侯友宜「侯侯GPT」問A答B?李正皓:草包現形
三立新聞網 setn.com.2023年4月12日 05:05

政治中心/綜合報導

侯友宜面對媒體答非所問。(圖/資料照)

國民黨新北市長侯友宜今(11)日被媒體問到,近幾個月回覆方式,遭民進黨立委林俊憲質疑是「韓國瑜降級版、很像侯侯GPT」,侯友宜竟回答「不能忽略ChatGPT影響力,小心被詐騙」。資深媒體人鍾年晃在三立《前進新台灣》節目表示,聽完真的「昏倒」,侯友宜回答的內容,反而印證了他就是「侯侯GPT」,他直言,侯友宜的民調只會越來越低。

鍾年晃分析,侯友宜會這樣答覆記者只有「兩種可能性」,第一個他「聽不懂題目」,第二個是「背錯答案」,鍾年晃推測,他回答的內容一定是「幕僚事先準備給他的」,不然他怎麼知道ChatGPT創辦人叫奧特曼。他認為,侯友宜聽到記者的「關鍵字GPT」他的「286電腦」就搜尋,然後就「連上」把這段「背出來」。鍾年晃指出,這是申論題,侯友宜卻答錯題目,直接「0分」,他質疑,「侯怎麼會這樣回答」,這個比「答非所問」還悲慘,這完全是「沒做好要選舉的準備」。

侯友宜的表現是否會影響到藍營徵召?政治評論員李正皓則表示,最近藍營徵召還聽說要納入「質化分析」,講一堆「質化、量化、耐打度」,最重要的是「朱話」,就是朱立倫說了算。因為即使侯民調贏郭5%,但近日民調一直掉,加上「落跑爭議」會有很大衝擊力,朱立倫能不能「敦請侯友宜繼續鎮守新北、徵召郭台銘」?反過來他也可以說「郭台銘面臨很多中國因素,希望以侯友宜為主」,甚至稱「郭侯兩邊都很爛,朱立倫說經過我質化分析,派出我最好」,這也說得過去,因為「只要朱立倫說的通就好了」。

李正皓也說,面對藍營的「黨內互打」,朱立倫根本「不急」。他指出,朱立倫今日針對徵召受訪時,竟然表示之前馬英九定於一尊時,都拖到6月才提名,朱立倫認為這次3月就差不多有共識了,「還早嘛」!。李正皓直言,如果徵召真的拖到6.7月,等民進黨整合完,對侯友宜最不利,而這段時間朱立倫就可以分別跟侯友宜、郭台銘談條件,李正皓點破:「朱立倫玩的就是這個」。

李正皓也大嘆「侯友宜不爭氣」,明明民調最高,但每次受訪都「扣分」,被問ChatGPT「有很難回答」嗎?李正皓還在節目中預測「韓郭柯的」的回應,如果是韓國瑜會說「ChatGPT是冷冰冰的,人心是熱呼呼」,郭台銘會說「ChatGPT創辦人跟我很熟,前幾天才吃過飯」,柯文哲則說「我智商157,誰叫我用ChatGPT我手上病歷砸過去」,每個人講完都可以變標題。李正皓笑說,只有侯友宜講完標題不知道怎麼下?只能下「侯友宜是草包」。李正皓提醒,如果侯友宜再這樣搞下去,郭台銘優勢會起來,如果郭沒起色,朱就會「介入」了!

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621出招抗青鳥?國民黨傳將「動員遊覽車」:以群眾制衡群眾
國會改革修法覆議案即將在下週五(21日)進行記名投票表決,藍綠雙方除了積極為此展開全台宣講外,更有民團號召「青鳥」重返立法院。對此,國民黨也傳出可能會在表決日當天,由區域立委動員3輛遊覽車北上,在立院外與「青鳥」抗衡。
  • 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