同婚支持者何時不再沈默?護家盟撒錢買四大報頭版廣告是關鍵
這是 2017 年 3 月 23 日,大法官審理同性婚姻釋憲的前夕的舊文新發。即使過了一年,同性婚姻合法化的過程還在繼續。2016 年 10 月中,立法院行使人事同意權,小英政府提名的大法官候選人到立法院接受質詢,半個月的時間,死刑存廢、憲法改革、同性婚姻等爭議性議題,一下子全都浮上檯面,一時間眾聲喧嘩,不知道該從哪個議題倡議起(或罵起)。
20 萬人凱道挺同婚前,濟南路、青島東路、中山南路那塊抗議特區,每天都有挺同婚與反同婚的兩個陣營的人,分別動員抗議,臉書上支持同婚的粉絲專頁如雨後春筍,我做這個分析時,發現了高達 61 個倡議同婚議題的粉專,及 20 個倡議反對同性婚姻、反對為此修民法或立專法的粉專。現在是 2018 年 9 月,台灣九合一大選前夕,目前為止,還沒有任何議題,和同性婚姻一樣成立多個粉專並達到這個規模,讓熱衷研究人們使用臉書行為的我非常興奮。
而且即使兩方粉專數量差異懸殊,還是一度出現人數上的拉鋸。只能說挺同婚的陣營比較擅長社群經營,可以衍生出這麼多粉專,但這個議題能出現不甘示弱的拉鋸現象而非沈默螺旋,也展現了民意膠著的事實。
人們傾向與自己意見相同的人討論議題和做朋友,把人與人之間的討論行為轉移到臉書上,就是俗稱的同溫層,同溫層有多大,是否大到足以稱作民意、影響政策,一直是我做研究的核心命題,同溫層現象也是「社群」分析的重要基礎。這次研究的數據抓取時間,從 2016 年大法官提名的人事案質詢開始,到婚姻平權音樂會後一週,我蒐集了這段時間,對這個議題表態活躍的粉絲專頁,區分為挺同婚及反同婚兩大陣營。以滾動式民調的方式,七天一循環,計算與兩方陣營互動的粉絲數量,製作成長條圖及折線圖,呈現人數與比例,感謝 QSearch 提供大神級的即時數據服務,及思為策略同事們的腦汁(詳細分析方法請見文末)。
- 武力展示過頭,招來沈默的支持者大力反抗

回到每天充滿激情的 2016 年,這張圖總共有 46 萬 5561 名網友,在臉書上關注是否要讓同性婚姻合法化。10/24,朝野 48 位立法委員連署民法第 972 條修正草案,挺同婚陣營熱烈討論,反同婚陣營卻氣勢低靡。然而 10/29 同志大遊行後,反同婚陣營彷彿受到刺激,互動人數節節高升,11/8,支持者響應號招而來,到立法院外面高喊「反修民法 972」,雙方出現上上下下的人數拉距戰。
11/13,下一代幸福聯盟上凱道舉辦「婚姻家庭、全民決定」的抗議活動,反同婚陣營氣勢也一路碾壓,圖表顯示了互動人數的拉鋸戰,卻在遊行後第三天,一夕間被超越到再也拉不回來的程度。挺同婚粉專的網路關注人數,在 20 萬人上凱道前,先創造了毫不遜色的討論高峰。這個時間點之後,本來在社群表現上總是不甘示弱的反同婚陣營,在挺同婚陣營氣勢高漲時,關注人數反而略為下降,出現沈默螺旋,並不如之前積極表態的勇敢。
到底發生了什麼,讓同婚支持者不再沈默?顯然不是雙方陣營每天包圍立法院的吵吵鬧鬧,對照事實發生的時間,11/16 那天,正值護家盟買下四大報半版頭版,呼籲家長站出來反同婚。看起來正是這件事,讓挺同婚陣營穩定的互動人數突然暴漲,連日節節高升。11/19 挺同婚陣營互動人數正式超越反同婚陣營,紫色和粉色的折線圖終於走出一條空白通道。
社會議題像打球,如果沒有一來一往,好像就無法匯聚民意關愛的眼神。婚姻平權由大法官點燃戰火,朝野立委提案拉開序幕,雙方支持者都不斷號召集會遊行展現支持度。從互動人數爆衝的數據事實來看,買下四大報頭版廣告的行為,無疑對不那麼積極關注的同婚支持者,投下一顆宣戰的震撼彈。
雙方陣營人數最接近的時刻,是12月3日百萬家庭站出來遊行後一週,但挺同婚陣營仍大勝 15.45%。12月10日挺同婚陣營畢其功於一役,在凱道舉辦婚姻平權音樂會,直至12月19日分析截止,都有平均 40.95% 的穩定差距。
如果民意有形狀,這條通道就是他的長相。大概很難再找什麼話題和婚姻平權一樣,兩方陣營各自有這麼多主流媒體以外的社群參與討論。除了支持者,政治人物也都睜大眼睛在看,同溫層何時擴大到足以稱作「民意」。風向轉變的時刻,都被真實地呈現在每天的互動行為裡。
立委提案、集會遊行、買廣告,分別代表政治力、民意及金錢支持的武器展示,折線圖從拉扯,到架構出一條穩定不會崩塌的通道,雙方陣營互動人數的消長與每次武力展示的時間點,都有巧妙的關聯。
簡單分享,自娛娛人。3月24日憲法法庭同婚釋憲直播開庭,法律有時與時俱進,有時領先社會,無論結果如何,性別平等的倡議之路還要繼續,希望有一天,社會生存的本質,適合每一個生命生存。
分析說明
這次分析搜集了 46 萬 5561 個不重複臉書帳號的使用行為,挺同婚社群共計 283,893 人參與討論,反同婚陣營共計 195,903 人參與討論,共計 14,235 人對兩方陣營社群均有互動。- 大數據工具:QSearch
- 原始資料下載:https://goo.gl/udPrsS
- 資料來源:Facebook 婚姻平權社群不重複互動人數
- 分析時間:2016年10月17日~2016年12月19日,共計 63 天。
- 研究目的:綜觀全局,呈現婚姻平權網路支持度變化。
- 研究方法:1. 資料分析團隊整理分析期間曾發布與婚姻平權相關貼文、且有臉書使用者對貼文按讚、分享或評論之粉絲專頁,依粉絲專頁之立場區分為挺同婚陣營及反同婚陣營。前者共採計 61 個活躍粉專,後者共採計 20 個活躍粉專。2. 滾動式民調的做法:以七天為循環,使用大數據工具 QSearch 計算七天內,分別有多少帳號對挺同婚陣營及反同婚陣營進行按讚、分享、評論的社群互動。同一帳號對同一陣營的所有社群行為只計算一次,不因行為次數影響統計結果。並扣除同時對兩方陣營都有互動的帳號,故每天反同婚陣營及挺同婚陣營的比例總和不到 100%。
舉例:10月23日的數據,是計算10月17日至10月23日間,與挺同婚及反同婚陣營互動的帳號數量。10月24日的數據,則是計算10月18日至10月24日間的互動帳號數量,換言之,每次的數據,都有 6 天的重疊,讓統計曲線更細緻。3. 帳號數量統計以長條圖呈現,數據請對照左邊的 y 軸;雙方帳號數量計算成百分以折線圖呈現,數據請對照右邊的 y 軸。4. 挺同婚比例計算:(七日內與挺同婚社群不重複互動人數-雙方社群重複互動人數)/(七日內與挺同婚社群不重複互動人數+七日內與反同婚社群不重複互動人數-雙方社群重複互動人數)5. 反同婚比例計算:(七日內與反同婚社群不重複互動人數-雙方社群重複互動人數)/(七日內與挺同婚社群不重複互動人數+七日內與反同婚社群不重複互動人數-雙方社群重複互動人數)無論是歷史悠久的統計分析,或是正在發展的大數據分析,資料分析者的野心,是透過數據及分析方法,逼近真實。這次則是透過每天滾動式的細緻分析,反應議題的即時概觀。
傳統民調透過主動設計問卷題組,統計性別、年齡、居住地區,並更細緻的從問卷子題分析受訪者其他看法,盡量逼近受訪者真意,抽樣訪問 1068 個有效問卷,即有數學可以證明統計結果具有 95% 的信心水準。但礙於經費與付出的人力成本,傳統民調很難做到像這次一樣長期的每日調查。
網路大數據的分析則不靠抽樣,而是真實呈現數十萬甚至百萬真實使用者的社群行為。能夠長期觀察的特色,也讓使用者的對公共議題、政治人物好感度難以造假(除非你明明是反同婚支持者,卻長期對著兩個孩子的媽按讚)。
