藍營拚2024高雄立委!羅世雄揭「坐1搶4」 黃暐瀚:很有拼面
三立新聞網 setn.com.2023年4月28日 11:30

政治中心/陳慈鈴報導

羅世雄分析高雄立法選舉,認為藍營「坐一搶四」。(示意圖/記者盧素梅攝影)

2024年1月13日將進行總統、立委選舉,各個政黨積極籌備中。對此,媒體人黃暐瀚今(28)日主持《POP撞新聞》,國民黨高雄市黨部主委羅世雄在節目中針對高雄立委選情進行分析,認為國民黨將會「坐一搶四」,更直言「明年高雄一定會有國民黨的區域立委產生」!

黃暐瀚今日在臉書指出,高雄立委八區狀況,包括第一選區(旗山、阿蓮、燕巢、大樹等),民進黨立委邱議瑩VS找國民黨議員+非綠;第二選區(茄萣、路竹、岡山、橋頭等),其中議員綠藍各佔48%、47%,勢均力敵,民進黨立委邱志偉VS國民黨市黨部副主委、韓市府時期的民政局長曹桓榮;第三選區(楠梓、左營)民進黨人選未定VS國民黨李眉蓁、張顯耀、孫建萍、陳玫娟、陳麗珍,五選一做民調;第四選區(仁武、蔦松、大寮、林園),民進黨立委林岱樺VS禮讓知名網路紅人,國民黨不提名。

羅世雄認為,藍營2024有機會挑戰高雄現任民進黨立委邱議瑩(左)、趙天麟(中)、許智傑(右)。(圖/翻攝自邱議瑩臉書/資料照/許智傑辦公室提供)

黃暐瀚進一步說明,第五選區(三民、苓雅),民進黨立委李昆澤VS國民黨現任三民區議員黃柏霖;第六選區(鼓山、鹽埕、前金、新興),民進黨立委趙天麟VS國民黨黃紹庭、陳美雅、陳若翠(做民調5/16-21)VS喜樂島的郭倍宏;第七選區(鳳山),民進黨立委許智傑VS國民黨李雅靜、鍾易仲(做民調);第八選區(旗津、前鎮、小港),民進黨立委賴瑞隆VS年輕刺客。

黃暐瀚透露,羅世雄認為在第三選區「左楠」,國民黨只要整合成功,推出一人,十拿九穩明年可以勝選。另外是「第一、第六、第七」以上三區,也都很有機會能贏。但第四選區國民黨不提名,打算禮讓一位具有全國性知名度的網路紅人;而第八選區也計劃派出一名「年輕刺客」。

面對羅世雄自評「坐一搶四」的分析,黃暐瀚表示,雖然高雄的立委選情,討論度不高,但激烈程度不低,「很有拼面!」

更多三立新聞網報導
藍營2024郭侯大戰!朱立倫拍板 傳5月這天「徵召他」
勞動連假天氣出爐!雨彈這天開炸中南部 「梅雨季時間」曝光
日本迎接黃金週!4/29起入境「免3劑疫苗證明」 陸客1情形例外
懶人包/財政部曝「超詳細報稅攻略」!7圖懂申報繳綜合所得稅

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

雲林 中央

凍結 總統府

政府 宣傳 預算

張啓楷 凍結 總統府

支持 民調

罷免 謝國樑

信傳媒
中時新聞網
今日新聞NOWnews
中天新聞網
地方反彈大 雲林暫緩核發綠電同意函 卓榮泰:中央地方應通力合作
行政院長卓榮泰昨(15)日特地前往臺南七股參訪「漁電共生推動成果」時強調,能源轉
  • 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