藍白國會擴權法釀菜鳥立委罷免危機? 數據分析「他」處境最危險
民視.2024年6月14日 11:30

即時中心/詹詠淇報導

藍白聯手強行通過缺乏討論的國會擴權法案,引爆民眾抗議聲浪,社會開始醞釀罷免立委氛圍,網路也出現可能被罷免的區域立委名單。對此,《榮泰創數據》針對藍綠所有區域立委中個人與罷免有關的聲量進行分析,並透過好感度來評估哪些立委是最有可能遭到罷免的對象。數據分析顯示,葉元之處境最危險。

《榮泰創數據》觀察三讀通過後,5月29日至6月12日期間,罷免聲量排名前十的區域立委,結果發現,國民黨有7位立委入列,民進黨則有3位。前三名更是全由國民黨囊括,且罷免聲量均突破萬則。

《榮泰創數據》指出,作為主導國會改革法案推動的藍營國會老大傅崐萁,以高達1.5萬則罷免聲量位居榜首,他的好感度僅0.21,是所有立委中最低的,顯示出民眾對他的不滿情緒濃厚。

排名第二的是頻繁於政論節目上露出、發言常引起爭議的葉元之,罷免聲量達1.3萬則,好感度為0.27。第三名則是不斷開闢戰場、有「空戰小天后」稱號的徐巧芯,罷免聲量達1.1萬則,好感度為0.36,雖稍高於前兩位,但罷免聲量仍不容小覷。

除了上述3位藍營立委,《榮泰創數據》指出,台中的2位年輕立委廖偉翔、羅廷瑋也有破千則的罷免聲量,空戰實力堅強的王鴻薇和羅智強也榜上有名。民進黨方面,作為黨團幹事長且時常替黨發聲的吳思瑤,及最年輕立委黃捷,兩人的罷免聲量也均達3千則,台南的王定宇則位居第十。

《榮泰創數據》進一步觀察罷免聲量與個人聲量佔比,發現比例最高的是葉元之,其罷免聲量佔個人聲量的53.3%,也就是說,超過一半的聲量是與罷免相關的討論。國民黨的丁學忠、廖先翔、羅廷瑋的罷免聲量佔比也都超過40%,顯示這些立委在輿論中受到較大負面關注,面臨不小的罷免壓力。

比對在兩種指標中皆有上榜的立委,《榮泰創數據》表示,包括葉元之、廖偉翔和羅廷瑋,三位新科立委不僅在罷免聲量中名列前茅,在罷免聲量與個人聲量也有高佔比,是在罷免風波中相對危險的對象。

「在選舉中與對手得票率差距很小的葉元之,成為了眾矢之的的罷免目標」,《榮泰創數據》說,葉元之經常是綠營政論節目的座上賓,不僅被冠上「通告咖」的稱號,在節目中為國民黨護航,卻因其回應與論述較弱,常未能完整回應其他來賓的質疑,因而堆積了不少仇恨值。頻繁現身節目也讓地方上對他的耳語及批評聲浪越演越烈,質疑他缺乏經營地方、選民服務做的不佳。在外界認為他靠綠營對手的醜聞才僥倖勝出下,其所作所為加深了大眾對他的反感,持續有負面聲量發酵。

相比葉元之的低好感度、高仇恨值,《榮泰創數據》表示,羅廷瑋及廖偉翔的好感度相對較高,分別為0.58、0.48。在國會改革的衝突中,羅廷瑋多次對吳思瑤進行年齡和性別羞辱,甚至強行勒頸鍾佳濱。不過,羅廷瑋6月5日透過影片請部分藍白立委還原現場,並強調,「我當時並沒有對任何人進行言語侮辱,維護和諧從理解和信任開始」;廖偉翔則在立委沈伯洋要跌倒前刻意補揍幾拳。兩人上演挑釁頂胸、推擠、鎖喉全武行等流氓行徑,被網友譏諷為「8+9立委」。

除了在院會中的暴力行徑,《榮泰創數據》說,廖偉翔、羅廷瑋的問政能力也備受質疑。由於羅廷瑋剛從議員升任立委,廖偉翔甚至沒有從政經歷,初任立委尚未步入正軌,兩人也因此被外界認為缺乏作為立委的基本素養。尤其是廖偉翔所寫的公文成為網友的笑柄,不僅將主旨當成說明來寫,還在公文內容中使用「謝謝」,遭到網友嘲諷「這樣的程度都能當立委」、「水準真差」,導致兩人目前都處於輿論的風口浪尖上。

「罷免成功的關鍵在於仇恨值,而葉元之的好感度在三人中最低」,《榮泰創數據》指出,葉元之不僅在地方上難以獲得選民認同,在網路上也飽受批評,導致民眾對其不信任感增加,成為三人中處境最危險的立委。

《榮泰創數據》認為,這三位新上路的年輕立委同時受到罷免呼聲,除了因表現未達選民預期,也尚未累積一定程度的支持者,其一言一行較容易被放大檢視。在正式申請罷免的這段時間,這些立委不僅需要正視民意、積極回應選民的關切,並將此次作為一種警訊,在法案或議題上也要站穩立場,爭取多數選民的認同,才能避免罷免風暴進一步升級。

原文出處:快新聞/藍白國會擴權法釀菜鳥立委罷免危機? 大數據分析「他」處境最危險 

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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