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東吳大學 法律學系 李建良所指導 謝幸霖的 數位時代下假訊息對民主的影響及其管制 （2021），提出2022選舉ptt關鍵因素是什麼，來自於假訊息、總和式民主、審議式民主、管制措施、基本權。
而第二篇論文國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 王貞淑所指導 李忠憲的 運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例 （2021），提出因為有 情感分析、輿情分析、稅制改革、機器學習、主題建模、BERT的重點而找出了 2022選舉ptt的解答。
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數位時代下假訊息對民主的影響及其管制
為了解決2022選舉ptt 的問題，作者謝幸霖 這樣論述：
數位時代的來臨，網際網路成為現代人生活不可或缺的一部分，加上智慧型手機與穿戴式裝置更加方便，使得人們在獲取資訊更加便利，而因為數位時代使得人們發表意見的成本大幅降低，因此資訊流通的速度也比以往更迅速，資訊量也比以往更加龐大。儘管假訊息並非現代才出現，但在數位時代下，隨著社群平臺與即時通訊軟體的使用者遽增，假訊息的傳播比以往更容易，也比以往更快、更方便；加上假訊息的內容經常相當聳動且吸睛，人們更容易被假訊息所吸引，且因為假訊息內容夾雜著各種真假難辨的資訊，使得人們在辨別訊息真偽時增加更多成本。一旦面對的訊息量暴增，人們的注意力已無暇處理所有的訊息，就會開始「挑選」訊息，造成了人們面對資訊的選擇
偏好。假訊息的大量傳播，衝擊世界各國選舉的情形時有所聞，最知名的莫過於2016年美國總統大選，選舉期間充斥著各方候選人的爆料內容，而事後專家研究發現當時社群軟體及即時通訊軟體充斥著許多假訊息，造成選民對於其選舉決定的混淆，而對整體大選投下了更多不確定的因素。我國的2018年九合一大選及2020年總統大選等歷年選舉，在社群軟體中也傳播著各種真假訊息，引起了大量的注意，並開始出現期待改善的聲音。假訊息影響的層面相當廣泛，本文著重於假訊息對民主的影響面向討論，包括假訊息如何影響民主、管制措施為何等議題，以蒐集國內外相關討論，並針對管制措施所涉憲法基本權保障及民主等內容提出討論，期能提供後續政策制訂的
參據。
運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例
為了解決2022選舉ptt 的問題，作者李忠憲 這樣論述：
過往政府推動稅制改革時，為了確保能夠多方參考不同意見，多以召集專家學者舉行座談會、研討會等方式先擬出草案，再輔以民調或問卷等抽樣統計方式來蒐集民眾的意見。隨著網路社交媒體的出現，民眾在網路上發表評論與意見，形成所謂的「網路輿情」。相較於傳統方式，透過對網路輿情的分析，能夠快速及廣泛的了解民眾對稅制改革的意見。但民眾對於與其經濟活動息息相關的稅制改革，往往批評多過於建議，使得真正有用的評論被淹沒在大量的無用評論中，最後模糊了政策討論的焦點。因此，在眾多的輿情中快速辨別出真正有用的評論，才能使政府獲得真正有用的意見反饋。 本研究藉由蒐集網路社交媒體上有關房地合一稅的評論與意見，運用
BERT語言模型結合深度學習來對評論的品質進行分類，並評估分類模型的有效性及性能後，將有用的評論進行主題建模，提取出民眾所關心的房地合一稅關鍵主題與單詞。 本研究先以調整分類模型的學習率及訓練週期等兩項超參數進行實驗，結果顯示所有組合的AUC平均為86.79%，且平均準確率達到82.20%，代表所建構的模型具有分類預測能力。其次，為了優化模型，將不平衡資料集加以調整，使有用及無用的評論筆數以1：1的比例進行實驗，在準確率幾無差異的情形下，平均精確率來到80.19%，大幅提升了12.26%，代表模型的分類性能有所提高。最後將經過評論品質分類後的評論進行主題提取後發現，民眾最關心的主題表現在
「囤房稅」及「房價」上，說明民眾對於房地合一稅的效果抱持保留的看法，希望能加入囤房稅等配套措施，以真正達到抑制炒房、平穩房價的效果。 經由實驗結果顯示，本研究所建構的評論品質分類模型，對於由網路社交媒體上所蒐集到的輿情，可以篩選出真正有用的評論與意見，希望未來能讓政府部門快速掌握真正有用的輿情，並做為制定公共政策時的參考。