施威全專欄/賀錦麗打贏辯論 不代表贏了大選
菱傳媒.2024年9月13日 00:00

施威全專欄/賀錦麗打贏辯論 不代表贏了大選

施威全/淡江大學兼任助理教授

美國總統選舉電視辯論後,民主黨立即表態希望再來一場,川普則態度遲疑。賀錦麗贏了辯論,但英國〈衛報〉駐華府政治記者甘比諾(Lauren Gambino)認為「川普仍保有相對穩定的支持」;擔任白宮記者協會主席的丹尼爾斯(Eugene Daniels)與美媒〈政客〉(POLITICO)首席民調分析師謝波德(Steven Shepard)同認為,這將是場不相上下、差距極小的選舉,且這情勢會延續到投票日。賀錦麗在電視上贏了川普,而且是大贏,但沒有人認為她就篤定贏了選舉。

無論如何,當下的結果正是民主黨策士要的,經歷過拜登的電視辯論表現失常、換拜、川普被槍擊案,民主黨須要強心針,賀錦麗個人也須要讓個人的形象塑造更完整。電視辯論上賀錦麗抓準議題設定與節奏,激怒川普,搞得川普只能防守,這只是讓川普失分;這場辯論,賀錦麗真正得分的是,她清楚傳達她將代表美國政治的新篇章,她是美國的未來。賀錦麗對選民呼籲美國必須「翻頁」(翻過川普這一頁)、「不要回頭」,而川普則花時間重談他的過去,還執著強調他才是2020的贏家,是拜登偷走了他的勝利。

賀錦麗談未來,她企圖讓選民看到她代表有希望的未來,這點對補實她的從政形象很重要。做為檢察官,她口才好,但過去她在政策議題上的發言很空心,一串發言後,到底她在講什麼觀眾搞不清楚,這個缺點共和黨常揶揄,但民主黨乾脆順勢把缺點翻轉成社交媒體上的熱點,甚至成為網路迷因(meme)。

例如她在好幾個場合重覆講過「可以發生什麼,不受已經發生的事情的影響」(What can be, unburdened by what has been),簡直不知所云,被共和黨剪輯成短影音,擺放在該黨的社群帳號上,影片裡不同場景、不同坐姿站姿、穿著不同服裝的賀錦麗重覆講著這句話好像唸經,立即招致百萬人的嘲弄,但賀錦麗乾脆更刻意地持續講這句話,在民主黨的宣傳工作下,賀錦麗的空洞口頭禪成為支持者會心一笑的題材,紛紛轉貼助播。這類可以讓支持者與反對者各自解讀、愛恨強烈分明的話語,賀錦麗推陳出新,年輕一代是網路世代,賀錦麗成功地成為網路迷因王。

賀錦麗的迷因特質,成功延續在辯論台上,她的各式表情,不解地看著川普、手托著下巴、想大笑卻忍住了的微笑,成為比語言更有力道的無聲語言。川普只有語言,賀錦麗有語言再加上身體語言助攻。

賀錦麗成功翻轉了自己的缺點與民主黨的弱勢,把民主黨的聲勢拉上,但得面對共和黨有紮實支持力量的現實。在紅色州,共和黨執政或領先州,經濟表現比民主黨的藍色州強,而經濟是這次選戰的主軸,電視辯論上談經濟,賀錦麗花了6分多鐘,談的比其他議題還長,加上健康照護、移民等與就業有關的民生議題賀錦麗也談不少,內政是主戰場。賀錦麗的門檻在於,川普強力展現捍衛美國產業,誓言為企業減稅,重商的形象穩住支持者也是在搖擺州共和黨得力的議題,賀錦麗不能只是從笑柄轉型為迷因,還得從迷因成為人民的信心。

根據9月上旬紐約時報與學術機構合作的全國民調,61%的選民冀望未來能有重大改變,但是只有4成選民相信賀錦麗可以帶來轉變,而認為川普曾為美國帶來轉變的有6成。賀錦麗在電視辯論高喊新的未來,翻過舊的一頁,這是高明的文宣口號,但信服度仍是問號。

別忘了,希拉蕊在電視辯論上贏了川普,場場皆贏,但仍輸了選舉。

菱傳媒原始網址:施威全專欄/賀錦麗打贏辯論 不代表贏了大選

最新選舉新聞

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

晚會 求助 韓國瑜

政府 宣傳 預算

賴清德 派系

謝龍介 參選 台南市長

媒體 宣傳 預算

雲林 槓上 中央

鏡週刊Mirror Media
今日新聞NOWnews
聯合新聞網
民視
傳國慶晚會經費暴增「請韓國瑜找錢卻卡關」 北市觀傳局回應了
今年國慶晚會10月5日於台北大巨蛋舉辦,外傳因天后江蕙復出獻唱,加上總統賴清德也會出席,連帶維安規格升級導致經費暴增,台北市政府因此請國慶籌備委員會主委、立法院長韓國瑜幫忙「調頭寸」。對此,北市觀傳局今(16日)做出回應。
  • 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