賴清德將為美國送上「驚喜」?郭正亮分析他如意算盤:恐樂見中國對台軍演
風傳媒.2024年10月9日 20:50

美國副總統、民主黨總統候選人賀錦麗日前接受美媒專訪,針對台海議題表示將確保維持一中政策,並避談是否會為保衛台灣出兵。對此,前立委郭正亮上風傳媒節目《下班瀚你聊》表示,影響這次美國大選的因素中,中東與烏俄戰爭最重要,他們的領導人對美國大選能產生重大影響,而總統賴清德恐怕也在其列,甚至可能透過中國對台軍演,逼美國公開表態支持台灣。

郭正亮表示,共和黨總統候選人川普最近的民調,開始領先了賀錦麗,他認為最大的原因是中東戰爭。身為搖擺州的密西根州有5%的阿拉伯裔居民,而他們上次幾乎都支持拜登,但因為近期以色列越打越大,導致他們對總統拜登政府心生不滿;且不只阿拉伯裔,廣義的穆斯林們都會受影響。

「烏克蘭也是另一個變數」,郭正亮預言大約10月20號左右,就會看到烏軍退敗的跡象,「可能會死很多人」;而美國人廣泛認為「烏克蘭就是拜登的戰爭」,因為美國一直對烏俄談和方案說「NO」,若烏軍敗下陣來,一定會對拜登政府造成影響。

郭正亮表示,俄羅斯總統普京與以色列總理納坦雅胡,「都希望川普當選」,所以在選前可能會對美國採取一些動作,這在美國有一個選舉理論叫做「10月驚奇」(October Surprise),意指10月發生的可能會對總統大選結果產生影響的重大新聞,郭正亮說,這通常指的是外國力量操作。

郭正亮表示,普京跟納坦雅胡都是美國大選的關鍵人物,因為不管是烏克蘭或阿拉伯半島,若他們的情勢再惡化,都會對賀錦麗產生不利影響,所以各界都關注賀錦麗是否會碰上10月驚奇;因為其他國家也會利用10月,去創造有利他們的情勢,「以色列就是這樣,他們吃定美國了。」

「亞洲也有一個國家跟以色列很像,很有可能創造10月驚奇,你懂我意思?」郭正亮暗指,這國家就是台灣。他指出,台灣國安單位事先放出消息,國慶日之後中國將會發動「聯合利劍B」軍演,國安單位特地先丟出訊息的原因,就是為了做成「自我實現的預言」。

郭正亮表示,這就牽扯到明日國慶談話,賴清德是否會講到「新兩國論」等兩岸互不隸屬之類的話語,「因為兩岸都在賭,賭一邊會發動軍演、另一邊會講出兩國論」,所以若是賴真的這樣講,就會有軍演的情形發生,「搞不好這是賴清德樂見的」。

郭正亮表示,若中國真的發動軍演,賴清德就對美國製造了10月驚奇,將逼拜登政府與賀錦麗、川普,一定要公開表態是否要支持台灣、支持以色列。屆時不管誰當選美國總統,台灣至少都有他們「支持台灣」的言論來當作前例。

更多風傳媒報導

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

賴清德 中華民國

韓國瑜 祖國論

捍衛 賴清德

謝國樑 投票

和解飯 登場

罷免 謝國樑

臺灣時報
今日新聞NOWnews
三立新聞網 setn.com
TVBS新聞網
  • 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