藍白國會改革版本遭政院提覆議 最新民調:51.9%過半民意支持
FTNN新聞網.2024年6月17日 16:43

[FTNN新聞網]記者孫偉倫/台北報導

藍白立委合作通過的「國會改革」修法版本引起執政黨批評國會擴權,並由總統核定行政院提出覆議案。財團法人台灣民意基金會今(17)日發表「國人是否支持行政院對國會改革修法提覆議案 ? 」民調結果指出,有51.9%的民眾支持行政院提出覆議,33.5%民眾不支持,且各年齡層中僅20-24歲外,其他各年齡層皆超過半數支持行政院提覆議案。

藍白國會改革版本遭政院提覆議 最新民調:51.9%民意支持
財團法人台灣民意基金會今(17)日發表「國人是否支持行政院對國會改革修法提覆議案 ? 」民調結果指出,有51.9%的民眾支持行政院提出對藍白立委合作通過的國會改革修法進行覆議。(圖/台灣民意基金會)

調查詢問民眾「針對立法院528三讀通過的『立法院職權行使法修法及刑法增訂』,行政院6月6日提出七點理由,認為滯礙難行,決定退回立法院覆議,是否支持行政院這項作為? 」結果發現:28.2%非常支持,23.7%還算支持,17.4%不太支持,16.1%一點也不支持,4.8%沒意見,9.8%不知道、拒答。即20歲以上台灣人中,五成二基本上支持行政院提覆議案,三成四不支持。也就是說,行政院這次提覆議案獲得過半數民意的支持。

台灣民意基金會董事長游盈隆認為,這項發現傳達了一個重要的訊息,那就是,行政院對立法院有關國會改革修法提覆議案,具有雄厚民意基礎。

民調分析,從政黨支持傾向看,民進黨支持者中有八成二支持,一成一不支持;國民黨支持者有二成六支持,六成二不支持;民眾黨支持者有三成五支持,五成七不支持;中性選民支持與不支持旗鼓相當,各有三成五。由此可見,即使在野黨支持者也有不少人樂見行政院提覆議案。

民調也分析各年齡層對覆議案的支持度,發現除 20-24 歲外,其他各年齡層皆有超過半數以上支持行政院提覆議案。在20-24 歲中,有三成七支持,四成五不支持;25-34 歲有五成五支持,三成四不支持;35-44 歲中有五成二支持,三成五不支持;45-54 歲也有五成一支持,三成八不支持;55-64 歲有五成五支持,三成六不支持;65 歲及以上,五成二支持,二成二不支持。

本次訪問期間是 2024 年 6 月 11-13 日,共三天;對象以全國為範圍的20歲以上成年人;抽樣方法採市話與手機並用的雙底冊抽樣(dual-frame randomsampling ,市話 70%,手機 30%。有效樣本 1070 人,市話 750 人,手機 320人;抽樣誤差在 95%信心水準下約正負 3 個百分點。並依內政部最新人口統計資料進行地區、性別、年齡及教育程度加權,以符合母體結構。經費來源是財團法人台灣民意教育基金會,簡稱台灣民意基金會(TPOF)。

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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