台北市長民調這人超車?學者:玄機藏在這裡
愛傳媒.2022年9月22日 23:09

台北市長民調這人超車?學者:玄機藏在這裡

【愛傳媒特約記者吳思賢報導】針對《震傳媒》2022年9月20日發佈的台北市長選舉民調,「台灣民調透明百科計畫」評為2顆星。在此一民調,國民黨候選人蔣萬安支持度「超車」,引起注意。

依照民調透明計劃的評比標準:共4層標準、20個項目及5顆星等級進行評等。此民調報告揭露完全基本法定標準;因未公布完整民調報告,故在第二層評比中未評比;第三層評比中則全有揭露。此民調勾選共符合9個項目,累計獲得9分,根據評等標準「超過8分為2顆星民調」,故此民調為2顆星民調。

文化大學新聞系教授莊伯仲分析指出:這個評等僅針對民調透明性,而無關其準確性。本民調的問卷設計者與電訪執行單位在業界尚有一定聲譽,而且對調查結果的詮釋也中規中矩,並不浮誇。不過僅有2顆星主要是所公布的執行過程不夠詳細,該公司未來的民調報告若能補強相關資訊,應有望獲得不錯的透明度評等。

莊教授說,相較其他五都,台北市長選舉由於是首都之戰,再加上蔣萬安、陳時中、黃珊珊三強鼎立,競爭最為激烈,也因此得到最多民調的關注。基本上不論調查結果是何人領先,其他兩人都能維持著差距不大的態勢,這也是對選情的合理反映。

莊教授分析指出,同期執行的選舉民調結果為何會有不同?主要是民意調查係包含問卷設計、樣本規模、抽樣架構、電訪執行、資料彙整、統計處理、數據分析等一系列環節。即便各家業者兢兢業業、用心執行,但只要在過程中的某個環節有所出入,例如問卷題項的遣詞用字、順序安排,甚至訪員口氣、電訪時段、加權辦法,就有可能影響民調結果而造成落差了。因此「平平是民調,結果卻有差」,自然不足為奇了。

中華傳播管理學會「民調透明百科計畫」,藉由選舉民調進行星級評等,推動全台第一個「民調透明百科」。計畫參照美國「國家民意調查委員會」(National Council on Public Polls, NCPP)指標與《公職人員選舉罷免法》第53條,以「民調透明度評鑑」為主軸。

本計畫由世新大學新聞系教授彭懷恩、世新大學口傳系教授游梓翔、政治大學傳播學院教授鄭自隆3三位學者領銜;成員包括銘傳大學廣電系副教授杜聖聰、文化大學新聞系教授莊伯仲、文化大學廣告系教授鈕則勳、世新大學口傳系教授溫偉群、臺北大學公行系教授劉嘉薇、臺灣藝術大學廣電系教授賴祥蔚、世新大學傳管系教授蘇建州教授等人(召集人與研究團隊成員分別依照姓氏筆畫排序)。

「民調透明百科計畫」的最新訊息都公布於官方網站(https://2022ccms.wordpress.com/survey-clean/)。

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國民黨轟數位身分證計畫書內容塗黑 內政部:個資依法遮蔽、內部討論不提供
中國國民黨立法院黨團今(17)日召開記者會,表示立院內政委員會「數位身分證換發政策調閱專案小組」向內政部調閱資料,但內政部竟將整本厚達千頁計畫書內容塗黑、打上馬賽克,甚至有些資料只有封面和目次,連塗黑都懶得做,砲轟內政部成「內政布」。對此內政部回應,依據立法院職權行使法,已提供數位身分證相關資料5大卷87份文件,依法沒有拒絕、隱匿。提供的資料中,涉個資部分依法遮蔽、並依政府資訊公開法第18條,內部討論資訊不予提供。內政部表示,立法院內政委員會數位身分證調閱專案小組於2024年5月2日要求內政部、行政院、工程會及中央印製廠提供工作小組會議資料、相關委託研究、研討會紀錄、報告、相關招標文件、合約書及對外函文等相關資料,並於2024年5月29日要求再提供新一代國民身分證換發規劃案之管控會議歷次紀錄等資料。內政部均配合提供,涉個資部分依法遮蔽、並依政府資訊公開法第18條,內部討論資訊不予提供。內政部強調,依立法院職權行使法第52條,文件調閱之調閱報告書及處理意見未提出前,其工作人員、專業人員、保管人員或查閱人員負有保密之義務,不得對文件內容或處理情形予以揭露,應請調閱人員遵守該規定,內政部已依
  • 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