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為什麼不結婚?晚婚(不婚)化的關鍵政策議題指認和輿情分析

◎  陳揚中*、王光旭**、楊智宇***

    由於現今政策環境日益複雜化,政府要處理的事務與解決的公共問題也愈來愈多元、複雜且繁重。如何即時觀測與辨識各項重要的政策議題趨勢,又能在有限的人力與資源下快速的探索重要之系統議程,精準聚焦關鍵問題,進而制定政策有效地處理公共問題,不僅是社會公眾期待政府應該展現的治理能力,也是政府為有效同時回應各類公共問題而應該努力的。
    然而,各項社會議題都有其複雜的背景脈絡,理解社會的方法與視角也十分多元,縱然或許我們難以窮盡各種方式而能對所有事物得到全觀性的理解,但也至少應盡力避免公共政策的制定如同盲人摸象或刻舟求劍的故事般,堅持從片面的視角觀察與理解社會現象,或者以不合宜且過時的訊息、紀錄、甚至於價值偏見作為決策與行動的前提。因此,嘗試建立一套系統性的關鍵課題辨識以及政策議題指認與分析之流程,將有助於公共政策制定的討論與決策過程得以進行合理的論證(argumentation)。
    在當前各種重大的社會議題領域之中,以晚婚(不婚)化的課題為例,倘若政府決定「出手」,嘗試減緩此趨勢,讓有意走入婚姻生活者能夠有提早結婚的動機誘因或者適當的政策支持。在決定相關政策該如何推行之前,除了對外參考或仿效國際相關的政策做法外,對內也應該理解國內所面臨的政策環境以及社會態度,避免對問題的實質或形式認定上發生錯誤(Dunn, 2004: 184),也就是犯了第三類型錯誤(the error of the third type),進而解決一個錯誤的問題(Raiffa, 1968: 264)。
    也就是說,在進入政策方案規劃之前,如果能針對政策議題做好系統性地探索和分析,將有助於我們更精準的指認關鍵問題。包含針對問題的情境脈絡、相關資料數據、甚至社會輿論和價值等主客觀資訊加以分析,進而聚焦在我們實際面臨的情境問題,基於合理的論證、因果關係假設、甚至資料建模的分析與預測結果量身訂做合適的政策方案,而非僅仰賴直覺或直接參考其他案例的作法與經驗來擬定政策。例如,盤點各種結構化與非結構化的資料建立一個關於「晚婚(不婚)化」的政策議題資料庫並進行初步分析,而後透過相關領域中的學術專家和政策實務專家協助進行關鍵議題指認,再進行政策預評估,識別相關資料間的關係,確定適合案例的資料建模與分析技術,進而展開資料建模程序與持續的最佳化和反覆運作,並配合分析結果規劃合適的政策方案。
圖1:關鍵政策議題的辨識與指認流程
資料來源:自行繪製。
圖1:關鍵政策議題的辨識與指認流程
資料來源:自行繪製。
    其中,網路輿情的探勘和分析有助於快速解及時地了解民眾的主觀意見,包含相關議題的討論聲量、正負情緒比、以及存在哪些不同的討論面向,進而補充民眾在何晚婚與不婚的考量上,可能的關注焦點、價值選擇和社會趨勢。例如,圖2呈現了相關輿情在過去一年間具有穩定大量的討論聲量,且負面情緒也穩定的高於正面情緒;圖3則呈現當中的熱門文章,可從中了解焦點話題;以圖4為例,則可進一步檢視討論內容,並配合AI輔助呈現快速摘要。
圖2:晚婚、恐婚、不婚輿情之情緒分析。
資料來源:晚婚、恐婚、不婚輿情討論,觀測期間2022/11/01~2023/10/31。
圖2:晚婚、恐婚、不婚輿情之情緒分析。
資料來源:晚婚、恐婚、不婚輿情討論,觀測期間2022/11/01~2023/10/31。
圖3:關於晚婚、恐婚、不婚的網路熱門文章
資料來源:晚婚、恐婚、不婚輿情討論,觀測期間2022/11/01~2023/10/31。
圖3:關於晚婚、恐婚、不婚的網路熱門文章
資料來源:晚婚、恐婚、不婚輿情討論,觀測期間2022/11/01~2023/10/31。
圖4:關於「躺平世代」的網路熱門文章之AI摘要分析
資料來源:晚婚、恐婚、不婚輿情討論,觀測期間2022/11/01~2023/10/31。
圖4:關於「躺平世代」的網路熱門文章之AI摘要分析
資料來源:晚婚、恐婚、不婚輿情討論,觀測期間2022/11/01~2023/10/31。
    綜上,網路輿情分析與AI輔助,有助於我們更即時的掌握議題趨勢。當然,過度依賴輿情觀測結果,可能也會造成負面影響,特別是當難以區辨「假消息」和「網軍」帶起的輿論風向時。但納入網路輿情的探勘與分析,對於政府即時觀測重要議題趨勢,以及對循證政策制訂的助益上,仍應是值得嘗試的做法。

參考文獻

Dunn, W.N. (1994). Public Policy Analysis: An Introduction, 2nd edition, Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Raiffa, H. (1968) Decision Analysis: Introductory Lectures on Choices Under Uncertainty, Reading, MA: Addison-Wesley.


* 國立政治大學公共行政學博士,銘傳大學公共事務與行政管理學系/世新大學行政管理學系兼任助理教授,Email:[email protected]

** 國立臺南大學行政管理學系教授。

*** 意藍資訊資深數據分析師。


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