批白委凍結預算是挾怨報復 吳思瑤:民進黨民調超車
CTWANT.2024年9月16日 16:22
民進黨立院黨團幹事長吳思瑤16日表示,如果民眾黨立委非理性地進行職權行使,他們的民調會更加崩盤。(圖/翻攝自民進黨團臉書)

[周刊王CTWANT] 民眾黨主席柯文哲因京華城案遭羈押禁見,民眾黨紛紛表示這是政治迫害,立委張啓楷更直言要凍結總統府預算。對此,民進黨立法院黨團幹事長吳思瑤16日表示,這就是狹怨報復,「理性、務實、科學,這不是你們柯文哲主席說的嗎?」如果民眾黨立委是非理性地進行職權行使,他們的民調會更加崩盤。

民進黨團今日上午舉行輿情回應記者會,吳思瑤表示,民眾黨委員大言不慚的為了柯文哲案,要凍結總統府預算,連同民眾黨之前所說的,要砍光監察院預算、要對法務部跟司法院預算都要嚴審、大砍,很清楚這就是「挾怨報復」。希望在野黨在即將開議的立法院會期裡頭,「理性、務實、科學,不是你們柯文哲主席說的嗎?」吳思瑤說,不要為反對而反對,把砍預算當作政治上挾怨報復的工具,並呼籲大家一起嚴格監督各黨在審議預算的過程中能不能理性專業地對話。

接著媒體問到怎麼看最新民調顯示,民眾黨民調只有下滑1.8%,民調解讀表示還是有很多鋼鐵小草不離不棄,且流失的支持度也沒有明顯的回流至藍綠,反而是時代力量的支持度翻了四倍。不過,柯文哲好感度明顯下滑,損失了220萬人的支持度。

吳思瑤表示,民眾黨下挫1到2%,也許幅度看起來沒有很大,但如果細究相關分析,發現過去在20到44歲獨佔鰲頭的民眾黨,現在只有在20到24歲之間依舊奪冠,其餘部分25到34歲,全部被民進黨超車,也就是說年輕世代過去非常純化的鋼鐵小草,確實在流失當中;而民進黨這段時間加大非常多青年活動、青年論述,強化與年輕世代對話,反映在年輕世代認同度增加,數字上也許可以作為佐證。

吳思瑤提及,另外可以看到,過去在都會區白領支持度高的民眾黨,這次政黨支持度完全下滑,過去比較高教育水平支持民眾黨,這次民調呈現也是快速下滑,建議大家去細究細部年齡層、知識程度、都會區白領的分析,都可以有利了解,過去傳統支持民眾黨的這些非常純的鋼鐵小草,都開始板塊在移動。

在柯文哲個人好感度、惡感度部分,吳思瑤指出,220萬人好感度蒸發,下降11.5%,數字說明一切,大家對柯文哲的好感,已經完全崩盤,72萬人增加對柯文哲的負感,以這次民調感情溫度,民眾黨創下歷史新低,民眾黨因為柯文哲案,本身人設崩盤,黨過去形象不在,由過去50%以上好感溫度,已經下降到44.9%,也就是從好感整個轉為負評。

吳思瑤認為,除了柯文哲個人涉案,還是要觀察民眾黨後續處置是否合宜、是否符合社會期待,如果過度操作民粹要來鬥臭司法,這樣的行徑跟手段,人民難以接受,何況即將開議的立法院,8席民眾黨立委會不會如他們所說的要狹怨報復,要凍結總統府預算、砍光監察院預算、劍指司法院、法務部預算等,如果他們要這樣非理性對待立委職權的行使,民調會反應更大的崩盤狀況。

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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