東京都議會補選自民黨慘敗 推8候選人僅2人勝選
中央社.2024年7月8日 14:26

(中央社東京8日綜合外電報導)日本東京都議會9選區的議員補選昨天投開票,執政黨自民黨在9個選區中的8個選區推出候選人,不過結果為「2勝6敗」的慘敗。日媒指出,敗選結果恐影響政權營運。

「產經新聞」報導,這次東京都議會議員補選結果有助於分析下一屆眾議院議員選舉,因此備受矚目。

因議員辭職或去世等原因,包含東京都江東區、品川區、中野區、北區、板橋區、足立區、八王子市、府中市、南多摩(多摩市、稻城市)在內共9個選區,各有1名議員缺額。

自民黨在9個選區中的8個選區推出候選人,僅2人當選,其餘6人均敗選;其他當選者為地區政黨「都民第一會」3人、無黨籍2人、地方團體1人、立憲民主黨1人。

而立憲民主黨推出3名候選人僅有1人當選;推派4人參選的共產黨,候選人均落選。

而出生於八王子市的眾議院議員荻生田光一,目前是自民黨東京都支部連合會(簡稱自民都連會)會長,曾任自民黨政調會長,以及八王子市選區的東京都議會議員。

不過這次選戰中,自民黨在八王子市也選輸。報導分析,這是受到自民黨內派閥政治獻金不實記載事件所影響,導致自民黨在該選區衰落。

日本放送協會(NHK)報導,選舉結果出爐後自民黨仍是東京都議會第一大黨,擁有30席,「都民第一會」28席次之,公明黨23席、共產黨19席、立憲民主黨16席等。不過自民黨在這次補選結束後,比選前少了2席。

共同社報導,自民黨在這場補選中「2勝6敗」,自民黨內部對此的危機感也在擴大。前復興大臣、選區位於東京都的眾議院議員平澤勝榮今天受訪時表示:「這是場大慘敗,黨必須徹底改革黨的基礎。」

報導分析,這場選戰結果可能會進一步拉低對自民黨總裁(黨主席)、首相岸田文雄的向心力,且可能影響9月的自民黨黨總裁選舉。(譯者:楊惟敬/核稿:陳昱婷)1130708

最新選舉新聞

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

萬里勘災 台南 參香

賴清德 總統 致詞

共和國 祖國

韓國瑜 邀約 和解飯

賴清德 總統

劉志明 逃死

中時新聞網
太報
FTNN新聞網
中時財經即時
遭批不去萬里老家勘災 賴清德赴台南廟宇揭匾13分鐘快閃
賴清德總統5日下午到台南廟宇參香、揭匾,其中一站在新營太子宮,適逢太子爺進香期,廟內外早已擠得水泄不通,賴下午2點10點抵達時,沿途大批民眾夾道歡迎,不過可能考量現場的人太多等因素,賴參拜後直接揭匾,隨即快閃離去,前後僅13分鐘。
  • 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