終於不是烏賊戰!美副總統辯論後即時調查 近9成稱「很正面」
太報.2024年10月2日 15:38
2024年10月1日,美國大選副總統辯論,紐約共和黨青年俱樂部辦的觀賞派對上,直播民主黨副總統候選人華茲(螢幕左)對上共和黨候選人范斯(螢幕右)。路透社
美國大選副總統辯論週二(10/1)登場,可能是唯一一場副手辯論,由哥倫比亞廣播公司(CBS)主辦。這場辯論沒有血流成河,美媒一致認為全場充滿「中西部的客氣」;CBS的辯論後即時民調也顯示,高達88%受訪者認為這場辯論大致是「正面的」,兩名副總統候選人在辯論後的民間好感度都上升。

根據CBS和線上民調機構YouGov在辯論後針對1630名潛在選民做的調查,42%的人認為共和黨副總統候選人、川普副手范斯(JD Vance)贏得這場辯論,41%認為是民主黨候選人、賀錦麗副手華茲(Tim Walz)勝出,17%說兩人平分秋色。

這對范斯來說是一次勝利,因為辯論前數個民調顯示,他在全國的好感度不如華茲,而且民主黨人對華茲的力挺程度,比共和黨人對他的支持還要高。

而對美國選民來說,最可貴的,或許是這場辯論是近年來罕見沒有太多人身攻擊、沒有潑髒水的辯論,雖然雙方在一些言論上可能過度誇大、或者有點迂迴,但至少不再羞辱或抹黑對方陣營的人,而是專注於政策攻防。

CBS和YouGov的調查顯示,88%受訪者認為這場辯論大致是正面的,僅12%認為整體傾向負面。認為華茲說得還算合理的人有74%、認為他太激進的有26%;覺得范斯說法合理的比例為65%、認為太激進的有35%。

2024年10月1日,美國大選副總統辯論,民主黨副總統候選人華茲(右)對上共和黨候選人范斯(左)。路透社
2024年10月1日,美國大選副總統辯論,民主黨副總統候選人華茲(右)對上共和黨候選人范斯(左)。路透社

被問到如果遇到必須接任總統的情況,兩位副手準備好了沒?整體而言,60%受訪者認為華茲準備好了,覺得范斯準備好的也有55%。若用黨籍區分,兩黨的受訪者逾半數都認為只有自家副總統候選人準備好了;不過,獨立選民對兩人的信心則皆有過半。

兩人辯論後的好感度都上升。對華茲的正面觀感從52%升至60%,負面觀感從41%降至35%;對范斯的好感度由40%升至49%,負面觀感從54%降至47%。

以議題來區分,各有62%和59%受訪者認為華茲在墮胎和醫保表現比范斯好;范斯則是在經濟和移民議題勝出,各有51%和52%覺得他講得更佳。至於開場第一題中東問題,兩人外交實務經驗都少,因此受訪者認為兩人表現差不多,各有50%支持者。

辯論整體是正面的,兩人也都算客氣,但難免有需要攻訐的時候。55%受訪者認為范斯花了比較多的時間在批評賀錦麗陣營、45%認為他花在為自家陣營辯解的時間比較多;認為華茲做比較多防守的受訪者佔54%,剩下46%覺得他抨擊時間比較多。

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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