柯滿血復活 強化抗綠第一品牌
中時新聞網.2024年9月4日 04:10

(圖/本報系資料照)

 京華城案延燒,日本學者小笠原欣幸認為民眾黨支持率可能只會留下約10%的鐵粉,2026年縣市長選舉恐是藍綠對決,民眾黨會被邊緣化。但民眾黨主席柯文哲被「無保請回」後,反而形塑出「政治受害者」形象,可望獲得「受害者症候群」紅利。

 柯文哲在檢廉搜索4小時後嗆聲執政當局,無保請回時除感謝小草,也猛批檢方「極盡壓迫和凌虐」,3日則續批民進黨成「新黨國體制」。柯拉開攻擊軸線後,白委也加大攻擊力道,柯滿血復活,強批執政黨,不僅是要擺脫「只剩10%鐵粉」的魔咒,更似要強化「抗綠第一品牌」的定位。

 畢竟柯的首要任務,除全副武裝因應司法外,更得找到新的利基點來支撐黨的存續,特別是在綠營基本盤穩固,而小草又流向綠營的情況下,要號召小草們回流並挖綠營牆角難上加難,而劍指國民黨、從藍營挖票來填補自己所失,便成為可能的邏輯。

 尤其是國民黨對近期的政治議題,不論是賴總統藉鄭文燦案反守為攻,或憲法法庭裁定國會改革案的暫時處分,甚至「罷樑」等,除了無清晰的戰略設定外,更陷在綠營的戰場中,沒有反守為攻的良策。柯與白委只要猛攻執政黨,或呼應其指稱政治迫害的軸線,民眾對於白營「打綠」的印記就會比藍營要深刻得多。

 況且國民黨雖有不對柯文哲落井下石的立場,但似乎對柯與檢調攻防議題的清晰戰略也付之闕如,也可能是進退兩難。加上若「謝國樑防線」被攻陷,綠營便會展開全台大罷免,如何因應已傷透腦筋,現今又多了「柯文哲風暴」,或許已超出國民黨戰略規畫的極限值。

 柯與民眾黨只要成功建構「抗綠第一品牌」的定位,不僅不會泡沫化,反而能侵蝕藍軍票盤,為自己補血,特別是國民黨現今在打柯與助柯,藍白合與藍白分的路線上,黨內分歧程度頗高,民眾黨此時襲奪國民黨抗綠大旗當然是最佳時機。

 但問題是,柯與民眾黨想要穩固盤面、避免泡沫化,好歹自己黨內也得擺出陣式,畢竟內部問題太多了,包括:第一,柯請假3個月,中央無主,難怪柯黑及不對盤的議員持續攻堅,如入無人之境。不論是代理黨主席或「集體領導」,好歹民眾黨要有個決定,不能以拖待變,遑論柯還得專心因應檢調攻防。

 第二,若要找回因權鬥而疏離的前幕僚,如蔡壁如、謝立功等人來建構「集體領導」,就必須先控制內鬥,才能集合眾智因應危局。最後,如何避免黨內大咖「挾柯以令諸侯」破壞黨內生態,更是當務之急。若連這些都做不到,「受害者症候群」只會效益遞減,「抗綠第一品牌」更會功敗垂成。(作者為中國文化大學廣告學系專任教授)

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政治中心/台北報導柯文哲捲入京華城弊案,張啟楷痛批政治迫害,喊話新會期凍結總統府預算。民進黨立委林俊憲忍不住大酸,不如直接一點,提案全數刪除台北看守所的預算,讓阿北就地釋放。國民黨立委謝龍介也跳出來替賴清德說話,認為沒有看到賴清德有介入個案的跡象。
  • 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