image source:國防部FB
文／葛緯詩
近來中共軍事動作頻頻，針對台灣的挑釁行為日趨嚴重，兩岸局勢升溫，也帶動徵兵制與募兵制議題的討論。根據《ETtoday新聞雲》民調顯示，台灣人有66%支持徵兵制，且52%過半數挺男女都服兵役，不過在18、19歲族群中，雖有高達96%表示願意上戰場護台，同時該族群又有87％拒絕恢復徵兵制，獨特現象被網友譏諷是「靠鍵盤喊打喊殺」。
台海局勢緊張 全面恢復徵兵制聲音再起
透過《KEYPO大數據關鍵引擎》調查，近一個月（2020/09/06~2020/10/05）區間，徵兵制、募兵制，以及教召的聲量變化。徵兵制討論竄升源自9月27日，台北市議員徐巧芯在網路節目上拋出全面改回徵兵制，且女性也要當兵的方法，使後續聲量快速發酵，是該議題的關鍵領袖。
9月30日民進黨前立委林靜儀酸徐巧芯「她現在就可以報志願役了，幹麻等別人徵兵妳」，徐巧芯在臉書回擊「我談的是義務役，你跟我談志願役？」並理性分析義務役與志願役的差別，反酸那些喜歡嗆女生為什麼不現在就當兵的人「是不懂、還是不敢面對」，被許多網友推說是「邏輯正確」，創下徵兵制的網路聲量9,315筆的最高峰。
相較之下，募兵制的聲量雖然隨徵兵制的討論被帶動，但仍遠不及徵兵制的討論，網路聲量僅三分之一不到。最高峰出現在10月3日，陳水扁於臉書說「馬英九不顧軍方反對硬推全募兵制」發酵，徐巧芯回擊「蔡總統上任已經五年完全不調整，不就更失職」，網路聲量有1,828筆。
▲徵兵制的網路聲量遠高於募兵制的3倍。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間:2020/09/06~2020/10/05)
教召延長惹批評 網友質疑對後備戰力的幫助
針對教召的討論，因為9月30日國防部拋出未來教召一年一訓、一次兩星期的計畫在網路上發酵，網路聲量達9,232筆。卻有不少網友反彈，質疑此作法對強化後備戰力的效果，也有人認為站在公平原則上應優先教召只當四個月的訓練役。不過國防部長嚴德發回應，儘管軍事訓練役逐年成長，為了因應作戰需求，教召對象仍以戰力越強的志願役與一年期志願役為優先。
由於徵兵制的話題討論已先行發酵，不少網友認為不恢復全面徵兵，反而以教召延長的方式補救後備戰力，批評是畸形的國防體制。觀察這一個月網友對教召、募兵制、徵兵制的網路好感度，可以發現募兵制的網路好感度最低僅11.94%，教召其次13.19%，徵兵制的網路好感度16.11%最高。
▲募兵制的網路好感度最低僅11.94%，教召其次13.19%，徵兵制的網路好感度16.11%最高。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路好感度(分析區間:2020/09/06~2020/10/05)
爽喊台獨卻不想當兵 恢復全面徵兵制變照妖鏡
從探索概念看網友支持徵兵制的幾個因素，從徐巧芯拋出比照許多國家女性也要當兵的國防政策，並以身作則表示「我自己也願意」，民進黨桃園市議員王浩宇隨即脫口說「我沒有要喔」，強烈的對比讓他臉書被網友灌爆是「鍵盤保台」。
除此之外，義務役預官停考，導致後備軍官嚴重缺額影響戰力，卻不見改善方法，以及年輕人表示願意上戰場保家衛國，但反對恢復全面徵兵制的態度，都是近期台海局勢快速升溫下，恢復徵兵制呼聲竄高的因素。
▲徵兵制的探索概念中，女性是否要當兵、誰應該上戰場等都是議題攻防的重點。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/探索概念(分析區間:2020/09/06~2020/10/05)
但從這一波討論是否恢復徵兵制的關鍵領袖，藍綠大咖幾乎都缺席其中，新生代也沒有幾個人跳出來。除了有上網路節目談論的來賓，國民黨仍只有徐巧芯扮演關鍵領袖的角色，持續就此議題發聲；民進黨只有其智庫副執行長吳怡農跳出來，重申自己過去支持義務役的立場，表示「保護國家本來就是每個人的事」，也不見其他綠營人士聲援附和，可見仍然是許多人不願直接面對的議題。
▲徵兵制討論的關鍵領袖中，不少藍綠大咖都缺席。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/關鍵領袖(分析區間:2020/09/06~2020/10/05)
分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2020年09月06日至2020年10月05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、討論區及部落格等，針對討論『徵兵制、募兵制、教召』相關文本進行分析，調查「網路聲量」(註1)、「網路好感度」(註2)、「探索概念」(註3)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
*註3 探索概念：將主題的文章進行概念分群（Concept Clustering），幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈；群中存在較
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