拜登辯論會表現不佳遭疑適任? 親口認有時差問題「當天差點睡著」
華視.2024年7月3日 10:55

美國 / 蔡昀杉 綜合報導

美國現任總統拜登在上周首場電視辯論中表現不佳,引發黨內外人士質疑他是否適合繼續參選,甚至在電視辯論後,主辦方CNN對兩位候選人進行民意調查,拜登的民調也輸給前總統川普,對此,美國時間2日拜登首次回應,是因為時差關係才導致他辯論表現不佳,甚至承認當時在台上「差點睡著」。

根據路透社報導,美國時間2日,總統拜登在維吉尼亞州一場競選活動中表示,他在電視辯論中表現失常,主因是6月初他安排了兩次海外出訪行程,實在太過勞累,時差還未調整回來,「我當天沒拿出最佳表現,但這已是事實。」

拜登相當懊悔,當初沒有聽從幕僚的建議,並坦承這是一個不明之舉,「在辯論會前我決定環遊世界幾趟,跨越了上百個時區。」他還當場承認在電視辯論會中差點在台上睡著,「這不是我的藉口,但是種解釋」

拜登在6月2周內分別造訪法國及義大利,出席G7高峰會後,又前往洛杉磯與前美國總統歐巴馬同台出席募款活動,隔天返回華府後,總共花6天準備辯論會的資料,雖然白宮官員先前曾將拜登表現不佳歸咎於感冒,但2日競選活動中,拜登本人卻未提及感冒,反而將問題導向時差。

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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。
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    • 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