兒少正式參與政策制定・65 人作答
01・共同基礎
最清楚的共識，落在政策如何設計與調整
參與者最一致支持讓兒少正式參與，並先釐清具體傷害。這些結果為後續治理提供共同原則，尚未指定單一管制工具。
兒少正式參與n＝65
研究具體傷害n＝47
年齡界線n＝65
親子 AI 安全教育n＝61
上線前影響評估n＝61
被害人協助與救濟優先n＝69
防止擴張監控n＝54
法規能否跟上？n＝23
依同意比例排序；同意包含非常同意與同意，各題作答人數不同。第 24 題是問句。
03・兩者都要
許多人同時支持看似拉扯的兩種做法
重疊區呈現同一位參與者同時支持兩項政策措施的情況。
A・影響評估B・被害人協助與救濟
只支持 A 28.3%只支持 B 26.7%
所有人至少支持一項
兩題皆有作答：60 人A・年齡界線B・情境判斷
只支持 A 25%只支持 B 8.3%
所有人至少支持一項
兩題皆有作答：36 人A・限制監控B・創作自由
只支持 A 7.7%只支持 B 15.4%
兩項都未支持：19.2% · 5 人
兩題皆有作答：26 人每組內的圓面積依人數比例繪製；只計兩題皆有作答者。
04・證據較薄的地方
愈到後段，資料愈薄；第 24 題也需要重寫
作答人數從 69 人降至 23 人。在解讀後段主張前，應先處理作答完整度與第 24 題的題型問題。
平均作答人數
前 8 題60.5
中 8 題38.8
後 8 題29.3
下一輪可優先重新確認中立比例較高的題目
中立回應提醒我們重新檢查題意、選項或背景資訊；本次資料仍無法判斷選擇中立的原因。
#24 法規能否跟上 AI 變化？†43.5%
#13 多數支持的主張彼此可能矛盾29.7%
#21 建立 AI 內容分級制度24.1%
#16 重視家庭教育，不只依賴政府介入22.9%
#19 邀請更多政府與企業代表參與討論21.9%
本次資料無法判斷選擇中立的原因。† 第 24 題是問句，不能直接解讀為政策支持／反對。
05・意見分布
三種可重疊的傾向，呈現治理重點的差異
最明顯的差異，在於治理資源如何分配：傷害發生前與發生後各放多少，以及產品規範、教育、情境與自由如何取得平衡。同一位參與者可能同時接近多種傾向。
救濟與參與
較重視被害人協助、事後救濟與兒少正式參與。
事前防護
較重視影響評估、技術標準與內容分級。
彈性治理
較重視隱私、教育、社會對話與情境調整。
共同核心三種傾向都高度支持兒少正式參與，以及研究具體傷害。
06・接下來怎麼做
這份資料指出下一步應怎麼走
以下實務含意適用於本場資料；後續仍需透過更廣泛的參與確認。
- 01
建立長期、制度化的兒少參與
91% 同意・65 人作答
讓兒少從政策設計、執行到後續檢討都有正式參與管道。
- 02
讓實證與定期檢討進入政策循環
89% 支持研究具體傷害；85% 支持定期檢討・分別有 47、34 人作答
先界定要處理的傷害，再依證據決定介入強度，並隨技術與情境變化定期重估。
- 03
用成套設計取代二選一
67% 同時支持年齡界線與情境判斷；共同作答者中有 45% 同時支持事前預防與事後救濟
把分齡與內容、情境、風險一起考量，也把上游防護與被害人協助、救濟路徑一起設計。
- 04
先補強資料，再決定爭議邊界
作答人數從 69 人降至 23 人；第 24 題有 43% 選擇中立
改寫第 24 題、補問後段主張並擴大參與，再判斷這些結果是否足以支撐最終政策決定。
07・資料與方法
需要時，再看細節
下方以收合區塊整理七個分析步驟、24 題完整結果與圖表下載。
這份報告如何一步一步分析
想知道原始回應如何變成圖表與結論時，可依序查看以下七個步驟。
- 01
整理並檢查資料
先確認每位參與者對每一題最多只有一筆回應，所有回應也都使用有效選項。最後納入 71 位有投票紀錄者、24 題與 1,028 筆回應。報告不包含姓名或識別碼。
如何解讀這一步界定分析範圍，也避免重複投票改變結果。
- 02
計算每一題的結果
「非常同意」與「同意」合併為同意，兩種不同意選項也合併計算。每題百分比只以該題實際作答者為分母。未作答維持缺值，不會被算成中立；覆蓋率則是作答人數除以全部 71 位有投票紀錄者。
如何解讀每題分母可能不同；後段題目作答較少，能支持的判斷也較有限。
- 03
整理主題、原則與行動面向
分析會比較題目內容與作答分布，再把相關主張整理成原則與行動面向。這些名稱是分析者為協助閱讀所做的歸納，沒有新增一輪投票，也沒有使用自動主題模型。圖上的每個百分比仍對應原本題目。
如何解讀主題整理用來連結分散的主張，不會另外創造新的分數。
- 04
檢查兩項政策是否被同時支持
每張文氏圖只納入兩題都有作答者；同一人對兩題都選擇同意，才會進入重疊區。中立與不同意在這項比較中都列為未支持。圓形面積依四種實際組合繪製：兩項都支持、只支持 A、只支持 B、兩項都未支持。
如何解讀重疊區顯示同一批作答者如何組合兩項主張，無法推論因果或支持強度。
- 05
找出意見的主要差異軸
這一步把同意編為 +1、中立編為 0、不同意編為 −1，未作答仍另行處理。PCA 使用全部 71 位有投票紀錄者，找出兩條最主要的作答差異。估算差異軸時，缺值暫以該題已作答者的平均值補上；計算個人位置時只使用實際作答題目，並依作答題數校正。兩條軸合計解釋 28.1% 的資料差異。
如何解讀差異軸的名稱，是依貢獻最大的題目所做的白話解讀；這張圖濃縮部分差異，沒有涵蓋所有意見。
- 06
描述可重疊的意見傾向
至少回答 7 題的 54 人進入三種取向的柔性 c-means 分析，另有 17 人未達門檻。每個人會同時取得三種取向的不同權重，不會被固定分到單一群組。圖中位置是加權中心，半透明區域呈現加權分布；為了方便閱讀，區域稍微放大，也不代表信賴區間。
如何解讀三種取向是為了讓公開地圖保持清楚所做的分析選擇；名稱描述本場相對重視的方向，不代表固定身分。
- 07
檢查不確定性並限制結論
另以硬式 k-means 測試 2 至 5 個固定群組，再重新抽樣題目 100 次。分群重現度中位數為 0.22，其中 0 次達到本報告設定的 0.70 發布門檻。因此主報告呈現可重疊傾向，不公布參與者陣營。這是參考 Pol.is 的離線分析，並非 Pol.is 官方輸出。
如何解讀報告不公布個人座標、取向權重或分群歸屬；結果只描述本場參與者，不能代表全體台灣民眾。各題作答人數從 69 人降至 23 人，沒有人選擇「非常不同意」，第 24 題的問句形式也不適合同意量表，因此需要格外審慎。
查看 24 題完整結果
| 題序 | 短標籤 | 作答人數 | 覆蓋率 | 同意 | 中立 | 不同意 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 被害人協助與救濟優先於限制 AI 影像生成 | 69 | 97.2% | 50（72.5%） | 8（11.6%） | 11（15.9%） |
| 2 | 年齡限制仍有助於建立使用界線 | 65 | 91.5% | 55（84.6%） | 4（6.2%） | 6（9.2%） |
| 3 | 兒少正式參與政策制定 | 65 | 91.5% | 59（90.8%） | 5（7.7%） | 1（1.5%） |
| 4 | 每年辦理親子 AI 安全教育 | 61 | 85.9% | 47（77%） | 10（16.4%） | 4（6.6%） |
| 5 | 上線前完成兒少影響評估 | 61 | 85.9% | 45（73.8%） | 10（16.4%） | 6（9.8%） |
| 6 | 依是否有明確被害人區分情境 | 62 | 87.3% | 44（71%） | 12（19.4%） | 6（9.7%） |
| 7 | 防止以兒少保護之名擴張監控 | 54 | 76.1% | 36（66.7%） | 10（18.5%） | 8（14.8%） |
| 8 | 儘速釐清 AI 對兒少的傷害樣態與可能性 | 47 | 66.2% | 42（89.4%） | 4（8.5%） | 1（2.1%） |
| 9 | 先促進社會對話與理解，再推動立法 | 44 | 62% | 30（68.2%） | 9（20.5%） | 5（11.4%） |
| 10 | 成長背景不同，難有單一標準 | 42 | 59.2% | 31（73.8%） | 7（16.7%） | 4（9.5%） |
| 11 | 教育優先於限制 | 42 | 59.2% | 33（78.6%） | 5（11.9%） | 4（9.5%） |
| 12 | 救濟比防範與執法更重要 | 39 | 54.9% | 31（79.5%） | 6（15.4%） | 2（5.1%） |
| 13 | 多數支持的主張彼此可能矛盾 | 37 | 52.1% | 22（59.5%） | 11（29.7%） | 4（10.8%） |
| 14 | 年齡不應是唯一標準 | 37 | 52.1% | 28（75.7%） | 7（18.9%） | 2（5.4%） |
| 15 | 對 AI 的理解會持續改變，政策也應定期檢討 | 34 | 47.9% | 29（85.3%） | 4（11.8%） | 1（2.9%） |
| 16 | 重視家庭教育，不只依賴政府介入 | 35 | 49.3% | 26（74.3%） | 8（22.9%） | 1（2.9%） |
| 17 | 建立明確技術標準 | 33 | 46.5% | 26（78.8%） | 4（12.1%） | 3（9.1%） |
| 18 | 情感教育與人際協作同樣重要 | 35 | 49.3% | 33（94.3%） | 1（2.9%） | 1（2.9%） |
| 19 | 邀請更多政府與企業代表參與討論 | 32 | 45.1% | 25（78.1%） | 7（21.9%） | 0（0%） |
| 20 | 透過教育凝聚共識，優於強制規範 | 30 | 42.3% | 27（90%） | 1（3.3%） | 2（6.7%） |
| 21 | 建立 AI 內容分級制度 | 29 | 40.8% | 20（69%） | 7（24.1%） | 2（6.9%） |
| 22 | 避免過度強調政治正確而壓縮創作自由 | 26 | 36.6% | 19（73.1%） | 4（15.4%） | 3（11.5%） |
| 23 | 使用 AI 生成內容前應先查證，兒少尤其需要協助 | 26 | 36.6% | 18（69.2%） | 5（19.2%） | 3（11.5%） |
| 24 | 法規能否跟上 AI 變化？ | 23 | 32.4% | 9（39.1%） | 10（43.5%） | 4（17.4%） |
