小笠原:馬及藍委訪中未改變兩國論趨勢,綠雖領先不代表2026能獲勝
太報.2024年4月30日 22:52
長期研究台灣政治,將在今年到清華大學客座任教的日本知名學者小笠原欣幸,今(4/30)根據4月的美麗島國政民調,就台灣政情,及4月上旬馬英九前總統訪中,下旬則為國民黨立委團訪中於臉書為文分析,他認為,馬和藍委訪中,並未改變定位兩岸是國與國關係的趨勢,但民進黨政黨支持度雖領先,但低於藍白總和,不代表民進黨靠此結構能在下次大選獲勝。

小笠原也認為,單看台灣認同結構,國民黨看似難在下次總統大選勝出,他認為,國民黨如要選戰獲勝,比起著眼兩岸,不如內政面追打民進黨的缺失。

小笠原認為,根據民調,在海峽兩岸是否同屬一個國家的問題上,76/1%壓倒性多數的台灣民意視之為不同國家。「國與國關係」的看法並非一夕之間驟增,而是這20年的趨勢。近期雖有馬及藍委訪中,但並未影響此一趨勢。

小笠原也分析該民調,指偏民進黨與偏國民黨認同者在兩岸關係看法上有極大歧異,但偏國民黨認同者中也有50%抱持「兩國論」觀點。偏民眾黨認同者在此題的回答雖然更接近偏民進黨認同者,但若換個問法,或許就會與偏國民黨認同者的回答更為接近。

小笠原更說,若按年齡區分,年輕世代認為「兩岸屬於不同國家」的比例極高。20-29歲中,贊同「海峽兩岸是兩個不同國家」占93.7%。隨著年齡增長,此比例逐步下滑,60-69歲贊同者為64.7%,70歲以上為63.7%。年輕世代的台灣認同感更為普遍。雖然常聽到「天然獨」的說法,倒不如說是「天然台」更為貼切。

不過,小笠原也提到,美麗島民調本月的政黨支持度顯示,民進黨26.8%,國民黨19.0%,民眾黨12.3%。雖說民進黨支持度居首,但兩大在野黨合計達31.3%,比民進黨更高。「換句話說,此數據也顯示了中國國台辦所謂『民進黨不代表台灣主流民意』之說,與1月大選民進黨喪失領先優勢的情形相符,可說是確實反映了台灣當前的民意。」

文中也說,在分析1月的選舉結果時,他曾分析「民進黨雖然流失選票,但台灣認同結構並未改變」(詳見小笠原《2024台灣總統大選分析》),本次的美麗島民調數據,可謂佐證了此一論點。對國民黨而言,此民調再次顯示,在如今的台灣即使強調「一個中國」、「九二共識」,恐怕也難以提升選票。

不過,小笠原也提到,「單就這點來看,國民黨似乎難以在下屆總統大選中勝出,但問題並沒那麼簡單。鑑於民眾對民進黨的不滿,以及對其長期執政的警惕頗深,不代表民進黨就能靠此結構在下屆大選中勝選。」

小笠原文中說,國民黨若與中國聯手,雖然可能迫使賴清德政府執政陷入困境,但這樣的選戰策略能否致勝,還屬於未知數。國民黨若要在選戰中勝出,比起著眼兩岸,不如在內政面上追打民進黨政府的缺失。

小利源表示,「中國能否理解這一點,又或者即便理解,會選擇採取何種態度,將是極為重要的變數。民眾黨的動向也十分關鍵。總統大選雖尚有4年,但各方的博弈卻早已展開。」

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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