108 年 國立中正大學傳播學系碩士班《當代傳播問題》

本題主要在探討台灣「公共媒體法」修法草案的內容特色及其對台灣媒體環境的潛在影響。

第一部分：修法草案的特殊之處（10%）

台灣的「公共媒體法」修法草案（2018年9月公佈）相較於過去的法規，可能具有以下幾點特殊之處：

1. 強化公共媒體的獨立性與自主性： 草案可能更明確地界定公共媒體（如公視、原住民族電視台、客家電視台等）的獨立運作機制，例如在董事會的組成、經費來源、節目製作決策等方面，給予更大的自主空間，減少政府或特定政治勢力的不當干預。
2. 擴大公共服務的範疇與責任： 除了傳統的公共電視節目，草案可能擴展公共媒體的服務範疇，納入更多元的內容，例如數位匯流下的新媒體服務、跨平台內容製作、以及針對特定族群（如兒少、身障者、新住民）的專屬內容，並強調其社會責任，如促進文化多樣性、公民參與、資訊公開等。
3. 建立更穩定的財政支持機制： 為確保公共媒體的永續經營與節目品質，草案可能試圖建立更穩定、更不受政治景氣影響的財政支持模式，例如透過固定比例的預算撥款、特定稅收的劃撥，或是更透明的募款與捐款機制。
4. 提升公眾參與與監督機制： 草案可能設計更完善的公眾參與管道，讓民眾能更直接地表達對公共媒體節目內容、營運方向的意見，並強化監督機制，例如設立獨立的申訴管道、公民代表參與評鑑等，增加公共媒體的社會責任感與回應性。
5. 數位匯流的因應： 隨著媒體傳播型態的改變，草案可能納入對數位匯流時代的考量，例如公共媒體在網路平台、行動載具上的內容傳播策略，以及如何與其他數位媒體平台合作或競爭。

第二部分：對台灣媒體環境的意義（15%）

本題旨在探討「假新聞」的定義、實際案例及其與社群媒體的關聯。

第一部分：何謂「假新聞」？請以一個案例解釋（10%）

「假新聞」（Fake News）是一個廣泛的概念，通常指的是蓄意製造、傳播虛假或誤導性資訊，並假冒新聞報導的形式，以欺騙公眾、影響輿論、獲取利益（如點擊率、政治影響力）的內容。 它與傳統的錯誤報導（unintentional errors）不同，假新聞的關鍵在於其「意圖」——即傳播者明知其為虛假，卻故意散播。

假新聞的內容形式多樣，可能包括：

• 完全虛構的內容： 捏造事實、事件、人物。
• 扭曲事實： 斷章取義、移花接木、誇大渲染。
• 冒充來源： 假冒知名新聞機構、記者、專家等發布資訊。
• 操縱圖像或影片： 利用深度偽造（Deepfake）或其他技術修改影音內容。

案例解釋：

一個廣泛討論的假新聞案例是關於2016年美國總統大選期間，流傳的「教宗方濟各支持唐納·川普」的假消息。該消息聲稱教宗方濟各公開endorse（背書）川普競選總統，並稱這是教宗「前所未有」的舉動。

• 內容與形式： 這個消息以聳動的標題和看似權威的「爆料」形式出現，透過網路上的各種非傳統媒體管道（如部落格、社交媒體上的連結）傳播。
• 虛假性： 事實上，教宗方濟各從未公開支持任何一位政治候選人，梵蒂岡也發布了澄清聲明，指出此為假消息。
• 影響與意圖： 這種假新聞的出現，很可能意在操縱選民的投票意向，透過利用教宗的聲望來影響部分天主教選民的選擇，或者單純是為了吸引點擊率以獲取廣告收入。

第二部分：假新聞與社群媒體之間的關聯性（15%）

本題聚焦於「大數據」的概念、其重要性，以及在大數據時代下，選舉過程中候選人與選民受到的影響。

第一部分：何謂大數據(big data)?為什麼大數據值得關注?（5%）

大數據（Big Data） 指的是在傳統資料處理應用程式無法在合理時間內捕捉、管理與處理的數據集合。它通常具有以下幾個主要特徵（常被稱為 3V 或 5V）：

• Volume（量）： 數據量極其龐大，從 TB (Terabytes) 到 PB (Petabytes) 甚至 EB (Exabytes)。
• Velocity（速）： 數據產生和處理的速度非常快，需要即時或近乎即時的分析（例如串流數據）。
• Variety（樣）： 數據種類繁多，包括結構化數據（如資料庫中的表格）、半結構化數據（如 XML、JSON 檔案）以及非結構化數據（如文字、圖片、影音、社群媒體貼文）。

進階的特徵還可能包含：

• Veracity（真）： 數據的準確性和可信度，大數據常包含不確定性、模糊性或不一致的資訊。
• Value（值）： 從海量數據中提取出有價值的資訊和洞見的能力。

為什麼大數據值得關注？

大數據之所以值得高度關注，主要在於其潛在的價值與廣泛的應用前景：

1. 洞察力與決策優化： 通過分析海量數據，企業、政府、學術機構等可以發現傳統方法難以察覺的模式、趨勢和關聯性，從而獲得更深入的洞察，做出更精確、更優化的決策。
2. 效率提升與成本降低： 大數據分析可以幫助識別瓶頸、預測問題、優化流程，從而提高營運效率，降低營運成本。
3. 創新與產品開發： 透過分析用戶行為、市場需求等數據，可以加速創新，開發出更符合市場需求的新產品或服務。
4. 預測與預防： 大數據有助於預測未來事件（如疾病爆發、金融市場波動、設備故障），並採取預防措施。
5. 個人化體驗： 在商業領域，大數據分析使得企業能夠提供高度個人化的產品推薦、內容服務和客戶體驗。

第二部分：在選舉中，大數據對候選人的影響為何？請舉實例說明。（10%）

在大數據時代，候選人越來越依賴大數據來制定競選策略、精準投放資源、掌握選情。其影響主要體現在：

1. 精準選民分析與分眾溝通：

   • 影響： 候選人團隊可以透過分析各種數據（如過去的投票紀錄、社群媒體上的言論、消費習慣、居住地區等），將選民劃分為不同的細緻群體，了解他們的偏好、關切的議題、以及對特定政策的態度。
   • 實例： 2016年美國總統大選，川普團隊就廣泛運用大數據分析，特別是針對特定搖擺州（swing states）中的關鍵選民群體（如未表態的白人勞工階級）進行精準的訊息推送和動員。他們發現這些群體對傳統媒體不滿，更傾向於接受非主流的訊息來源，因此透過社群媒體（如Facebook）投放高度個人化的廣告和訊息，訴諸他們的情感和不滿，從而爭取到關鍵選票。

2. 競選資源的優化配置：

   • 影響： 大數據分析能幫助候選人識別哪些地區、哪些選民群體最有可能被說服或需要動員，從而將有限的競選資源（如廣告預算、人力、文宣品）集中投放在效益最高的地方，提高競選活動的投資報酬率。

本題為申論題，要求考生針對過去一年台灣最值得關注的傳播問題進行分析、探討與提出解決方案。此為開放性題目，以下提供一個可能的回答範例，重點在於展現分析架構、論述能力與對當代傳播議題的理解。

第一部分：過去一年台灣最值得關注的傳播問題是什麼？為什麼？（5%）

在過去一年（假設為2017-2018年，依據考題年份推算），我認為台灣最值得關注的傳播問題是：「媒體的政治極化與資訊操縱現象加劇，導致公眾論壇的理性對話空間萎縮。」

原因：

1. 政治對立的加劇： 台灣社會長期處於政治兩極化的狀態，媒體生態也高度受到政治立場的影響。在過去一年，隨著選舉的臨近或特定政治事件的發生，媒體為了迎合特定政治陣營的支持者，傾向於進行選擇性報導、情緒化論述，甚至散播有利於己方、不利於對方的資訊。
2. 假新聞與不實資訊的氾濫： 網路社群媒體的普及，使得假新聞、謠言、帶有偏見的資訊得以快速傳播。這些資訊往往利用人們的情緒和既有偏見，混淆視聽，進一步加劇了政治對立，並侵蝕了公眾對資訊的信任。
3. 公眾論壇的失靈： 當媒體和資訊環境充斥著極化、煽動性的內容時，理性、基於事實的公共討論空間就難以存在。人們更傾向於在同溫層內取暖，對不同意見的容忍度降低，這對民主社會的健康發展構成了嚴重威脅。
4. 對民主程序的影響： 這些傳播問題不僅影響了公眾對事實的認知，也可能直接或間接影響選民的投票行為，甚至動搖對民主制度的信心。

第二部分：這個傳播問題可以從哪些面向或觀點來探討？請提出至少兩個以上不同觀點或面向。（10%）

這個傳播問題可以從以下兩個主要面向進行探討：

1. 媒體生態與產業結構的觀點：

   • 探討面向：
     • 所有權集中與政治立場： 台灣部分媒體的財團化或與特定政治勢力關係緊密，可能導致其在報導中帶有明顯的政治立場，犧牲新聞專業原則以服務其背後的利益。
     • 商業模式的困境與點閱率導向： 傳統媒體面臨數位化轉型挑戰，廣告收入下滑，為了生存，部分媒體可能過度追求點閱率（clickbait），製作聳動、煽情、缺乏深度的新聞，以吸引流量。
     • 新聞專業倫理的挑戰： 在快速的資訊傳播環境中，記者和編輯面臨巨大的時間壓力，可能導致事實查核不夠嚴謹，或是在報導中更多地依賴特定消息來源，加劇了報導的片面性。
     • 數位匯流下的監管挑戰： 網際網路與社群媒體的興起，使得傳統的媒體監管框架難以有效適用，對假新聞、仇恨言論等問題的治理面臨巨大挑戰。

2. 受眾心理與社會文化情境的觀點：

   • 探討面向：
     • 認知偏誤與情緒反應： 人們天生就存在確認偏誤（Confirmation Bias），傾向於尋找、接受和記憶支持自己既有信念的資訊。假新聞和極化報導常常利用這種心理，透過觸發強烈情緒（如恐懼、憤怒）來影響受眾。