【主旨】

統獨議題是臺灣最重要的政治分歧，本研究透過7,000多個網路頻道大數據，分析網路上的統獨輿論。因為統獨屬於較敏感的政治性議題，網路的匿名性也有助於探知敏感議題的意見表達。網路民意的大數據分析在國內政治學研究仍屬少見，本文也用了一些篇幅探討它的信效度。
本研究發現在統獨聲量的分布中，偏向獨立者高於統一。以「對象」而言，「中國」及「臺灣」被提及次數最多。在聲量來源方面，兩岸議題討論聲量中，高達48%集中在社群網站，其中單一網站聲量最多者為PTT。再進一步考慮到統獨議題的聲量情緒分析，平均每出現6篇正面情緒聲量時，同時會出現10篇負面情緒聲量。以上網路大數據的分析不同於民意調查的結果，網路大數據偏向獨立的聲量較高，維持現狀是民調主要的結果，但在網路的聲量很少，可能與網路具有匿名特質有關，讓網民亦在網上表達意見，值得重視。

【概念導引】

1. 民主政治是民意政治。政府探究民意的方式有很多，包括透過諮詢專家、當選人的政見等都可略窺一、二，但一般以為民意調查是最客觀、科學了解民意的方法。
2. 近年來，隨著社群網路的普及，民意的表達方式也越趨多元，「大數據」也被運用在了解民意的趨向上。
3. 目前國考中尚未針對大數據出題，但有鑑於「同溫層」這種熱門的新聞詞彙也出現在國考政治學中，有關大數據的基礎概念宜提前掌握。
4. 惟須注意的是，現階段大數據的民意研究尚難取代正統的民意調查；同時，大數據的研究成果較傾向於展現「是甚麼」(what)，尚未能進一步發展到解釋因果的程度。

【關鍵重點】

1. 民意調查以個體為分析單位，網路大數據以聲量為分析單位，兩者的分析基礎截然不同，往往也會獲得不同的結果，但同樣屬於民意，大數據研究特別有助於掌握「網民」的意見。
2. 網路聲量代表意見的方向與強度。大數據分析的強項不在於解釋要素間的「因果」關係，但卻可透過一連串的分析找出「相關」。
3. 大數據的研究可以更廣泛地說明現象，此類資料並無統計學上代表性檢定的問題，因為大數據本身就是「母體」。然而，大數據的母體和真實的母體並不一致，這使得在解釋時需要更加謹慎。
4. 大數據分析主要的關心焦點並非在於解釋現象後面的原因。因此，本文以大數據的方式探討台灣網民的統獨傾向，並無法進一步解釋統獨立場的成因，此外研究的成果是否反映台灣所有「網民」的立場也值得進一步探究。

【參考資料】

1. 蘇世岳，《政治學(概要)》，台北：高點，2021年，第十七章「補論」。
2. 劉嘉薇〈網路統獨的聲量研究：大數據的分析〉，《政治科學論叢》，第 71 期，民國 106 年 3 月，頁 113-166。