防安檢,時機敏感也遭質疑是否被「查水表」引起大量討論,由於執政者的屢次搬出民間業者想為萊豬議題佐證,但也屢遭民間業者「打臉」,蘇貞昌的「信功事件」使萊豬議題負面聲量達到最高峰,當日聲量來到12853筆,使執政者的誠信大打折扣。

Image Source:翻攝自YouTube/國會頻道

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2020年08月27日至2020年12月13日。

資料來源:

KEYPO大數據關鍵引擎》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10億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、討論區部落格等,針對討論『萊豬議題』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「網路好感度」(註2)作為本分析依據。

*註1 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。

*註2 網路好感度:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,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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