石破茂當選自民黨新總裁 美中政府與日本網友反應如何?
太報.2024年9月27日 17:06
石破茂(中)當選自民黨第28任總裁。圖為石破茂與日本首相岸田文雄(左)、官房長官林芳正(右)等人慶祝。路透社
日本自民黨總裁選舉結果今(9/27)出爐,由5度挑戰、前幹事長石破茂當選,石破茂預計將於10月1日獲國會指名為日本第102任首相。對此,美國政府表示,期待石破茂繼承重視國際合作的首相岸田文雄路線,以及在對中方面強化合作;中國政府則表示,「希望中日關係沿著正確軌道健全且穩定發展」。不過,日本網友對於石破茂的當選,多表現出消極態度,有網友表示「日本完了」、「失落的30年,幾乎已確定將變成失落的40年」。

根據《共同社》報導,美國總統拜登強調日美同盟是「地區和平與穩定的基石」,並且美國國會中的跨黨派也一致重視日美關係。有些聲音對石破茂考慮修改美日地位協定的計畫持謹慎態度。

報導指出,美國政界眾所周知,石破茂有過擔任防衛大臣的經驗,並精通安全保障政策,外界認為石破茂將致力於岸田政府所推動的提高美軍與自衛隊的相互運用性。

拜登政府著眼於在印太地區強化威攝行動的中國,正推進與日本以及其他盟國的多層合作框架。

中國政府方面,根據《TBS》報導,針對石破茂當選自民黨新總裁一事,中國外交部發言人林劍表示,「日本的內政,中方不作評論」,不過他說「希望中日關係沿著正確軌道健全且穩定發展」。

報導指出,林劍表示,「中日關係長期健全且穩定地發展,符合兩國人民的根本利益,也是唯一正確的選擇」。接著,他又提出要求,稱「希望日方以史為鑑,堅持走和平發展道路,樹立客觀正確的對中認知,奉行積極理性的對中政策」。

另一方面,針對石破茂於8月訪問台灣一事,林劍表示,「中國一貫反對日本政治家訪問台灣」。

至於日本網友方面的反應,根據《體育日本》報導,受選舉結果影響,在社群網站上,相關關鍵字相繼登上流行趨勢。不過,當中卻有不少消極內容,例如「日本完了」、「石破天驚」、「確定要增稅了」。

網友尤其關心增稅。石破茂在選戰期間,曾說過「提高法人稅這值得商榷」,並針對高收入者給予優惠待遇的金融所得的課稅,表示「如何實現公平的稅收制度」,表現出強化課稅的態度。

有鑒於這些前言,社群網站上不斷有網友發文擔憂日本的未來,「增稅已確定。絕望…」、「增稅確定…15%消費稅已確認」、「日經平均將會掉到哪種地步呢」、「失落的30年,幾乎已確定將變成失落的40年」。

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藍委「點名」綠委出席率 吳思瑤:吃飽太閒?
即時中心/詹詠淇報導民進黨主席賴清德日前對立法院民進黨團下軍令,要求院會全員參與,國民黨立委陳玉珍、徐巧芯今(27)日就自製點名板,替民進黨「點名」。對此,民進黨團幹事長吳思瑤說明,今日黨團是乙級動員,非甲級動員,該出席的委員都有到場,民進黨團的運作輪不到國民黨來管。民進黨團沒有應徵助理,就算徐巧芯、陳玉珍想跳槽,「我們也不歡迎」,國民黨吃飽太閒,怎麼不好好審預算呢?
  • 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