議題觀測：為什麼不結婚？「晚婚／不婚化」的輿情分析和政策議題管理｜陳揚中、王光旭、楊智宇

陳揚中

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

王光旭

國立臺南大學行政管理學系教授

楊智宇

意藍資訊資深數據分析師

《摘要》

現今政府要處理的事務與解決的公共問題愈來愈多元、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，又能在有限的資源下精準地聚焦關鍵問題，進而制定政策有效地處理公共問題，成為當代政府在議題管理上無法迴避的問題與挑戰。相較於傳統的民意調查方法，網路輿情分析提供政策議題管理者另一種更為快速、即時、便利且得以回溯觀測政策議題趨勢與發展的方法而受到關注。網路輿情的探勘與分析結果，對於政府即時觀測重要議題趨勢以及循證政策制定上，確實可提供相關資訊作為政策參考，但也必須留意網路輿情的本質與限制。本文除了針對以上觀點進行討論外，並以「晚婚/不婚化」的課題分析為例，探討網路輿情分析作為政策議題趨勢觀測的優勢與限制。

關鍵字：議題管理、循證政策制定、網路輿情分析、晚婚、不婚

壹、研究目的與動機

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、甚至僅憑特定價值或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，應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）。

也正因為政府的人力與資源有限，但須關注與處理的社會議題卻相當多元且繁複，因此，如何更有效率且即時的觀測眾多議題發展、排序優先順序並精準定位政策方向，便成為當代政府在議題管理上無法迴避的問題與挑戰。同時，網路社群媒體的發展，創造了巨大的言論自由空間與傳播功能，其發展與普及化也使得政府無法忽略網路世界中反映的輿論（吳介宇，2023，頁41）。為了瞭解不同政策領域的民意，除了傳統的民調方法外，在大數據的時代下，網路輿情的觀測與分析也被視為新的重要途徑，並受到政府的重視。

基於即時觀測與回應議題的管理需求，網路輿情分析作為一可提供政策議題管理者相較傳統民意調查方法更為快速、即時、便利且得以回溯觀測政策議題趨勢與發展的方法而受到關注。常見的分析方法包含了情感分析、詞頻分析、詞彙聚類、社交網絡分析、時間序列分析等，並被認為是現代社會政策制定，甚至危機管理的重要工具，可為政策制定和實施提供有價值的參考和支持（吳介宇，2023，頁40-41）。其最大優勢便在於可快速且即時地了解「網民」的主觀意見，進而有助於掌握民意以及輿論的動態與發展。以「晚婚/不婚化」的課題為例，相關客觀數據皆已明確顯示國人初婚年齡持續增加，不婚比率也持續提升，此趨勢與少子女化問題息息相關而受到重視，若能進一步掌握民眾對於相關議題的討論，則應有助於政府制定讓民眾「有感」的政策。因此，本文嘗試以本研究團隊在執行國家發展委員會所委託之「112年度建置以資料科學為基礎之社會政策治理機制委外服務計畫」當中，針對「晚婚/不婚化」課題的操作流程為例，呈現一系統性的社會政策循證分析與決策流程，並聚焦網路輿情分析對於識別政策議題趨勢的可能性與限制進行討論。

貳、社會政策循證分析與決策的流程嘗試

根據內政部戶政司的資料顯示，1976年時女性平均的初婚年齡是23.3歲、男性為27.4歲，2022年時女性初婚年齡則為30.7歲、男性為32.6歲；20歲至49歲女性的有偶率則從1976年的76.2%，於2022年降低至45.1%；女性初育年齡則從1976年的23.0歲，於2022年提升至31.2歲。在初婚年齡延後、有偶率降低、以及女性初育年齡提高的趨勢下，連帶影響國人生育率之持續降低。也因此，探究晚婚與不婚的類型及影響因素，甚至進一步設計因應政策，對於我國解決少子女化的問題有其重要意義。

在理解「晚婚/不婚化」的基本現象與趨勢後，倘若政府決定「出手」嘗試減緩晚婚或不婚的問題，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，於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，以避免對問題的實質或形式認定上發生錯誤（Dunn, 1994），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）。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地指認關鍵問題，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、甚至透過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。

在這樣的思維下，本研究團隊在執行國家發展委員會所委託之「112年度建置以資料科學為基礎之社會政策治理機制委外服務計畫」當中，便嘗試藉由一系列的社會政策決策操作流程，從設定重大領域、辨識關鍵趨勢課題、提出政策議題清單、政策議題預評估、以及進行具體個案分析等階段程序，指引研究團隊針對不同課題進行社會政策的循證分析與決策（如圖1）。

以針對「晚婚/不婚化」的課題為例，在辨識趨勢的初始階段中，首先可針對議題相關的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趨勢分析，藉此幫助我們了解此課題基本的環境與趨勢。此後，可透過相關領域中的學術專家和政策實務專家協助指認當中的關鍵政策議題，並共同規劃政策議題預評估的策略與方法，包含識別相關概念變數間的關係、確認資料的可得性、探討適合案例的分析方法。進而嘗試進行資料分析、資料建模程序、以及持續的最佳化和反覆運作，並配合分析結果研討合適的政策對策與方案。然而，這樣完整的分析與決策流程勢必將耗費龐大的資源投入，因此對於政府進行多元政策議題管理的實務上，仍有必要進行議題篩選，也就是先對各項議題做廣泛觀測，待覺察到需要優先回應的關鍵議題後，再進一步納入制度性議程或決策議程，¹並投入完整的政策分析並採取行動。

參、晚婚/不婚化的網路輿情觀測與解讀

以本研究團隊針對「晚婚/不婚化」的課題為例，在非結構化的資料觀測上，便針對網路輿情加以觀測，希望藉由討論聲量、正負情緒比、以及存在哪些不同的討論面向的結果觀察，進而試著了解民眾在晚婚與不婚的考量上，有哪些關注焦點、意見交流、價值探討和輿論發展趨勢。

在輿情資料的蒐集與分析上，本文利用OpView社群口碑資料庫之平臺進行，觀測時間為2022年11月1日至2023年10月31日，整體聲量為483,746則。觀測「晚婚/不婚」相關議題的關鍵字設定，則如下表1所示。

表1 觀測「晚婚/不婚」議題之關鍵字設定

在具體觀測結果上，首先，可針對相關輿情的逐月聲量與情緒比進行初步觀察，以了解議題的輿論發展趨勢。如圖2所示，呈現了「晚婚/不婚」的相關輿情具有穩定、長期且大量的討論聲量，且負面情緒也穩定的高於正面情緒。這樣的現象便讓我們能夠相當直觀地感受到「晚婚/不婚化」的議題討論確實在社會輿論中佔有一定的重要程度，同時情緒分析所呈現負面情緒持續高於正面情緒的結果，也可能顯示民眾在討論相關話題時可能存在較高比例的悲觀、不滿或抱怨情緒，也反映該議題在社會輿論發展上的重要性與特殊性。

其次，藉由相關輿情中的熱門文章，可幫助我們初步了解焦點話題。例如以圖3的熱門文章列表為例，可初步了解在「晚婚/不婚」的相關輿情中，於2023年4月時，曾有關於伴侶花費於美甲，進而引發大量關於金錢消費觀念與擇偶標準之間的討論。配合前述的輿情聲量趨勢來看，2023年4月的相關輿情聲量相較其他月份，也確實有明顯較高的情況。藉此可讓我們留意到，在兩性或伴侶間相處和選擇上，金錢消費觀念可能會是一項特別受到關注或引起共鳴的議題，進而引起大量的討論。因此，我們也可思考為何特定的消費行為會在網路上形成與伴侶選擇和相處上的熱門討論議題，該現象背後可能的原因為何，以及又可能對於伴侶的選擇與相處上產生哪些影響，存在哪些不同的價值與觀點，或許便是值得後續進一步思考與探索的方向。

同樣，在熱門文章當中也可發現關於女性對於為何不願意結婚生育的討論，或者針對「躺平世代」的概念，探討年輕人是否買房、結婚或保持單身等，關於房價、經濟能力與生涯規劃的相關討論。從中我們也可從「躺平世代」此種特定的關鍵詞，進一步探索相關詞彙在議題討論中的概念、意義和脈絡關係為何。包含從相關輿論中試著掌握「躺平」的概念，「躺平世代」主要又是指涉哪些年齡層者，而為什麼年輕人面對買房、結婚與否的討論，會和「躺平」的概念連結，當中的討論脈絡是如何發展、具備哪些特性。藉此，或許我們便可嘗試進一步了解年輕人在經濟能力、社會環境與建立婚姻關係選擇間所面臨的困境與掙扎。

除了可從熱門文章列表中了解相關話題外，也可進一步檢視文章的討論內容，包含其本文與回文。對此，針對熱門文章的內容檢閱，也可配合生成式AI的輔助，針對討論內容呈現快速摘要。如圖4為例，針對「躺平世代」的相關討論，藉由AI輔助針對討論串內容提供初步摘要，顯示網路民眾對於「躺平主義」其實還是持有不同的看法。相關討論可能集中在負擔房價所帶來的生活壓力過重使得人們不如不婚不生、以及關於不同世代的觀念差異等方面。但當中也可能衍生一些與原本議題並不相關的「雜訊」，因此在進行較細緻的內容分析之前，仍有必要進行資料清理。

最後，為更進一步掌握「晚婚/不婚」輿情的討論焦點，本文並嘗試將相關文章中類似的關鍵字詞加以歸納，再根據關鍵字詞的來源將文章分類與計算數量後，以區辨出不同的討論焦點。針對相關文章數在本次觀測結果中數量明顯較多者，以及對應的主題關鍵字與討論焦點整理如下表2。整體而言，以文章中相似的關鍵字詞來區辨輿情討論焦點主題的話，則可發現「晚婚/不婚」的輿情討論以（一）家庭生活衝突；（二）維繫婚姻關係的經濟負擔與成本；（三）房價因素；（四）擇偶標準與機會等這四個主題文章明顯較多。袁詠蓁與孔祥明（2022）曾指出，臺灣當前適婚年齡者進入婚姻與否的考量上，相較過去更為重視經濟條件與物質生活穩定，以及夫妻關係的品質與契合，單身女性也對於傳統婚姻關係中的婆媳衝突、婚後身分轉變感到擔憂。而表2所呈現的四個討論焦點，也確實能呼應相關研究的觀察。

表2 關於「晚婚/不婚」的輿情關鍵字與討論焦點

討論背景	討論焦點	主題關鍵字	文章數
「晚婚/不婚」的趨勢	家庭生活衝突	婆婆|公公|公婆|婆媳|婆家|長輩|親戚|夫家|離婚|媳婦| 娶錯|嫁錯|後悔	59,534
	維繫婚姻關係的 經濟負擔與成本	物價|經濟|景氣|沒錢|買不起|養不起|顧不好|躺平|爛泥 |鬼島|漲價|工時|收入|低薪|負擔|退休金	54,153
	房價因素	房價|炒房|房租|打房|居住正義|買房	37,872
	擇偶標準與機會	找不到|不適合|不合適|沒有*適合|沒有*合適|苦無*對 象|難找*對象|對象*難找	8,080

綜上針對「晚婚/不婚」輿情的基本觀測，便可相當直觀且快速地幫助我們理解「晚婚/不婚化」的問題，在社會輿論中確實是具有相當龐大且穩定的討論聲量，相關文章的負面情緒佔比穩定高於正面情緒，皆可作為重要的觀測警訊。除了檢索熱門文章配合生成式AI提供摘要，以及透過相似關鍵詞組將文章主題分類，也都能有助於我們快速了解輿論的重點面向，進一步指引可留意的政策議題方向，例如家庭生活與價值衝突、經濟條件與婚姻關係的影響、結婚與購屋需求間的影響、以及擇偶條件與機會的問題等。

肆、網路輿情觀測應用於議題管理的提醒與反思

透過以上簡易的網路輿情觀測操作，包含結合AI輔助的內容摘要，便可相當快速與即時地提供我們初步掌握議題的部分趨勢。政策議題管理者便可從中參考初步的觀測結果，考量是否需要進一步針對該議題的特定方向進行更細緻的分析。然而，這些結果雖然可供政策管理者快速地偵測輿情趨勢，但如想精準掌握輿情並加以做出具體的政策回應，僅依靠輿情分析仍有一定的困難，而這也會受到觀測之輿情課題本身的特性而定，難以一概而論。

綜合來看，輿情分析作為對政策課題進行即時的趨勢觀測方法，確實是可行但非唯一的管道，由於其觀測範圍僅限於網路輿情，如希望對政策課題與民意趨勢有較全面的掌握，仍需搭配傳統之結構化資料分析或者民意調查。同時，領域專家的協助也將有助於對網路輿情分析的結果提供合宜之判讀與詮釋。過去數位治理研究中心的研究團隊，也曾嘗試建立與實驗一整合性的政策輿情議題管理機制，將網路輿情資料進行更細緻的立場與論述分析，但依然難以達到完全的自動化，以及處理網路輿情資料的代表性問題（陳敦源等人，2017）。過往針對網路輿情為了達到更精準的政策立場分析，也需要投入更多分析人力、時間與技術，使得輿情觀測的即時性與成本效益減損。不過生成式AI的技術發展，則有可能進一步提升輿情分析的判讀效率。

此外，網路輿情與民意調查不同，其特色在於「聲量」的分析，其方向與強度可作為公共政策的參考，卻也僅限於「網民」的意見，而非「全民」的意見（劉嘉薇，2017）。因此必須留意避免過度重視輿情觀測結果反而造成決策偏差，特別是當特定議題具有一定程度的政治操作價值時，我們往往也難以區辨「假消息」和「網軍」帶起的輿論風向。同時，網路輿情分析並無法測得「潛水」網民的意見（也就是僅瀏覽卻不表態者），這也使得網路輿情分析與真實民意之間，必然存在著差距（陳敦源，2020）。因此，進行網路輿情分析並希望藉此作為決策依據者，勢必需要理解網路輿情與傳統民意調查之間的差異，以及沈默螺旋的效應和極端立場可能在網路輿情中更為突出的結果。

總而言之，網路輿情的探勘與分析，對於政府即時觀測重要議題趨勢，以及循證政策制定確實能提供一種快速且即時的參考依據。可用於了解特定議題的輿情發展趨勢和探索議題內容，進而讓政策議題管理者能即時地「察覺警訊」，便是其特別的優勢。而這也符合了由Ansoff（1980）針對議題管理的觀點，其主要功能是對關鍵趨勢與事件進行「提早偵測」（early identification）與「快速回應」（fast response）的管理活動，以便我們可能即時地回應，進而排除威脅或充分利用機會，但也必須理解這些即時觀測的資訊，往往也難以直接作為有效預測且解決問題的高品質證據；也因此，我們依然需要對觀測到的趨勢、現象與問題進行策略性的管理，也就是持續評估問題的重要性，並且根據評估結果重新定義優先順序和政策方向。

參考文獻

Ansoff, H. I. (1980). Strategic issue management. Strategic Management Journal, 1(2), 131-148.

Birkland, T. A. (2007). Agenda Setting in Public Policy. In F. Fischer, G. J. Miller, & M. S. Sidney (Eds.),Handbook of Public Policy Analysis: Theory, Politics, and Methods (pp.63-78). Taylor & Francis Group.

Dunn, W. N. (1994). Public Policy Analysis: An Introduction (2nd ed.). NJ: Prentice Hall.

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

吳介宇（2023）。網路輿情與議程設定：以礦業法修法歷程為例。科技整合月刊，8（5），32-54。

袁詠蓁、孔祥明（2022）。結婚不結婚：臺灣適婚年齡者進入婚姻與否的考量因素。人口學刊，（64），1-49。

陳敦源（2020）。鄉民在說什麼？漫談網路輿情分析。載於陳敦源、朱斌妤、蕭乃沂、黃東益、廖洲棚、曾憲立（編），政府數位轉型：一本必讀的入門書（頁29-47）。五南圖書。

陳敦源、蕭乃沂、廖洲棚、陳恭、廖興中、黃心怡、陳揚中（2017）。Web2.0時代的民意探勘： 政府部門網路輿情分析的概念與實務。國家發展委員會。

劉嘉薇（2017）。網路統獨的聲量研究：大數據的分析。政治科學論叢，（71），113-166。

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¹ Birklan（2007）將政策議程設定的範圍與層次由廣泛到聚焦，區分為（1）議程宇宙（agenda universe）：在社會與 政治體系中可能的所有的想法；（2）系統性議程（systemic agenda）：普遍被政治團體認為值得公眾關注，且屬於政府權力合法管轄範圍內的問題；（3）制度性議程（institutional agenda）：為政策決策者積極與認真考慮的政策清單；政治體系中可能的所有的想法；（2）系統性議程（systemic agenda）：普遍被政治團體認為值得公眾關注，且屬於政府權力合法管轄範圍內的問題；（3）制度性議程（institutional agenda）：為政策決策者積極與認真考慮的政策清單；（4）決策議程（decision agenda）：政府即將採取行動的專案等四個層次。