一、近年來，臉書（Facebook）、推特（Twitter）等社群媒體（社交媒體），以及大數據（big data）、演算法（algorithms）等了解選民偏好的技術手段，已被廣泛運用在國外（特別是美國）和本地的政治民主選舉之中。試論社群媒體（社交媒體）與大數據、演算法對政治民主選舉產生的影響為何？（25 分）
社群媒體、大數據與演算法可能會導致數位民粹主義（digital populism）的出現，起初，演算法造成的同溫層效應（filter bubble）促成了民粹主義（Populism），民粹主義的政治人物依賴大數據進行選戰決策，散播仇恨言論及假新聞。他們在選戰中的做法是先發表誇張的言論，然後退縮到網路同溫層內宣稱自己受到攻擊，激化同溫層的『數位民粹主義』。
數位民粹主義與傳統民粹主義相較下，發生時間與條件不太一樣，因為是以網路做為媒介，數位民粹主義隨時都可以發生，而發生的條件是同溫層內的民眾同質性高、媒體素養較低。而大數據和演算法技術提升了民粹主義的福利。
選舉前，選民透過社群媒體表達自己的憤怒，藉由觀察按讚、轉發、分享、留言的情況，選民可以區分自己與他者的存在。研究顯示，Güvercin發現勞工因為工作機會被科技取代，需要社會保障的政策，勞工可能會在社群媒體上支持左翼民粹主義政黨。而Eksi的研究則顯示，越是強調全球化（Globalization）、區域整合（Regional integration），民族主義（nationalism）和邊界界線就越會出現在社群媒體的討論中，這些討論助長了民粹主義論述的構建和傳播，並進入網路同溫層內，這對不敢在公共場合發表仇恨言論（hate speech）的人來說，網路的匿名性可以讓他舒適地講出仇恨言論，並且建立自己的社群規範。
然後，數位民粹主義的政治人物利用『媒體操縱』贏得選戰，在社交媒體上部署了點擊農場（click farms）、巨魔工廠（troll farm）和假新聞來散播虛假訊息（disinformation），如此一來便可轉移公眾輿論，形成一股數位民粹主義，助長了左翼民粹主義、右翼民粹主義在民主選舉中的聲勢。