賀錦麗民調直衝!選情仍有「5大警訊」
今日新聞NOWnews.2024年8月28日 18:21

▲賀錦麗近來積極在關鍵搖擺州進行造勢,但美國媒體仍點出她選情的5大警訊。(圖/美聯社/達志影像)

[NOWnews今日新聞] 美國副總統賀錦麗22日正式在民主黨全代會上接受提名,將代表民主黨參加總統大選,自賀錦麗代替現任總統拜登上陣後,民調出現大反撲,賀錦麗聲勢不斷上揚。然而,美媒《Politico》分析,賀錦麗的選情仍面臨5大警訊。

搖擺州選情緊張

《Politico》提到,賀錦麗最近幾周都在民調上微幅領先,在全國範圍與大多數搖擺州,也都贏過共和黨對手川普,但分析師對於她是否能夠保持態勢抱持謹慎態度。

民主黨訊息公司「導航者研究」(Navigator Research)在上周二公布的一項民意調查顯示,賀錦麗與川普在各搖擺州的選情基本上「持平」,支持賀錦麗的超級政治行動委員會「未來前進」(Future Forward)也表示,組織所做的內部民調,並沒有外界民調這麼樂觀。

更不用說各大民調在2016年與2020年都低估了川普的表現,如今已有少數幾間頂尖的民主黨民調公司聯合起來,避免重蹈覆轍。民主黨資深策略師赫曼(Doug Herman)強調,「沒有人知道應該相信什麼,除了川普的數字可能被低估了。」

賀錦麗仍未接受採訪

賀錦麗本月早些時候曾承諾將在八月底之前「安排」一次採訪,但直至上周都還未有任何消息,直到今日,才確定將與副手華茲(Tim Walz)於29日共同接受CNN專訪。

隨著時辰不斷延後,賀錦麗在第一次專訪上取得好成果的壓力就越大,最近幾週屢次進行記者會和接受採訪的的川普對此進行了猛烈抨擊,稱賀錦麗「幾乎沒有能力」應對媒體。

一名民主黨資深策略師指出,賀錦麗在電視專訪總是會遇上一些困難,且時常在訪談爆出爭議,有時好辯,有時詞不達意。

辯論

對於賀錦麗而言,與川普的總統辯論,將是她把自己重新介紹給全國觀眾的絕佳機會,川普是一個比她年長近20歲的白人男性,還曾有過「暴走」前科,辯論能帶給觀眾她與川普的鮮明對比。

2人預計在9月10日參加ABC News主辦的電視辯論,但川普25日批評該媒體報導「假新聞」,暗示可能不會參加,賀錦麗團隊則嘲笑了川普的猶豫不決。

此外,針對辯論方式,雙方競選團隊也在努力就候選人發言時是否應將麥克風靜音的問題達成共識。賀錦麗競選團隊認為全面開放麥克風會給她帶來好處,而川普陣營一直在想辦法保持與先前拜登辯論時的規則一樣,但川普週一告訴記者「這對我來說並不重要。我寧願把它打開」,仍代表著有全面開放麥克風的可能。

政策在哪裡?

《Politico》提到,賀錦麗的競選過程中,一直沒有提出具體政策,這使得她更難應對共和黨對她「過於進步」和反覆的攻擊。

賀錦麗的競選網站不包含任何政策具體內容,儘管她在造勢大會及民主黨全代會上,曾經談到經濟與外交政策,但依然缺乏細節。

赫曼強調,賀錦麗臨時出線後,還有「100萬件事」比政策細節更重要,但她確實需要充分準備她的政策立場。

川普的白人男性支持者

賀錦麗在白人男性這一群體中,大幅落後給川普,她正在試圖重建廣泛的民主黨聯盟,與拜登退選前相比,幾乎在每個族群都取得進展,尤其年輕、女性、非裔與中間選民。

川普在男性與白人選民之中的支持率依然更高,不論在全國範圍或搖擺州。
 

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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
    • 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