岸田政權不妙 日本眾議員補選自民黨3席全敗
中廣新聞網.2024年4月29日 10:16

日本28日舉行3席日本眾議員補選,執政自民黨全敗。

日本眾議院昨(28)日進行3席議員補選;這次補選爆出自民黨回扣案之後的首度選舉。結果沒想到,自民黨3場補選全敗,這對執政自民黨以及岸田文雄內閣,造成嚴重打擊。

這次選舉,相當令人矚目的是島根第1區,這個選區由於自民黨籍前眾議院議長細田博之過世,而進行補選。不料這一區由自民黨推出的新人「錦織功政」落敗,而由立憲民主黨推舉的前眾議員「龜井亞紀子」回鍋當選。

據日本媒體報導,島根第1區是在1996年,日本開始採用小選區制度之後,自民黨首次在島根縣的小選區落敗。

此外,東京第15區也是由立憲民主黨新人,前江東區區議員「酒井菜摘」當選,長崎第3區則由立民黨前眾議員「山田勝彥」拿下。這次補選當中,最大在野黨「立憲民主黨」算是大贏家,同時這次選舉,也反映出日本社會,對於自民黨的強烈批判。

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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
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    • 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