巷仔內/綠換堅止血 張善政挫咧等
今日新聞NOWnews.2022年8月12日 21:35

▲林智堅退出桃園市長選舉。(圖/記者朱永強攝,2022.08.12)

民進黨即時「換堅」,爲桃園市長參選人林智堅論文抄襲案止血,打壞了國民黨的如意算盤,國民黨原本靠林智堅論文案破口,讓議題攻防能力本就不佳的桃園市長參選人張善政、台北市長參選人蔣萬安找到施力點,有機會贏得年底選戰;但如今,民進黨確定「堅下鵬上」,藍營桃園市、台北市長選情完全沒有樂觀本錢。

林智堅論文風波延燒一個多月,過去民進黨全體護航、態度強硬,在台大近日認定林智堅論文抄襲,且撤銷林智堅學位後,總統蔡英文第一時間仍下令全黨力挺,但終究還是扛不住社會輿論的壓力,為避免林智堅成為民進黨年底選戰的破口,毅然換堅,改派桃園民進黨立委鄭運鵬接棒上陣。

而民進黨的即時止血,無疑是對團隊戰力薄弱的張善政及蔣萬安選情的一記重擊。張善政是政務官、企業界出身,雖擔任過行政院長、副總統參選人,但沒有真正地方選舉的經驗,地方人士普遍都認為,張沒有政治人物的魅力及特質,再加上團隊零散、議題攻防能力不足,讓張善政在提名之初,就大輸民進黨兩位數字的民調支持度,好不容易才靠著論文案讓支持度從黑翻紅。

只不過,在林智堅論文抄襲罪證確鑿後,張善政也沒有撿到便宜,仍未拉開與林智堅支持度的差距,只是微幅領先而已,地方人士更預判,若明天投票,張善政也僅會小贏3萬多票、2%左右,還是在誤差範圍之內。

如今,林智堅論文案再也無法成為國民黨的提款機,也讓張善政的選情堪憂,不只是桃園市,與桃園市狀況相近的台北市選情也同樣受到衝擊,蔣萬安與張善政一樣,被外界認為沒有戰力、議題攻防能力不足,且由於北市是「三腳督」狀況,又為選情加入了更加複雜、難料的變數。

蔣萬安近日頻頻將對手陳時中與論文抄襲的林智堅互相連結,把陳時中打成不挺台大、護航論文抄襲的人設,還幫陳時中、林智堅取名為「抄跑團隊」,一個抄襲、一個落跑,但少了論文破口後,讓人疑惑,蔣萬安還剩下什麼可以攻防?

民進黨曾經再三強調絕對不會「換堅」,更狠酸國民黨黨主席朱立倫曾經的「換柱」事件造成的重大後果,但在發現選情苗頭不對後,能快刀斬亂麻、重新整隊;而少了論文抄襲事件的國民黨,又再度陷入沒有支點的選戰打法。

國民黨應該好好檢討與反省自身的論述以及議題攻防能力,不能總是要靠民進黨犯錯才撿到槍,最大在野黨以及縣市長參選人難道都缺少主動出擊的能力嗎?

國民黨年底選情原本看似有一線曙光,有機會贏回台北、桃園、基隆,如今又再度幻滅,若不能重整旗鼓,加強戰力,民進黨換下林智堅後,真正的選戰才正要開始。

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今(1日)是勞動節,國民黨立委牛煦庭擬提案修《勞基法》第15之1條,規定試用期不應超過3個月,且薪水不得低於應聘工資80%,但該提案不僅遭綠營質疑會造成錨定效應,讓勞工被迫領低薪,更被發現和中共勞動合同法類似。對此,民進黨立委黃捷昨(30日)受訪時痛批,國民黨是把國會當扮家家酒嗎?更諷刺地說,「按照國民黨邏輯,是不是該給他們當立委三個月試用期,薪資也打八折?」
  • 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