賀錦麗可能副手曝!共和黨:我們才不擔心
今日新聞NOWnews.2024年7月22日 11:38

▲雖然有了現任總統拜登的支持,但副總統賀錦麗仍需在下個月的民主黨全國代表大會上,贏得足夠的代表支持,才能成為正式的總統候選提名人。(圖/美聯社/達志影像)

[NOWnews今日新聞] 美國總統拜登(Joe Biden)宣布不競選連任,並表態支持副總統賀錦麗(Kamala Harris)接手參選,也讓外界開始討論賀錦麗的副手問題。雖然賀錦麗仍需在下個月的民主黨全國代表大會上,贏得足夠的代表支持,才能成為正式提名人,但身為現任副總統和拜登精心挑選的繼任者,外媒《國會山報》整理出她最有可能的副手名單。

州長

密西根州州長惠特默(Gretchen Whitmer)、加州州長紐森(Gavin Newsom)、肯塔基州州長貝希爾(Andrew Beshear)、馬里蘭州州長摩爾(Wes Moore)、北卡羅來納州州長庫珀(Roy Cooper)、伊利諾伊州州長普利茨克(JB Pritzker )、賓州州長夏皮羅(Josh Shapiro )。

其中,惠特默和紐森在拜登健康爭議被「炎上」時,都曾被認為是最可能取代拜登的民主黨高層之一。

▲加州州長紐森(Gavin Newsom)。資料照(圖/美聯社/達志影像)
▲加州州長紐森(Gavin Newsom)。資料照(圖/美聯社/達志影像)

其他政要

美國運輸部長布塔朱吉(Pete Buttigieg )、亞利桑那州參議員馬克凱利(Mark Kelly )。

不以為意的共和黨

另一方面,雖然共和黨也承認,賀錦麗接替拜登競選,確實意味著不同的挑戰,但他們並不擔心賀錦麗成為新的民主黨提名人,甚至認為比起其他潛在的民主黨提名人,賀錦麗對川普構成的威脅並不大:「賓州州長夏皮羅、亞利桑那州參議員凱利等人,還比較會嚇到我們,但賀錦麗沒有。」

曾擔任川普2016年競選活動高級顧問的共和黨黨員烏利奧特(John Ullyot)更直言,拜登和賀錦麗都是「非常弱的候選人」,賀錦麗在移民等問題方面完全是一場災難,現在還必須為了拜登的精神健康向人民負責,質疑賀錦麗不誠實,掩蓋有關拜登的真相。

共和黨策略師歐康納(Ford O’Connell)強調,無論民主黨的總統候選人是拜登還是賀錦麗,共和黨都會遵循相同的政策要點來競選,甚至狠酸民主黨:「僅僅只是重新佈置鐵達尼號上的躺椅,並不會對結果有任何改變,賀錦麗/拜登的災難性政策仍然存在,猖獗的通貨膨脹、開放的邊境、犯罪率上升和全球不穩定。」

最新民調

根據《CNN》針對6家民調進行的平均計算,結果發現賀錦麗的支持度為47%,川普則為48%,目前雙方支持度僅相差1%,似乎誰都沒有明顯的領先優勢。

不過值得注意的是,6家民調中,絕大多數都是在拜登與川普的首場辯論後進行,只有1家是在川普遭槍擊後進行。

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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。
  • 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