【藍黨魁卡位戰4】黨務開銷每月直逼4千萬　挺朱派：歡迎任何人來挑戰

鏡週刊Mirror Media．2024年7月17日 08:34

國民黨主席潛在人選陸續被點名，挺朱派表示「歡迎任何人來挑戰」；圖為黨主席朱立倫。

國民黨主席潛在人選陸續被點名，挺朱派則指出，黨務加上智庫每個月開銷上看4,000萬，3年來扣掉補助款還需要自籌將近5億支出，若有任何人願意募集高額經費，並對地方選舉提名、重大社會議題、國會修法等概括承受，「歡迎所有人來挑戰、承擔，一起為黨努力。」

朱立倫動作頻頻，黨內嗅出不尋常。對此，黨務人士緩頰稱，朱立倫過去曾任立委，瞭解黨團跟院會運作，黨務主管的內造化，讓多位立委身兼黨職，從黨中央一級主管、智庫執行長、召集人，到各地方黨部，由立委擔任要職，實現在野能量的最大化。

尤其，朱立倫所提名的不分區表現，像是政治組的柯志恩、謝龍介、王育敏戰力有目共睹；吳宗憲、陳菁徽、葛如鈞也各顯身手，陳永康更展現高度的國防底氣及專業度，備受外界肯定，連帶拉升近期民調，只要一步一腳印，就能獲得人民支持。

另一藍營輔選人士認為，距離明年黨主席選舉還有一段時間，國民黨從2022地方選舉囊括多數、從回國會最大黨，人民期待焦點能放在法案與民生議題上。藍營雖然在野，但不論是立院、地方政府或黨中央，目前呈現團結氛圍，更須提防被少數執政的民進黨見縫插針，從中獲利。

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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