世壯運砸3200萬宣傳打水漂!柳采葳秀公文怒轟淪為「市府運動會」
三立新聞網 setn.com.2024年8月27日 11:05

記者楊士誼/台北報導

柳采葳指出,北北基桃以外縣市僅10處可見世壯運廣告,苗栗等11縣市則完全沒有宣傳投放。(圖/柳采葳辦公室提供)

世界壯年運動會將於2025年於雙北登場,國內報名人數近7成來自北北基桃,3成來自台北市,國外報名僅預期的2成。國民黨台北市議員柳采葳今(27)日表示,北市2024年編列3,200萬元宣傳世壯運,但苗栗、彰化、南投、嘉義等11縣市,卻未投放任何廣告。此外,市府發函給各機關及學校報名參賽者得給予公假,柳采葳認為,恐讓「世界壯年運動會」變成「市府運動會」,呼籲市府重新檢討宣傳計畫,加強宣傳力道。

柳采葳表示,截至18日,國內已有12,052人報名,並集中於北部,其餘縣市報名人數不如預期。雙北共有7,074人報名(台北3,605人、新北3,469人),佔國內報名者58.69%;北北基桃四縣市報名人數8,297人(含桃園996人、基隆227人),佔國內報名人數68.84%;其餘18個縣市僅3,755人報名,佔31.15%。柳采葳指出,調閱世壯運廣告及宣傳露出統計後發現,台北市於公車、運動中心、捷運月台等36處可見世壯運廣告;新北市於遊客中心、運動場等逾10處可見世壯運廣告。然而北北基桃以外的縣市僅10處有廣告,包括小港機場燈箱、台中捷運、新竹市政府倒數鐘等。至於苗栗、彰化、南投、嘉義縣市、雲林等11縣市,並未投放任何宣傳廣告。

柳采葳續指,世壯運外國選手報名目標為15,000人,截至18日,僅2,974人報名,為預期的19.82%。報名前三的國家為香港584人、日本428人、美國235人。鄰近的韓國原是目標客群,卻僅有27人報名。柳采葳直言,體育局於去年5月至「韓國全羅北道亞太壯年運動會開幕式」設攤宣傳;觀傳局於「台韓觀光交流會議」、「北台四市拜會韓國觀光公社」發放宣導物、「2024大邱炸雞啤酒節」及「韓國海外觀光推廣會」設攤宣傳。市府投入韓國的世壯運廣告高達5項次,佔所有國際廣告露出的13.8%,報名人數卻「吊車尾」。柳采葳表示,近日至韓國考察,也未於知名觀光景點看見世壯運宣傳廣告,質疑「宣傳策略是哪個環節出了問題?」

柳采葳也質疑,做為目標客群的韓國卻僅有27人報名,質疑宣傳策略出了問題。(圖/柳采葳辦公室提供)

柳采葳表示,在「2025雙北世界壯年運動會觀光旅遊推展計畫書」中提到,預估每位國內參賽者於主辦城市平均花費所帶來之經濟效益為34,500元、國外選手則為115,000元,但若大部分參賽者來自北部,選手等同於在自家附近參賽,「根本無法達到推展觀光旅遊的預期效益」。此外,市府為提升參與率,發函給各機關及學校,指出報名者可獲公假,柳采葳擔憂,「世界壯年運動會」恐淪為「市府運動會」。

柳采葳也直言,6月研考會民調顯示,高達75.8%台北市民並不知道2025年有世壯運,且從目前國內外報名人數來看,市府明顯宣傳不力。她呼籲市府重新檢討宣傳計畫,針對報名人數少的縣市加強宣傳力道;國際宣傳部分,應跨部門合作,結合各國際單位宣傳管道協助精準投放廣告,提升報名率。

柳采葳指出,市府發函給各機關及學校,指報名者可獲公假,她擔憂,世壯運恐淪為「市府運動會」。(圖/柳采葳辦公室提供)

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  • 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