民眾黨反感度60.3%!吳靜怡批崩壞最快政黨:敗壞速率比強颱還快
三立新聞網 setn.com.2024年10月2日 09:34

記者詹宜庭/台北報導

柯文哲因涉京華城案遭羈押禁見近1個月。(圖/翻攝畫面)

▲柯文哲因涉京華城案遭羈押禁見近1個月。(圖/翻攝畫面)

民眾黨主席柯文哲因涉京華城案遭羈押禁見近1個月,對於《美麗島電子報》公布的9月國政民調,民眾黨反感度高達60.3%,時事評論員吳靜怡今(2日)表示,民眾黨最大課題是如何挽回社會的諒解與信賴,可惜民眾黨言論領袖的態度像是網紅一樣,沒有深度,只有更多激化社會的口水,完全不知檢討,也放棄安撫失望又悲傷的小草,「民眾黨是竄起最快的政黨,卻也是崩壞最快政黨,民眾黨敗壞的速率,比強颱山陀兒路徑還快。」

吳靜怡指出,柯文哲曾說「高虹安是時代悲劇,以她社經地位不會貪污」,但7月民眾黨的好感度已經因為「高虹安貪污案」跌至創黨以來首度低點31.6%,民眾黨面對高虹安的過失從未檢討,柯文哲一句話推託給歷史共業,甚至民眾黨立委張啓楷硬是批內政部「半薪停掉是違憲」。

吳靜怡續指,柯文哲曾說「對啦圖利,哪個地方不合法?」8月民眾黨的好感度因為政治獻金假帳案風波,好感度暴跌致21.9℅,「柯文哲競總假帳案」、「木可公關公司1300萬授權金」、「陳佩琪看1.2億豪宅」、「4300萬買自己的商辦」成為比高虹安貪污案更加嚴峻的政治誠信問題,而且全部都跟錢有關。

吳靜怡提到,柯文哲曾說「因為種種的錯誤,我幾經思考後,還是要向黨請假3個月,我個人也要好好反省,到底還能不能帶領台灣民眾黨、還能不能給支持者一個願景,還有繼續前進的力量」,柯文哲想透過請假,讓民眾黨政治獻金案能夠停止延燒並成為輿論斷點,只是萬萬沒想到檢調已經開始要大舉動作辦京華城。

吳靜怡說,當柯文哲被裁定無保請回的隔天,他說「我知道他們應該動用所有力量,都在研讀那一些電腦裡面的資料」,9月民眾黨黨主席受到全台關注歷經兩次羈押,好感度為25.6%,相較8月提高了3.7個百分點。吳靜怡嘆,沒想到,沒有柯文哲的民眾黨是能夠止跌回升的,但這樣的回升距離六月之前還是太過遙遠。

吳靜怡表示,後柯文哲時期,對民眾黨而言,最大課題是如何挽回社會的諒解與信賴,因為一個政黨被社會表態過半的不信任是相當嚴重,更何況現在還有60.3%民眾表達反感,只可惜民眾黨言論領袖的態度像是網紅一樣,沒有深度,只有更多激化社會的口水,完全不知檢討,也放棄安撫失望又悲傷的小草。

「民眾黨是竄起最快的政黨,卻也是崩壞最快政黨,民眾黨敗壞的速率,比強颱山陀兒路徑還快。」吳靜怡強調,民眾黨曾經走過最威風的時代,與深陷貪污弊案最壞的時代;一群堅貞信仰柯文哲的時代,也是社會懷疑柯文哲的時代;他們以為能夠擁有一切,但他們早就也一無所有,「民眾黨四年來敗壞速率太快;山陀兒四天來前進速率太慢,快慢之間,都希望台灣平安。」

 無罪推定原則。(三立新聞網製圖)

 ▲無罪推定原則。(三立新聞網製圖)

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三軍統帥之怒為哪樁 強勢立威?多疑不安?
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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