國會職權修法撼支持度? 藍白「負評價」均破五成
華視.2024年5月25日 19:38

台北市 / 萬紹安 彭冠霖 報導

昨(24)日在立院周圍,更是擁進了抗議人潮,主辦單位表示,周圍已經聚集了10萬人,另外,根據美麗島最新民調,國民黨負向評價來到57.3%,對比前次增加7.6%、而民眾黨則是53.7%,增加6.6%,民眾黨發言人吳怡萱表示,虛心接受、再接再厲;藍營立委李彥秀強調,520前後執政黨支持度本來就最高,不是國會職權修法影響。

週五下班後,立法院周圍人滿為患,他們都是因為,不滿國會職權修法爭議難解,走上街頭,抗議民眾說:「黃國昌瀏海換邊分,立場換邊站。」民眾自製手板上街,怒批在野黨挾人數優勢,強行通過法案,主辦單位喊出現場聚集十萬人;復刻318太陽花學運,這回集會人潮同樣擠滿青島東路、濟南路和中山南路,10年前的「太陽花十字」再度重現。

抗議民眾說:「台灣加油,台灣加油。」如今民眾的不滿,似乎也反映在政黨支持度上,藍綠白三黨「正向評價」,民進黨46.1%增加2.6%、國民黨32.9%減少3.0%、民眾黨31.6%減少40.8%,負向評價拉鋸更明顯,民進黨45.0%減少0.9%、國民黨57.3%增加7.6%、民眾黨53.7%增加6.6%。

立委(國)李彥秀說:「過去歷年總統就任前後,也就是520就職前後,是執政黨好感度與聲望的最高點,將民進黨短期的花車效應,惡意解讀為國會改革法案所影響,這根本就是張飛打岳飛。」

對於民調負向評價爆增,民眾黨發言人吳怡萱文字回應,「虛心接受、再接再厲」,只是議場內有民進黨杯葛外有支持民眾,這回國民黨趕緊跟上,25日推國會改革真相平台直接寫上打破謠言一次看,就能不能拉點民意支持。

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  • 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