盧秀燕"台中29區全拿" 蔡其昌輸掉本命區!
華視.2022年11月27日 12:35

台中市 / 徐孟蘭 洪年輝 報導

台中市長選舉,盧秀燕打破台中市升格直轄市的市長連任魔咒,大贏對手蔡其昌27萬多票、29區全贏,刷新紀錄,也替自己創下從政以來不敗女王9連勝成績,一早開心掃街謝票。蔡其昌也有謝票行程,坦言要重新檢討審視,專家分析蔡其昌敗選原因,除了起步晚外,台中市這次的投票率,比上屆的低很多,很有可能中間選民和隱性選民的票沒有逼出來,加上盧秀燕執政平穩沒出大錯,因此才能輕鬆連任。

台中市長盧秀燕搭上她的粉紅競選戰車,一早滿臉笑容,放炮謝票,盧秀燕爭取連任成功,不但替她自己刷新從政以來選舉連9勝不敗女王的紀錄外,更打破了台中市升格直轄市以來的連任魔咒,台中市長盧秀燕說:「當你第一次競選的時候,市民會給你機會試試看,但是當你沒有履行政見,或表現不好的時候,那市民朋友很可能就會改變想法,所以我想在台中深耕的每一位政治人物,都要戰戰兢兢。」

盧秀燕在這次選舉獲得了79萬9107票,蔡其昌52萬4224票,大贏27萬4883票,並且在全台中市29個行政區的選票,擊出全壘打,每一區的票數都贏過蔡其昌,是台中市升格以來,首次全區全勝,27萬多票的差距也是升格以來最多,東海大學政治系教授沈有忠說:「盧秀燕是現任,在沒有選情升溫的情況底下,現任的優勢會非常明顯,市政上面並沒有出什麼大太的包,然後她個人沒有像什麼論文,或者其他案子的產生,所以她可以尋求連任的議題上面來講,就輕鬆的獲勝。」

而蔡其昌也在投票隔天進行謝票行程,挑戰市長失利,連自己的立委選區大甲、大安、外埔、清水、梧棲也都失守,台中市長候選人(民)蔡其昌說:「任何一個選舉的結果都是給每一個政治人物,反省檢討的機會,對我的人生來講,其實失敗就是養分。」

而專家分析,蔡其昌大輸的原因除了起步晚外,投票率低影響不小,東海大學政治系教授沈有忠說:「或許有很多蔡其昌他的支持者,或者年輕選民、中間選民沒有出來投票,或者是隱性的,願意支持他的選民,因為知道選舉結果大勢已去,或者是比較對地方選舉來講,沒有什麼特別的興趣,就沒有出來投票,這也是滿大的一個關鍵。」這屆的台中市長選舉投票率60.01%,和上一屆的投票率66.12%相比,確實低不少,因此專家研判,投票率低可能是中間選民和隱性選民沒有出來投票,導致台中市選舉,成了深藍和深綠的對決選戰。 

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電業法修法逕付二讀 冷凍期一個月6月初表決
政治中心/林靜、李志銳、林東銘 台北報導國民黨團今天(3號)在立法院院會,將"電業法49條"修法抽出逕付二讀,要求未來電價漲幅都需送國會審議,此案獲民眾黨團支持,最終順利闖關通過,未來將進入朝野協商、冷凍期一個月才能表決,民進黨團總召柯建銘強調,漲電價民意當然反對,但電價是專業、若禁漲價、還不是國家補貼。
  • 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