【未來事件交易所】選戰倒數五十日 預測市場估縣市長席次:綠6白1藍14無黨1
民眾日報.2022年10月7日 12:26

【民眾網綜合報導】

2022九合一大選選戰進入倒數50日,未來事件交易所7日公布全台各縣市首長參選人預測市場價格,市場預估綠營在台灣本島北部有望守住桃園市,加上台南市、高雄市、嘉義縣、屏東縣與外島的澎湖縣,共取六席。

民眾黨高虹安雖持續遭受綠營火力攻擊,然預測市場仍看好她在新竹市當選;苗栗縣則仍由遭國民黨開除黨籍的鍾東錦取得領先,國民黨則被預估能取得其餘14縣市首長的勝選。

(2022/10/7上午11:55更新:未來事件交易所表示,新竹市沈慧虹、林耕仁兩人價格相反誤植,應為沈慧虹$41、林耕仁$29,圖卡與文字已修正)

(2022/10/7中午12:25更新:連江縣曹爾元、王忠銘兩人價格相反誤植,應為曹爾元$74 、王忠銘$40,圖卡與文字已修正)

22縣市截至7日早上10點預測市場價格詳列如下:

台北市(國民黨領先):蔣萬安$60 VS 黃珊珊$42 VS 陳時中$40

新北市(國民黨領先):侯友宜$85 VS 林佳龍$18

桃園市(民進黨領先):鄭運鵬$54 VS 張善政$49

台中市(國民黨領先):盧秀燕$74 VS 蔡其昌$33

台南市(民進黨領先):黃偉哲$92 VS 謝龍介$12

高雄市(民進黨領先):陳其邁$87 VS 柯志恩$20

基隆市(國民黨領先):謝國樑$60 VS 蔡適應$40

新竹市(民眾黨領先):高虹安$58 VS 沈慧虹$41 VS 林耕仁$29

新竹縣(國民黨領先):楊文科$89 VS 周江杰$10

苗栗縣(無 黨領先):鍾東錦$60 VS 徐定禎$49 VS 謝福弘$18

彰化縣(國民黨領先):王惠美$70 VS 黃秀芳$30

南投縣(國民黨領先):許淑華$70 VS 蔡培慧$31

雲林縣(國民黨領先):張麗善$58 VS 劉建國$39

嘉義市(國民黨領先):黃敏惠$70 VS 李俊俋$30

嘉義縣(民進黨領先):翁章梁$91 VS 王育敏$8

屏東縣(民進黨領先):周春米$85 VS 蘇清泉$16

宜蘭縣(國民黨領先):林姿妙$51 VS 江聰淵$50

花蓮縣(國民黨領先):徐榛蔚$75 VS Kolas Yotaka$25

台東縣(國民黨領先):饒慶鈴$79 VS 劉櫂豪$23

澎湖縣(民進黨領先):陳光復$55 VS 賴峰偉$46

金門縣(國民黨領先):楊鎮浯$74 VS 陳福海$39

連江縣(國民黨領先):曹爾元$74 VS 王忠銘$40 VS 李問$20

(註1:由哪黨領先以該候選人登記參選之黨籍為準)

(註2:最新市場價格截取時間為2022.10.07早上10:00)

(註3:版面有限,僅公布各縣市領先群的參選人市場價格)

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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