賴清德提釋憲後好感度暴跌!大數據:就任以來最低點
中天新聞網.2024年6月26日 08:59

立法院會在21日否決《立法院職權行使法》與《刑法》覆議案,為此,總統賴清德在24日召開記者會,宣布將向憲法法庭聲請釋憲並提出暫時處分,更直言「國會理當改革,但不應該任意擴權」。監察院昨(25)日也舉行記者會,宣布聲請釋憲及暫時處分,預計在本週送案。

總統賴清德的網路好感度暴跌。(圖/翻攝自賴清德臉書)

《TPOC台灣議題研究中心》透過《QuickseeK快析輿情資料庫》,蒐集總統賴清德自5月20日正式就職後,至6月24日宣布聲請釋憲,長達35天內的網路聲量數據,數據顯示:賴清德剛就職時,網路好感度(P/N值)達到0.51,以政治人物來說表現還算不錯;但在6月24日宣布釋憲當天,網路好感度就跌落到低谷的0.22。

審視網路大數據,賴清德就職初的在5月底,每日聲量平均超過3.1萬則,當時因剛上任推動新政,一舉一動備受矚目,同時在國會改革法案審議期間,賴清德的多次表態,也獲得群眾支持,好感度曾拉上幾波高峰。

賴清德網路聲量與好感度趨勢圖。(圖/翻攝自《TPOC台灣議題研究中心》)

但時序進入到6月之後,賴清德的曝光量明顯下滑,6月調查期間內每日聲量平均僅略超過萬則,且沒有任何一天的聲量超過2萬則,好感度則維持持平走勢。但造成賴清德好感度重挫的起點,是藍白立院黨團以人數優勢,否決國會改革覆議案,致使賴清德好感度連帶受挫,從0.35開始,連日下滑至0.22低點。儘管賴清德在6月24日當天以「當事人」之姿宣布聲請釋憲有帶起一波聲量,單日聲量超過2.7萬則,是6月之最,但好感度也跌落至就任以來最低點的0.22。

《TPOC台灣議題研究中心》進一步分析網友對賴清德聲請釋憲的看法,數據顯示多數網友對於賴清德說法並不買單,風向幾乎一面倒的在批評,在聲量最高的前8名討論風向中,聲量佔比最多的是「批評賴清德憑什麼說違憲」,聲量佔16%;其次是翻出賴清德過往言論,批賴曾拋「憲法災難說」如今卻提違憲,佔15%;亦有15%網友表示支持國會改革;13%認為「大法官並不中立」;僅11%持正面意見,表示「總統加油」和「台灣加油」;此外,還有網友重提選舉語言,諷刺「賴清德在賴皮」、「支持立委刪預算反制」、「批評賴清德跟皇帝一樣」,以上3種言論也分別佔約10%聲量。

民進黨為了阻擋藍白聯手提出的「國會改革法案」,抨擊該法案「擴權」並「違憲」,然而先前覆議戰已經遭遇一次挫敗,根據網路聲量分析結果,這也連帶影響到賴清德的網路好感度。

《TPOC台灣議題研究中心》認為,民進黨似乎沒有看見網路上質疑聲浪,如今再度傾全黨之力,由總統兼黨主席的賴清德親上火線聲請釋憲,導致行政、立法持續陷入對立僵局,倘若放任此況不解決、忽略民意,恐將會持續拉低賴清德和民進黨的好感度。

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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