川賀逐鹿 迎向秋決
中時新聞網.2024年9月24日 04:10

 全世界都很關切美國總統大選。多年來觀察美國選舉運作及其沿革,並基於我現場參加過的兩黨總統提名大會以及各種形式的第一線地方選戰,總結下來,發現實質課題始終主導大局,而變數又往往超過亞洲的一般想像。但即使如此,有一條客觀規律是明確的,那就是選戰每到9月,所有在當年夏天發生過的此起彼落、紛紛擾擾,幾乎相互抵消,基本歸零。勞工節一過,只當暑假結束,五蘊皆空,兩方重新洗牌,迎向肅殺之秋決。 

 目前看來,今年亦復如此。6月27日第一次總統辯論,拜登慘敗,民主黨7月21日換將,戲碼與新角無縫銜接,台前幕後操盤,巨匠手法勝似莎士比亞。7月13日川普在賓州遇刺,幾乎成為烈士,如此全國大事,不出所料,如今貌似雲淡風輕。基於換拜效應,今年的夏天算是加時了,9月10日總統辯論,賀錦麗背稿成功,又與ABC電視台主持人夾殺川普,儼然得點。根據目前民調,賀姐巧言高地已經得而復失,攻守進退落在誤差範圍,兩黨好像夏日異國邂逅,忙了半天,最後各自回家。 

 秋決必有前奏,前奏高潮莫過於必然爆發的十月驚奇。是以,驚奇未至,而你已有絕對把握賀錦麗與川普誰會選上,那可能嗎?在2016年同一時間點,希拉蕊民調優勢平均值與賀姐同樣也只有2%,結果在決戰州輸給川普。2020年,拜登此時優勢達9%,可最後決勝關鍵,不過是在3個搖擺州僅僅多拿4萬4千張普選票險勝。 

 更何況,美國民調不能盡信。立場相對獨立的資深主播比爾歐萊利披露他的調查,認為左翼機構做的大選民調,儘管含括獨立選民樣本,可往往會刻意到自由派的各州去進行選取,關鍵是即使選民在該州自稱獨立,卻屬於更為左傾的獨立;此外,左翼機構也會特別多去選取女性樣本,卻不公開說明樣本的女性比例,問題是美國郊區女性選民的自由派比例較高且較不支持川普。所以他的結論是,左翼民調好像客觀,實情則不然。至於右翼民調有沒有類似竅門,他沒有說。 

 資深而頗負盛名的前柯林頓總統軍師和民調專家馬克潘恩也立場相對客觀,他直到最近還在強調,目前其實有高達19%的選民尚未決定投給誰!比例之高,足以左右選情板塊。 

 本屆大選最突出特點,是現職者和挑戰者都在白宮有政績可考,這是任何一個基於美國政治史所建立的選舉預測模型都未必留意到的特殊因素。兩位候選人最明顯的政績差距,一是通貨膨脹,二是非法移民問題,恰好又都是選民今年優先關注課題,而川普在這兩方面都拿得出成果。 

 如果選民對現狀不滿,期待政策大改,川普提供的是一個成功的對照組。而拜登失敗,賀姐欲切割而不可得,急得照抄川普,原因是她極左的人設和歷史。《紐約時報》與錫耶納學院新近民調統計證實,高達61%的選民認為川普代表改變。可以這麼歸納,如果單獨去看民間的改革呼聲,川普極有機會,問題是還有其他變數。(作者為美國法學博士、南石策略總裁)

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衛福部長邱泰源21日時表示,總統賴清德因推行醫院淨零減碳政策「打電話罵環境部長彭啓明」,此一發言引起諸多爭議,邱泰源事後也為此道歉。對此,民眾黨立委張啟楷昨(23)日表示,在這次風波傷害最大的是行政院長卓榮泰。
  • 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