日本準首相石破茂談人事鬆口　對手高市、小泉可能入閣 - 2022 縣市長九合一選舉

日本準首相石破茂談人事鬆口　對手高市、小泉可能入閣

TVBS新聞網．2024年9月27日 18:25

石破茂27日當選日本自民黨總裁，10月1日將召集臨時國會，被指定成為第102任首相。石破茂第5度挑戰總裁大位，堪稱從政38年集大成的最後一戰，終於如願登上總裁寶座，他於下午5點在自民黨部召開記者會，對於外界最關心的黨內派系行賄醜聞，他強調：「我們需要成為一個遵守規則的政黨。」

綜合日媒報導，此次自民黨總裁選舉是伴隨岸田任期屆滿而舉行的換屆選舉，鑑於自民黨發生了派系收回扣事件，在消除派系這一大方向下未能集中推舉候選人，因此演變為參選人數創新高的9人混戰。

對於是否在下次眾議院選舉中，對政治資金平衡報告中未列出的議員進行驗證時，石破茂表示：「黨內選舉對策部門將做出最適當的決定，當然我也會履行我的責任。」

在人事任用方面，石破茂坦言，「仍然是一張白紙。目前我無話可說。」石破茂主張「讓每個人都能最大限度地發揮自己的才能」，並提及自己以外的其他8位候選人：「各位候選人都有卓越的見解和誠實的品格。我不會僅限於某一位，而是會根據他們的特長，讓他們擔任最適合的職位。」代表他可能任用與他一同競選的其他候選人。

當被問及是否考慮這次激戰的對手經濟安保大臣高市早苗，或者前環境大臣小泉進次郎入閣時，石破茂則表示，「我對他們的想法和上述一樣」。

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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
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- 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
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