潛艦國造最新民調出爐 20歲以上國人尚無共識
中天新聞網.2024年9月17日 12:22

台灣民意基金會(TPOF)今(17)日早上發表9月民調報告,主題是「司法風暴、政黨競爭與總統聲望」。其中針對打造7艘國造潛艦的民意反應,顯示20歲以上台灣人中,四成七支持,四成一不支持,一成二沒意見、不知道。

海鯤號原型艦。(圖/總統府)

台灣民意基金會提問,賴總統為加強台灣國防,最近決定編列新台幣2840億元,分14年打造7艘國產潛艦,平均每艘需花費400億元左右。請問,您是否支持這項決定?

結果顯示,24.7%非常支持,22.1%還算支持,17.5%不太支持,23.7%一點也不支持,8%沒意見,4%不知道、拒答。換句話說,最新民意顯示,20歲以上台灣人中,四成七支持賴政府分14年花2840億元打造7艘國產潛艦的計畫,四成一不支持,一成二沒意見、不知道。

國人46.8%支持潛艦後續艦建造。(圖/台灣民意基金會)

這項發現傳達了一個重要訊息,那就是國人對賴政府分14年花2840億元打造7艘國產潛艦計畫看法分歧,並無共識,雖然支持者明顯佔上風。

進一步分析,有以下幾點值得一提。首先從年齡層看,45歲以下與45歲及以上,對於這項國防政策立場涇渭分明,前者多數傾向反對,後者多數傾向支持,形成一個有趣的世代差異。其中,20-24歲,四成二支持,四成六不支持;25-34歲,四成一支持,四成七不支持;35-44歲,四成二支持,五成一不支持;45-54歲,五成一支持,三成九不支持;55-64歲,五成三支持,四成一不支持;65歲及以上,四成七支持,三成一不支持。

從教育背景看,除高中/高職外,其他教育程度國民對這項國防政策皆呈現多數支持的狀況。其中,大學及以上教育程度者,四成七支持,四成五不支持;專科教育程度者,五成支持,四成四不支持;高中/高職教育程度者,四成四支持,四成六不支持;初中/國中教育程度者,五成三支持,三成四不支持;小學及以下教育程度者,四成七支持,二成一不支持。

從省籍族群角度看,河洛人、客家人與外省族群對這項國防政策態度有鮮明的不同。其中,河洛人,五成三支持,三成五不支持;客家人,三成七支持,四成八不支持;外省族群,二成三支持,六成九不支持。

從政黨支持傾向看,不同政黨支持者對這項國防政策立場迥異,中性選民立場則較接近在野黨。其中,民進黨支持者,七成八支持,一成四不支持;國民黨支持者,二成二支持,七成二不支持;民眾黨支持者,三成支持,六成二不支持;時代力量支持者,六成支持,三成四不支持;中性選民,二成六支持,四成六不支持。

本次民意調查的訪問期間為9月9至11日,對象為20歲以上成年人,抽樣方法採市話與手機並用的雙底冊抽樣(Dual-frame Random Sampling),市話70%,手機30%,有效樣本1016人,抽樣誤差在95%信心水準下約正負3.07個百分點。

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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