Re: [討論] 國防安全研究院 PTT八卦板疫情輿論分析

※ 引述《rayisgreat (在過往中無盡徘徊)》之銘言：
: 如題
: 剛剛滑臉書看到有人分享這個
: 不禁好奇了起來 (八卦板被拿去研究了耶
: 板上有人有看過這個嗎 發布日期是 2021/07/16 昨天(?)
: 做研究的是 財團法人國防安全研究院
: 標題：激化情緒對立的口水戰-PTT八卦板疫情輿論分析
: 連結：https://reurl.cc/Akz0YQ
: 2021年台灣COVID-19疫情進入社區感染階段後，隨著防疫措施升級、居家辦公的生活型態: 改變，網路社交平台自然也成為公眾情緒的發洩管道，「疫苗」這個話題似乎變得無所不: 在。在台灣輿情資訊的重要節點PTT八卦板上，我們發現了一個奇怪的趨勢：煽動情緒的敘
: 事模式正逐漸占據跟疫情有關的討論，使得八卦板作為疫情資訊交流平台的功能逐漸癱瘓: 。在這份最新的研究報告《激化情緒對立的口水戰》當中，使用了內容分析（content: analysis）、自然語言處理（natural language processing）與社區檢測（community: detection）等跨領域研究方法，利用2021年1月至5月的八卦板公開數據，共計286,552篇: 文章、9,432,306則留言，[1]嘗試拼湊出背後的蛛絲馬跡，而以下就是我們的發現。
: 疫苗政治化怪象
: 為精準鎖定和COVID-19有關之文章，我們建立了「COVID-19字典」，若文章標題包含字典: 中任一詞彙者，則標記為COVID-19相關文章，共計35,584篇文章、1,720,505則留言。利用
: 文章標題斷詞（tokenized）、關係權重（edge weight）來建立「有向多邊圖」（
: directed multigraph），最後再進行社區檢測與視覺化之後，我們印證了疫苗作為八卦板
: 疫情輿論主戰場的事實。
: BNT在輿論的脈絡中則是最政治化的一支，關聯程度高的詞彙包含「中國」、「國台辦」，
: 並圍繞著「授權」相關的「代理商」、「上海」、「復星」。AZ疫苗是最早引進台灣的: COVID-19疫苗，也是唯一一支輿論聚焦討論不良反應的疫苗，負面效果詞彙包含「副作用: 」、「血栓」。與國內外政府、人民反應有關的負面效果詞彙則有「停用」、「拒打」、: 「不敢」等。國產疫苗部分，以當時討論度最高的高端疫苗為例，比起有效性和保護力等: 真正和防疫相關的描述，其相關討論則被帶往炒股的方向，包含「股價」、「炒作」、「: 跌停」等相關詞彙。
: 存在針對民主治理設計的敘事樣態
: 我們將疫情文章產量最高者進一步篩選出 COVID-19 文章產量顯著高於其他使用者之帳號: ，共計篩選出47 個活躍帳號，共3,352 篇文章。接著按照研究期間台灣防疫主要議題的發
: 展，整理出1至5月中共國台辦、中國外交部、官媒對台疫苗論述，於該基礎上訂定了在同: 一時間軸上，與當時中共對台政治宣傳高度相符的6種立場，進一步透過排除不符合特徵者
: ，篩選出透過特定敘事策略來影響輿論的帳號。我們也歸納出讓人情緒發高燒並利用「睡: 眠者效應」來改變認知的6種敘事樣態。[2]這些文本內容多含有刺激情緒的「情緒渲染」: 句構在內，使人留下深刻印象或是激起不同立場的鄉民激辯。這些敘事處處針對民主治理: 體系的溝通，並在國際層次（台灣與民主盟友/國際表現）、政府治理（政府人民/中央地: 方）、社會層次（貧富差距）各有不同的敘事設計。議題立場與情緒渲染的篇數越接近者: ，代表其激化鄉民情緒的可能性越高。當然，也有部分活躍帳號並不屬於以上任何立場或: 敘事樣態分類。
: 存在疫情輿論戰活動集團以及「IP時空旅行者」
: 從152,012個使用者裡，我們辨識出作息最具有職業表徵的16個積極參與防疫輿論戰的活動
: 集團（共267個帳號）。另外，在曾使用過境外IP發表COVID-19相關文章的686個作者中，: 則有119個快速轉換境外IP的「時空旅行者」，他們疑似使用VPN快速周旋於不同國家之間: ，而最常被用來跳轉的IP則位於台灣和美國。
: 積極參與疫情論戰、曾使用境外IP帳號的總數高達686個，共發表3,155篇疫情相關文章、1
: ,583篇疫苗相關文章；IP所屬國家最多來自美國（29.7%），其次為中國（26.7%）和日本: （9.6%）。若聚焦中港澳IP，在9,066個帳號裡面，共92個帳號曾使用過中國（含港澳）IP
: ，發表了916篇疫情相關文章、449篇疫苗相關文章。
: 關鍵發現 Key Findings
: 在 2021 年 1-5 月 PTT 八卦板上，我們發現：
: 2 大「疫苗政治化」主題
: BNT 在輿論的脈絡中則是最政治化的一支，關聯程度高的詞彙包含
: 「中國」、「國台辦」，並圍繞著「授權」相關的「代理商」、「上
: 海」、「復星」。
: 國產疫苗部分，以當時討論度最高的高端疫苗為例，比起有效性和保
: 護力等真正和防疫相關的描述，其相關討論則被帶往炒股的方向，包
: 含「股價」、「炒作」、「跌停」等相關詞彙。
: 6 種針對民主治理設計的認知置換
: 讓人情緒發高燒並利用「睡眠者效應」改變認知的六種敘事樣態。這
: 些敘事處處針對民主治理體系的溝通，並在國際層次（台灣與民主盟
: 友/國際表現）、政府治理（政府人民/中央地方）、社會層次（貧富
: 差距）各有不同的敘事設計。
: 16 個積極參與防疫輿論戰的活動集團
: 從 152,012 個使用者裡，我們辨識出了作息最具有協同性資訊操作特
: 徵與職業表徵的 16 個推文部隊（共 267 個帳號）。
: 119 個快速轉換境外 IP 的「時空旅行者」
: 在曾使用過境外 IP 發表 COVID-19 相關文章的 686 個作者中，我們辨
: 識出至少 119 個「時空旅行者」，他們疑似使用 VPN快速周旋於不同
: 國家之間，而最常被用來跳轉的 IP 所屬國家為台灣和美國。
: ......
: 全文共 59 頁 以下是 pdf 連結
: https://reurl.cc/4aGWYv
: 代結論
: 與台灣民主化一同成長的批踢踢八卦板至今已經是許多鄉民生活「不可分割」的一部分，: 也是許多媒體朋友樂於分享的資訊來源，我們認為保存板上意見的真實性樣態攸關民主社: 會的健康發展。透過分析敘事與數據，我們拼湊出了八卦板過去幾個月疫情輿論戰更清晰: 的樣貌。引領風向、占領輿論篇幅、運用敘事邏輯和情緒渲染來構框疫苗的現象，使得最: 後公眾映入眼簾的印象是這樣的：誇大AZ、Moderna等進口疫苗之不良作用、錯誤詮釋死亡
: 率的關聯性、以「炒股」扣連國產疫苗，再加上所謂的「人民的疫苗選擇權」，引導輿論: 的方向就呼之欲出。於是，在群眾尋找情緒出口之際，實際上也可能為中國製造的科興與: 國藥疫苗打開一個訊息窗口。在現行法規之下，目前台灣並沒有辦法進口中國製造的COVID
: -19疫苗，醫藥用品的進口向來由專業的主管機關進行審查，它們唯有以輿論的形式才能夠
: 嵌入（embedded）台灣社會的裂隙；藉著輿論與指揮中心的論述競爭，同時對台灣政府製: 造防疫施政的壓力。
: 策略性資訊操作（strategic information operations）已成為資訊操作（information: operation）研究領域中重要的一環。本研究目的在於向社會大眾揭露我們所觀察到的現象
: ，不過礙於研究限制，並未能證實現象背後是否存在真實的利害關係網絡。我們僅希冀能: 在全民正與疫情奮戰的當下，提供訊息疫苗來保護大眾的心理健康，網路口水戰不僅可能: 造成情緒感染，經過刻意設計渲染的文本更可能改變你的腦內認知。

這篇覺得這篇文章 怪怪的 好像PTT就是敵人拿來帶風向的機器

卻忘了順風的時候一樣也有加乘的效應 把聲音放大

如今不怪自己做不好 反而怪傳聲筒非常有用 將反對的聲音放大

不過PTT的確是一個值得研究的論壇 能活這麼久的BBS論壇其實很少
這些ID也不算是反政府

以下有幾個ID認識耶 smalltwo hugh509 turbomons devidevi DustToDust
在八卦常會看見

另外gogobar好像都是噓文較多

Pietro會出現在政黑 CavendishJr也是

longyin這帳號通常都會出現在軍武板 以前其實偶爾會在八卦板發文
文章內容也蠻理性 只不過被蘋果扣過帽子後 就很少在八卦發文

A6的印象是讀江西醫學院(不確定 只是有印象 有錯對不起)

realtw就廣西人 有印象的ID就是這樣 純粹個人的印象以及感覺 不是很有證據的文章

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本次研究共計篩選出了 47 個活躍帳號，共 3,352 篇文章。

我們透過發文活耀程度、議題立場、情緒渲染文本一步步篩選，最終歸納出 6 種敘事
樣態

這 6 個立場包含：「讚揚中國防疫措施」、「排他性敘述/給我上海復星 BNT」、

「引入中國系疫苗」、「批評台灣科技防疫措施」、「抨擊疾管家」、

「抨擊國產/國內疫苗相關措施」。

3刪除僅發表一篇文章之作者後，發表量顯著（α=0.01，47 篇）高於其他使用者之帳號
清單如下：

COCOCCC、lpbrother、YU0121、violetking、smalltwo、

amilkamilk、david190、chen0625、realtw、ptt987654321、leo0873、

ivorysoap、ilw4e、bul、derekhsu、osalucard、kaky、ben108472、

butten986、ezJapan、eddisontw、A6、l42857、caeasonfb、gogobar、

mean、diedo、Whitening、Pietro、yangzy、hugh509、turbomons、

devidevi、douge、jimgene、elfria、werqq、WuSam、sted0101、ioupoiu、

neil136、TsukimiyaAyu、CavendishJr、DustToDust、s505015、

longyin、Induction。

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