民眾黨只跌1.8%?吳思瑤曝「民進黨超車」 鋼鐵小草板塊在移動
中時新聞網.2024年9月16日 13:21

台灣民意基金會最新民調指,民眾黨支持度只下滑1.8%,鋼鐵小草不離不棄,且支持度沒有回流到藍綠,反而到時代力量,不過民眾黨主席柯文哲好感度下滑,損失220萬支持度。對此,民進黨團幹事長吳思瑤分析,民眾黨現在只有在20到24歲之間依舊奪冠,25到34歲全部被民進黨超車,民眾黨過去非常純的鋼鐵小草,都開始板塊在移動

吳思瑤今天說,民眾黨下挫1、2%,也許幅度看起來沒有很大,但如果細究相關分析,發現過去在20到44歲獨佔鰲頭的民眾黨,現在只有在20到24歲之間依舊奪冠,其餘部分25到34歲,全部被民進黨超車,也就是說年輕世代過去非常純化的鋼鐵小草,確實在流失當中;而民進黨這段時間加大非常多青年活動、青年論述,強化與年輕世代對話,反映在年輕世代認同度增加,數字上也許可以作為佐證。

吳思瑤提及,另外可以看到,過去在都會白領支持度高的民眾黨,這次政黨支持度完全下滑,過去比較高教育水平支持民眾黨,這次民調呈現也是快速下滑,建議大家去細究細部年齡層、知識程度、都會區白領的分析,都可以有利了解,過去傳統支持民眾黨的這些非常純的鋼鐵小草,都開始板塊在移動。

在柯文哲個人好感度、惡感度部分,吳思瑤指出,220萬人好感度蒸發,下降11.5%,數字說明一切,大家對柯文哲的好感,已經完全崩盤,72萬人增加對柯文哲的負感,以這次民調感情溫度,民眾黨創下歷史新低,民眾黨因為柯文哲案,本身人設崩盤,黨過去形象不在,由過去50%以上好感溫度,已經下降到44.9%,也就是從好感整個轉為負評。

吳思瑤認為,除了柯文哲個人涉案,還是要觀察民眾黨後續處置是否合宜、是否符合社會期待,如果過度操作民粹要來鬥臭司法,這樣的行徑跟手段,人民難以接受,何況即將開議的立法院,8席民眾黨立委會不會如他們所說的要狹怨報復,要凍結總統府預算、砍光監察院預算、劍指司法院、法務部預算等,如果他們要這樣非理性對待立委職權的行使,民調會反應更大的崩盤狀況。

民進黨團副幹事長洪申翰說,大家現在看得很清楚,民眾黨目前就是全黨挺圖利甚至全黨挺貪腐,由柯文哲、黃國昌拉著全黨去撞壁,如果現在民眾黨對於這麼社會關注的司法事件回應還只是:「沒有啊,你看我們支持度沒有掉很多啊,還是有很多鋼鐵小草啊!」如果這還是他們態度,這是最標準的吹哨子壯膽,民眾黨要繼續用這種自我催眠的方式,告訴自己他們現在做法是對的、全黨挺圖利的做法是沒問題的,民進黨只能表達祝福,繼續自我催眠吧,告訴自己全黨挺圖利是對的。

洪申翰認為,更多的社會大眾是看的非常非常清楚,過去以打貪除弊為標榜的政黨,現在全黨都在挺貪腐,非常的諷刺,也把未來自己在各種施政上的監督、要除弊上的監督正當性完全打消,實在不知道接下來黃國昌要怎麼像過去一樣,指著行政部門說這是弊案、那是弊案,所有人都問那你們家黨主席京華城的弊案呢?民眾黨現在只有挺貪腐、挺圖利,民眾黨要繼續這樣做、這樣說,我們就祝福。

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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