吳怡農稱「初選機制敗壞影響選情」游盈隆讚「仙人指路」:民進黨良心
民眾日報.2022年12月6日 11:21
(取自游盈隆facebook)

【民眾網編輯喬偉綱/綜合報導】台灣民意基金會董事長游盈隆針對立委補選發表看法,他指出,民進黨候選人吳怡農公開指出「黨初選機制崩壞是此次敗選主因之一」他認為這是在「仙人指路」,顯示沈睡多年的民進黨良心終於醒來,知識菁英已無法再強忍下去。

民進黨在九合一大選遭逢慘敗,黨魁蔡英文辭職,改由高雄市長陳其邁代理,並由鄭文燦擔任「大選檢討小組召集人」,對此任游盈隆說,這幾天除了權力核心幾場閉門會議外,沒有召開任何像樣的、公開的、有意義的、大規模檢討會議,整個黨彷彿停機一般。吳怡農在1日公開指出「黨初選機制崩壞是此次敗選主因之一」,這一招仙人指路,砲打黨中央,有如暮鼓晨鐘,顯示沈睡多年的民進黨良心終於醒來,知識菁英已無法再強忍下去。

他表示,大選當天當看到前衛福部長陳時中大輸蔣萬安14萬票,得票率31.93%,民進黨台北市史上第二慘。越來越多民進黨支持者說「如果由林佳龍選台北市,結果會是這樣嗎?」這是另一個跡象,顯示傳統支持者對蔡英文及其一干親信壟斷黨提名權,私心自用所提非人,的不滿正四處蔓延。

游盈隆表示,如果前交通部長林佳龍選台北市,這是一個與歷史事實相反的假設,但有討論的意義和價值。如果林佳龍選台北市,林佳龍贏的機率會超過百分之六十。這是因為他不是陳時中,不需背負防疫相關爭議的包袱,而且他受過選戰洗禮,身經百戰,形象清新,不是初次參選的選舉素人等等。但因蔡英文和黨內主導派系情有獨鍾陳時中,「目啾糊到喇ㄚ肉」(台語),以為提名陳時中就等於「騎馬進京城」,手到擒來,結果事與願違,害了陳時中、害了林佳龍、害了民進黨。

游盈隆說,林佳龍輸新北市長侯友宜將近46萬票,是事實。有人嘲笑他比蘇貞昌還不如,因2018蘇貞昌輸侯友宜近三十萬票。酸民喜歡落井下石,不足為奇。但林佳龍2022這一戰慘敗屬非戰之罪,為什麼?因為四年前大贏蘇貞昌近30萬票的侯友宜,經過四年新北市長歷練,已非昔日吳下阿蒙,何況蘇貞昌在台北縣(新北市前身)八年政績卓越,再加上一任立委,他在新北市實力民進黨內無人能出其右,尚且輸侯30萬票。眾所皆知,林佳龍是臨時披掛上陣,被空降到一個選民不熟悉他的全國最大選區作戰,就算施出渾身解數,也注定失敗收場。

民進黨完全執政六年多,接連遭遇兩次地方選舉的羞辱性大挫敗,游盈隆說,黨的地方執政版圖退居南台灣一隅「我形容是退居北港溪以南。如今再不虛心反省檢討,還心存僥倖,還在泄泄沓沓,瞻前顧後,那麼,2026再退到高屏溪(下淡水溪)以南,也不是不可能。」

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政府水電預算暴增22.5%達98億 藍委喊刪:花納稅錢完全不手軟
立法院新會期將審查預算,賴政府明年度編列水電費98億4493萬元,比去年增加18億1000萬元,增幅22.5%。國民黨立委許宇甄今(9/14)指出,民進黨政府要民眾節約用電,自己卻把冷氣開好開滿,花納稅人的錢完全不手軟,揚言要刪減預算。
  • 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