【鏡新聞政經情勢民調19】政治獻金「混帳」 84.8%認為對柯負面影響大!55.5%對柯看法變壞!!
鏡新聞.2024年8月27日 09:30

《鏡新聞》今(27日)公布2024年八月政經民調第十九波調查結果(前次公布為7/24)。本次就賴清德總統與卓榮泰內閣就職百日滿意度、與立法院各黨立委滿意度、以及民眾黨政治獻金假帳爭議等時事議題進行調查。

假帳風暴誰負責?柯43.9% 珊17.1% 李文宗9.3% 端木正8.3%

「混帳」信誰說法?28.3%都不信 17%信柯與端木正、8.7%珊、3.6%李文宗

近期,民眾黨主席柯文哲被踢爆2024總統大選政治獻金及相關聯之公司帳目不清,84.8%的民眾認為此事對柯文哲有負面影響(65.7%認為影響很大,19.1%認為有一些影響),僅8.1%的民眾認為此事對柯文哲沒有負面影響(6.1%認為不太有影響,2.0%認為完全沒有影響),7.0%的民眾沒有表態。交叉分析顯示,其中民眾黨支持者亦有75.0%認為此爭議對柯文哲有負面的影響。因為此爭議, 55.5%過半民眾對柯文哲的看法變壞,但仍有36.5%的民眾對柯文哲的看法沒有改變,6.5%的民眾沒有表態,其中,民眾黨支持者近三成28.4%對柯文哲的看法變壞,但仍有66.0%的民眾對柯文哲看法沒有改變。

民眾黨誰最該為帳目不清的爭議負責的問題,43.9%的民眾認為柯文哲需要負最大的責任,17.1%的民眾認為前競選總部總幹事黃珊珊要負最大的責任,9.3%的民眾認為前競選總部財務長、柯文哲的同窗李文宗要負最大的責任,8.3%的民眾認為會計師端木正要負最大的責任,0.4%的民眾認為前競選總部發言人陳智菡要負最大的責任,3.8%的民眾認為都要負最大責任,17.2%的民眾認為沒有表態。但是交叉分析顯示,民眾黨支持者當中認為最該為此事負責的人是前競選總部財務長李文宗,占支持民眾黨群眾的23.6%,其次為21.9%認為柯文哲要負最大的責任,惟二者數字差距不大。

對於假帳疑雲的各種說法,到底應該相信誰?其中有28.3%都不相信占比最高,最相信柯文哲與會計師端木正皆為17.0%,最相信前競選總部總幹事黃珊珊的說法8.7%,2.7%的民眾最相信前競選總部發言人陳智菡的說法,3.6%的民眾最相信前競選總部財務長李文宗的說法,22.8%的民眾未表態。交叉顯示42.3%民眾黨支持者最相信柯文哲的說法,遠高過於其他人選。

”混帳”讓小草流失?!民眾黨支持度20~24歲大減17.7% 25~29歲減11.7%

本次調查,政黨支持度的部分,民進黨為40.0%;國民黨為21.2%;民眾黨為 14.4%;其他政黨部分,時代力量4.1%、小歐盟為 1.0%。比起上個月民進黨上升2.7%(上次調查為37.3%),國民黨上升2.6%(上次調查為18.6%),民眾黨經歷了政治獻金帳目不清的爭議支持度下降了3.7%(上次調查為18.1%),值得注意的是,交叉分析顯示,民眾黨20~24歲支持度跌至22.1%(大減17.7%,上次調查為39.8%)、25~29歲支持度亦跌至30.7%(減少11.7%,上次調查為42.4%),即被視為小草的支持者,在柯文哲陷入「混帳」風暴的同時,確實出現流失的現象!

本調查由《鏡新聞》規劃,並委託大地民意研究公司協助問卷設計與執行調查。自2024年8月24日至8月25日,調查戶籍於台閩地區且年滿20歲以上的民眾。有效樣本:市話554人、手機545人,共1,099份,在95%信心水準下抽樣誤差正負2.96%。調查抽樣方法採用市話及手機雙底冊訪問,市話採用縣市電話比例進行分層抽樣,手機使用後五碼隨機抽樣抽出號碼。加權方式依內政部最新人口資料,針對戶籍地行政區、性別、教育程度及年齡採用多重反覆加權(Raking)。母體資料來源為數位發展部政府資料開放平台https://data.gov.tw/

經費來源:鏡電視。


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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