戳破「怪罪民進黨」話術

### 面對「怪罪民進黨」的制式話術,我們需要的是事實,而非情緒

近期在社群平台上,流傳著一種看似中立、實則意在分化的論述。它往往以「我非藍白,只是個被政治搞得很煩的普通人」為起手式,接著將所有社會問題歸咎於執政的民進黨,並斷言「如果他們多關心基層,早就贏了」。

這種論述看似充滿了對弱勢的關懷與對政府的鞭策,但如果我們仔細檢視其內容,會發現它往往建立在模糊的指控與不完整的事實上,其最終目的不是促進社會進步,而是製造政治冷感與對立,削弱公民社會的信任。

讓我們以一篇典型的文章為例,該文指控民進黨在「嚴懲詐騙」、「處理酒駕」及「提升基層生活」上毫無作為,導致中間選民失望。

這些指控,是真的嗎?讓我們用事實說話。

指控一:「政府沒有嚴懲詐騙集團」

事實是:政府近年已從法制面下手,祭出重罰,從源頭打擊詐騙。

詐騙是全民公敵,但打擊詐騙從來不是喊一聲「唯一死刑」就能解決的簡單問題。現代詐騙是高度組織化的跨國犯罪,涉及個資外洩、數位通訊、人頭帳戶與洗錢等多個環節。

針對這些環節,行政院在 2023 年 4 月通過了「打詐三法」修正案,並已送交立法院審議通過:

  1. 《個人資料保護法》修正案:針對企業個資外洩問題,大幅提高罰鍰,最高可罰至新台幣 1,000 萬元,並設立獨立的「個資保護委員會」,強化監管力道。這是在保護我們的個資不被輕易賣給詐騙集團。
  2. 《洗錢防制法》修正案:新增「無正當理由收集帳戶(號)罪」,未來任何人收購或提供人頭帳戶,最高可處 5 年有期徒刑。這是在斬斷詐騙集團的金流。
  3. 《證券投資信託及顧問法》修正案:要求網路平台對投資廣告進行實名制審查,若平台明知為詐騙廣告卻不下架,需負連帶賠償責任。這是在打擊層出不窮的投資詐騙廣告。

這些具體的法律修正,遠比「重刑」的空泛口號來得實際而有效。指控政府毫無作為,是對立法與執法同仁努力的公然漠視。

指控二:「政府沒有處理酒駕問題」

事實是:台灣近年對酒駕的刑責已是屢次修法、不斷加重。

酒駕是另一個社會公敵。那種「反正政府不會管」的說法,完全與事實不符。

立法院在 2022 年 1 月就已三讀通過「酒駕三法」修正案,大幅加重罰則:

  1. 提高刑責:單純酒駕未肇事的刑責,已從最高 2 年提高至 3 年有期徒刑。若致人重傷或死亡,除了原本的刑期,更新增了最高 200 萬元的罰金。
  2. 累犯重罰:將酒駕累犯的認定期間,從 5 年延長至 10 年。10 年內再犯致人於死者,最高可處無期徒刑。
  3. 公布劣行:授權公路主管機關可以直接公布 10 年內酒駕累犯者的姓名、照片及違法事實,進行公開譴責。
  4. 乘客連坐:同車乘客的罰鍰也大幅提高至 1 萬 5000 元。

數據顯示,在持續加重罰則的壓力下,台灣酒駕的總件數、死亡與受傷人數,自 2014 年以來整體呈現下降趨勢。這證明嚴刑峻法正在發揮效果,儘管我們永遠都希望數字能降到零。

指控三:「政府不關心基層勞工」

這類指控是最空泛,卻也最容易煽動情緒的。它將複雜的勞動經濟問題,簡化為一句「政府不關心你」。

我們當然可以、也應該要求政府為勞工做得更多。但用一句模糊的「提升基層生活」來否定所有政策的努力,是一種不負責任的說法。

一個負責任的批評,應該是提出具體的政策進行討論,例如:「我認為基本工資的漲幅應該更高」、「我認為《勞基法》的某個條文需要修改」。

而「你不關心基層」這種指控,除了製造對立與無力感,對真實的勞工困境沒有任何幫助。它讓本應團結的勞工群體,將矛頭指向一個被刻意塑造出來的「無良政府」,而忽略了全球經濟變動、產業結構轉型等更深層次的挑戰。

結論:認清話術,回歸事實

在社群時代,情緒的傳播遠比事實快速。那種「我中立、我失望、錯都在你」的話術,正是利用了這種心理。它讓發文者佔據道德高地,將複雜的治理問題簡化為單一政黨的懶惰或邪惡,並巧妙地將監督政府的公民責任,轉嫁為「既然你做不好,我就躺平不投票」的消極態度。

這不是真正的「中間選民」,而是精心包裝的「政治勸退師」。

批評政府永遠是必要的。但我們的批評,應該基於事實,提出具體的問題,要求具體的改變。當我們面對那些只會「怪罪民進黨」的懶人包時,不妨多問一句:「這是真的嗎?事實是什麼?」

唯有如此,我們才能擺脫情緒的綁架,進行有意義的公共討論,成為一個更成熟的公民社會。

Threads 引文

「政府如果XXX,我早就投票了!」這種話你是否也常聽到?🤔

最近看到社群上出現這種看似中立,實則讓你不想投票的「怪罪民進黨」話術,想必也不是新招式。這些發文熟練的帳號說政府在打詐、酒駕、照顧勞工上都沒做事,但……真的是這樣嗎?

我們回歸法案和數據,寫了一篇長文來打臉這些說法。點開來看看,人們的憤怒正在被廉價的謠言利用,我們如何回應!💪 #事實查核 #拒絕政治冷感 #民進黨 #謠言破解


(本文結束)
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