有影/【陳琬惠專訪3-2】實際接觸宜蘭三明治世代 隱約嗅到改變氛圍
匯流新聞網.2022年10月14日 18:49

CNEWS匯流新聞網記者 屈彥辰、陳弘志、邱璽臣、陳巧紜/專訪

今(2022)年九合一選舉將展開,宜蘭縣長選舉為全台少數競爭激烈的縣市,現任縣長林姿妙力求連任,民進黨推派宜蘭市長江聰淵角逐縣長,民眾黨則派出民眾黨立法院黨團主任陳琬惠。陳琬惠接受《CNEWS匯流新聞網》專訪,他表示在她實際接觸到更多三明治世代跟年輕人後,發現他們有種「無力感」,不是不想關心公共事務,而是宜蘭的政治生態彷彿「世襲」,政治板塊已是鐵板一塊,她也隱約嗅到在地有想改變的氛圍。

陳琬惠表示,在宜蘭生活的人告訴她,長期在宜蘭政治圈的藍綠政治人物讓他們開始厭倦參與公共事務,他們無法改變什麼,一直都是傳統藍綠兩大黨政治人物在運作宜蘭公共事務。

「宜蘭的議會是全台灣議會平均年齡最大的地方,我們這邊的議員年紀大之外,是沒有新血進入,是沒有活化的,」陳琬惠提到,在她接觸到更多三明治世代跟年輕人後,發現他們有種無力感,他們不是不想關心公共事務,而是這樣的政治生態宛如世襲,政治板塊已是「鐵板一塊」,假設是跟她一樣的素人要來參政,他們會覺得從政要花很多錢,若沒有所謂的政治家庭背景就不能夠從政,因此讓她覺得如果可以出來代表三明治世代,把他們的訴求講出來,一起改變未來20年的宜蘭,她很願意來做。

陳琬惠更說,她宣布參選後,也發現大家對於第三勢力有些期待,大家可以看到她最近的形象都在做揭弊,但其實她不是故意從揭弊做起手式。當她宣布參選後,拿到很多檢舉資料,她才發現大家對藍綠檯面上的兩位候選人有多大的失望,他們把他們認為不公不義的內容提供給她,希望透過她說出來,讓大家理解宜蘭縣政治生態是長成這個樣子。

陳琬惠分析,在宜蘭是「三、三、四」,「三跟三是藍綠」,「四是中間選民不表態或開始會表態支持我的」,知道在宜蘭大家希望可以改變,只是那個改變的投射,(選民)應該把這樣的希望放在誰身上,誰是真的有心把宜蘭做服務,這是漸漸發酵當中。

記者問到宜蘭經過藍綠執政,政黨輪替有替宜蘭帶來改變?陳琬惠認為,宜蘭既然會被稱為民主聖地,有其從以前傳下來的道理在。有很多宜蘭人不喜歡大家講所謂的民主聖地,或者是「(前宜蘭縣長)陳定南精神」,這兩個標籤清楚貼在宜蘭身上。據她的觀察,宜蘭不是一定藍、一定綠,而是藍綠交替的狀況,她是主動跟台北市長暨民眾黨主席柯文哲爭取來經營宜蘭,最主要原因是她確實看到有民調顯示,37%民眾已經很清楚藍綠的候選人後是投不下去的,因為有這樣的民調存在,也看到不表態的中間選民那麼多,同時聽到非常多三明治世代的聲音,有隱隱約約想要改變的氛圍在,所以她才想試著努力看看。

談到宜蘭在地傳出的藍綠弊案疑雲,陳琬惠指出,在宜蘭這個地方的看板,藍的看板是綠色的幫忙上,綠的看板是藍的幫忙上。藍軍這邊說江聰淵盜採砂石被判刑三個月,綠營這邊也上了非常多關於林姿妙縣長的看板,說林縣長貪污被起訴,在宜蘭看到最多的就是藍綠互潑髒水,而她手上拿到的檢舉資料跟這些案件相關,至於如何判斷就由司法判斷,民眾也會自己判斷。

陳琬惠表示,民眾會滿關心她過去做了什麼事情,例如她在市場發面紙,面紙上頭印有她的經歷,民眾會滿認真看。由於她是政治素人,如果民眾要把這張票拿出來支持她,讓她有機會為宜蘭服務,也會滿想知道這個人值不值得,選戰剩40幾天,她會支持者感受到未來她能為宜蘭做什麼事。

照片來源:CNEWS攝影團隊

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  • 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
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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