「如果你曾遭性騷或性侵,就寫這兩字!」延燒全球「MeToo運動→台版MeToo」到底是什麼?
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文/蔡瓅萱
自今年5月31日一名民進黨前黨工發文揭露自己先前在黨內婦女部(現改制為性平部)工作期間遭到合作案導演性騷擾的事件後,許多政治工作者接二連三地站出來,勇敢說出自己曾在工作時遇到的性騷擾事件。近期發聲的人數越來越多,除了政治圈外,在藝文圈也開始爆出先前沒有被說出來的性騷擾事件,有不少人認為,這或許會成為臺灣史上規模最大的「MeToo運動」。
「MeToo」的起源
「Me Too」(我也是)一詞最早是由美籍非裔女性主義者塔拉娜.柏克(Tarana Burke)在Myspace上率先提出,並將之與反性侵運動連結。在當時柏克發起草根運動,以「Me Too」一詞來串連起被侵犯的女性及有色人種,希望能夠「透過同理心賦權」(Empowerment Through Empathy),有別於旁觀的「他者」心態,用告訴對方自己也經歷過類似事件的一句「Me Too」,表達對於受到侵犯的人的理解、支持及重視。
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柏克曾在ELLE的專訪中提到,她認為最痛苦的事情除了創傷經歷本身之外,還有之後隨之而來的、龐大的孤寂感。因此「Me Too」一詞的重點分為「向外」的宣誓及向「向內」的同理,對外告訴整個社會「這件事也發生在我身上」,對內則告訴有著一樣經歷的人「我理解你」、「我相信你」,讓受到侵害的人不再陷在孤立無援的處境之中。
好萊塢性侵醜聞讓「#MeToo」標籤在社群發跡
「Me Too」真正在社群上成為一個標籤和運動,則是在2017年,好萊塢爆發性侵醜聞時演員艾莉莎.米蘭諾(Alyssa Milano)站出來表示自己也曾經受害,並且在推特上使用「#MeToo」這個標籤,帶頭鼓勵曾經受到性騷擾或性侵害的女性勇敢發聲,在貼文中她提到:「如果你曾遭受性騷擾或性侵,就寫下『Me Too』(我也是)做為這則推文的回應。」
If you’ve been sexually harassed or assaulted write ‘me too’ as a reply to this tweet. pic.twitter.com/k2oeCiUf9n
— Alyssa Milano (@Alyssa_Milano) October 15, 2017
在米蘭諾帶頭發聲後,越來越多人使用了「#MeToo」這個標籤。據BBC報導,在2017年10月15日,「#MeToo」在推特被使用了超過20萬次。後續CNN報導也指出,在當時Facebook不到24小時內全球有470萬人提及了「MeToo」,相關的貼文和評論超過1,200萬條。這場好萊塢的性醜聞風波後來也被拍成紀錄片《不可侵犯:溫斯坦性醜聞》(Untouchable)。
臺灣的「MeToo運動」
在臺灣,「MeToo運動」的發展來得較晚,在2018年一位匿名體操選手在社群上發文指控自己遭到體操教練梁梅宗性侵長達10年,後續共有4名女學生對該教練提告,在2021年加害人被判刑6年10個月。該事件也讓臺灣女人連線等婦女團體共同成立了 MeToo申訴專線,為臺灣最早和「MeToo」相關的運動。
透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統可以看見,近3年有關「MeToo運動」的相關討論中,第一個聲量高峰出現在2021年2月3日(1,067筆),為鄭家純(雞排妹)指控翁立友性騷擾的相關討論。該事件在當時引起軒然大波,從網路聲量中也可以看見在高峰日2021年2月5日的聲量高達163,492筆,總聲量更是有438,774筆之多,但這樣的高度討論並沒有帶動相關運動的發生,該事件的聲量和「MeToo」相關的聲量明顯有著巨大落差。
▲「MeToo運動」近三年聲量趨勢變化。
image soruce: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統
▲「鄭家純指控翁立友性騷擾事件」近三年聲量趨勢變化。
image soruce: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統
回過頭來看這次的事件,和「MeToo」相關的討論明顯高出許多,在高峰處(2023年6月5日)的網路聲量有3,865筆,並且事件仍在持續發酵中,也因此這次的性騷擾事件被許多人稱為「臺版#MeToo」,很可能會成為臺灣史上最大的MeToo運動,以及日後臺灣MeToo運動的代表事件之一。
分析說明
分析區間:本文分析時間範圍為2020年06月06日至2023年06月05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『MeToo』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)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。
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