準日相石破茂預計10/27改選眾議院 自民黨新人事「菅義偉出任副總裁」
鏡週刊Mirror Media.2024年9月30日 18:35
石破茂(圖中)今舉行記者會,介紹新任自民黨新任主管人事,前首相菅義偉(左3)出任副總裁。(翻攝自民黨官網)

日本自民黨27日進行總裁選舉,眾議員石破茂經過二輪投票逆轉勝出,當選自民黨總裁並將於10月1日就任日本首相。石破茂今(30日)公開表示,在獲指名為新首相後,他將解散眾議院,並於10月27日進行改選投票;石破茂今天也公布了自民黨新人事與未來的新內閣名單,前日本首相菅義偉將出任自民黨副總裁。

石破茂預計將在明天(10月1日)的臨時國會中,被提名通過擔任日本首相,今天他在記者會宣布,在獲得通過提名上任首相後,他將在10月9日解散眾議院,15日發布選舉公告,27日進行改選投開票。

石破茂在27日投票中勝出,當選新任自民黨總裁,並將接任日本首相。(翻攝石破茂X)
石破茂在27日投票中勝出,當選新任自民黨總裁,並將接任日本首相。(翻攝石破茂X)

石破茂自己坦言,在還沒上任首相,就先宣布眾議院選舉的時間,這件事來說不是很尋常,但他認為新政府應該盡快接受人民的評斷。

石破茂下午也在總裁辦公室,宣布自民黨最新人事安排,在選舉中支持石破茂對手高市早苗的前日本首相麻生太郎,將由副總裁一職,轉任自民黨首席顧問;有著「令和大叔」之稱的另一名前首相菅義偉,將出任副總裁。這次選舉在第一輪拿下第3高票的43歲眾議員小泉進次郎,出任選舉對策委員長。

這次在總裁選舉第一輪拿到第3高票的小泉進次郎,出任自民黨選舉對策委員長。(翻攝自民黨YouTube)
這次在總裁選舉第一輪拿到第3高票的小泉進次郎,出任自民黨選舉對策委員長。(翻攝自民黨YouTube)

幹事長由擔任過自民黨任期最長的鶻會對策委員長森山裕接任;總務會長為首相岸田文雄內閣的財務大臣鈴木俊一;精通外交政策的前防衛大臣小野寺五典將任政務調查會長;國會對策委員長、組織運動本部長、廣報本部長分別將由農林水產大臣坂本哲志、選舉對策委員長小淵優子、前數位大臣平井卓也接任。

這次角逐自民黨總裁的9人中,除了當選的石破茂,以及出任自民黨選舉對策委員長的小泉進次郎,進到第二輪決選高市早苗、首輪拿下第5高票小林鷹之也有被徵詢是否擔任黨內要職,但遭婉拒。獲得第4高票的現任內閣官房長官林芳正,預計將被石破茂留任;前內閣官房長官、這次總裁選舉票數最低的加藤勝信,將被石破茂延攬擔任新財務大臣。

總裁選舉獲得第4高票的林芳正,將被留任內閣官房長官。(翻攝林芳正X)
總裁選舉獲得第4高票的林芳正,將被留任內閣官房長官。(翻攝林芳正X)

除了林芳正,現任內閣獲得留任的只有公明黨的國土交通大臣齊藤鐵夫,安倍晉三時期的防衛大臣中谷元將回任該職位,前行政改革擔當大臣村上誠一郎將出任總務大臣,另一名安倍時期的防衛大臣的岩屋毅,將接任外務大臣;其餘13名新內閣都是首次入閣,去年涉入自民黨違法政治獻金「小金庫」事件的議員則皆未被提名。

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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