縣市長開票分析

票數來源:時報資訊 最終結果依中選會公告為準,嘉義市長12/18投票。
六都市長當選席次
  • 台北市
    蔣萬安
  • 新北市
    侯友宜
  • 桃園市
    張善政
  • 台中市
    盧秀燕
  • 台南市
    黃偉哲
  • 高雄市
    陳其邁
民進黨
國民黨
無黨籍
其他黨
縣市長各黨當選席次
  • 5
  • 14
  • 2
  • 1
民進黨
國民黨
無黨籍
其他黨
各政黨縣市首長總得票率
民進黨本屆得票數:477萬6,258
國民黨本屆得票數:576萬1,851
無黨籍本屆得票數:70萬7,021
其他黨本屆得票數:24萬5,845

六都即時開票

票數來源:時報資訊 
最終結果依中選會公告為準
台北市

蔣萬安

陳時中

57萬5,590
43萬4,558
新北市

侯友宜

林佳龍

115萬2,555
69萬3,976
桃園市

張善政

鄭運鵬

55萬7,572
42萬8,983
台中市

盧秀燕

蔡其昌

79萬9,107
52萬4,224
台南市

黃偉哲

謝龍介

43萬3,684
38萬7,731
高雄市

陳其邁

柯志恩

76萬6,147
52萬9,607

18歲公民權修憲複決

有效同意票須達961萬9697張 票數來源:時報資訊 
最終結果依中選會公告為準
同意
564萬7,102票
不同意
501萬6,427票

全台灣九合一選舉版圖變化

數據來源/時報資訊。本頁得票率採四捨五入計算至小數點後兩位,資料以中選會公告為主,2022 數據於 11/26 開票結束後出現。
  • 縣市長
  • 議員
2022
全台縣市長席次
席次 變化
中國國民黨
14 -1
民主進步黨
5 -1
無黨籍
2 +1
其他黨
1 +1
投票率、民進黨執政縣市創新低 六大重點一次看 >
2018
全台縣市長席次
席次 變化
中國國民黨
15 +9
民主進步黨
6 -7
無黨籍
1 -2
其他黨
0 +0
回顧2018九合一選舉 韓流席捲全台 奠定藍營版圖 看更多 >
2014
全台縣市長席次
席次 變化
中國國民黨
6 -9
民主進步黨
13 +7
無黨籍
3 +2
其他黨
0 +0
回顧2014九合一選舉 民進黨大勝 國民黨元氣大傷 看更多 >
2022
全台議員席次
席次 變化
中國國民黨
367 -27
民主進步黨
277 +39
無黨籍
227 -7
其他黨
39 -7
投票率、民進黨執政縣市創新低 六大重點一次看 >
2018
全台議員席次
席次 變化
中國國民黨
394 +8
民主進步黨
238 -53
無黨籍
234 +31
其他黨
46 +19
回顧2018九合一選舉 韓流席捲全台 奠定藍營版圖 看更多 >
2014
全台議員席次
席次 變化
中國國民黨
386 -33
民主進步黨
291 +33
無黨籍
203 -12
其他黨
27 +13
回顧2014九合一選舉 民進黨大勝 國民黨元氣大傷 看更多 >
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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司