2022九合一選舉分析》林智堅論文門遭台大重擊 好感度雪崩式下滑 張善政營造藍軍團結走勢升高
Yahoo奇摩新聞(選情分析).2022年8月10日 12:11
林智堅出面回應台大認定論文抄襲一案。圖片來源:中央社
林智堅出面回應台大認定論文抄襲一案。圖片來源:中央社

台大8月9日上午舉行記者會,認定林智堅抄襲余正煌碩士論文,決定取消林智堅碩士學位。林智堅下午舉行記者會回應,除了批評台大社科院院長蘇宏達未審先判,強調自己才是受害者,也表示台大的決定不影響他的參選。

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從7月5日「論文門」爆發後,林智堅的好感度就長期低於競爭對手張善政和賴香伶。7月24日「球場門」爆發,再次重創林智堅執政能力強的形象,「球場門」和「論文門」還產生共伴效應,讓林智堅的聲量暴增、好感度創新低;林智堅聲量最高時,甚至超過北市、新北、桃園、台中、竹市所有市長候選人聲量的總和,成為全台最受關注的政治人物和議題。

美國眾議員議長裴洛西8月2、3日訪台,吸引了所有民眾的目光,對岸於8月4日一連串的軍演,更讓全世界都關注兩岸的緊張情勢。這段期間,除了蔡英文總統之外,幾乎所有朝野政治人物的聲量都大幅下滑,林智堅的聲量更從7月底每日近9萬筆,暴跌到1萬筆以下,大約僅剩下1/10的水準。

整體聲量下滑意味對「論文門」的討論也減少,林智堅從8月2日開始,稍微走出「論文門」的陰影,開始拋政見、攻擊對手,好感度也超越張善政和賴香伶;直到8月8日新竹市將軍村修復案討論度變高,林智堅的好感度才又下挫。

林智堅各世代好感度全部下跌
林智堅各世代好感度全部下跌

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台大8月9日決定撤銷林智堅的碩士學位,余正煌又揚言提告,必然會傷害林智堅的選情。林智堅也在回應的記者會上強調自己才是受害者,並批評余正煌不厚道,好感度更是雪崩式下滑。

互動圖表看桃園市候選人好感度漲跌

作為林智堅的主要對手,張善政的聲量雖然遠不及林智堅,但聲量的走勢卻高度相關。除了持續批評林智堅的論文,張善政也在8月7日首次合體桃園市議長邱奕勝、國民黨立委呂玉玲,三人一同高喊「凍蒜」、「投藍」,試圖營造出藍軍已經整合的形象。但張善政的空戰能力和陸戰整合能力,仍舊是最大的隱憂。

民眾黨候選人賴香伶連日緊咬林智堅的論文在台大記者會後,賴香伶就呼籲林智堅退選、不要硬拗,用詞遠比張善政強硬許多。但由於賴香伶並非主要候選人,聲量遠比其他兩人低得多,好感度也沒有太大的起伏。

作者簡介:

Yahoo奇摩新聞獨家選情評論員單厚之:資深媒體工作者,在立法院泡了20年,曾任職中時、聯合、蘋果等多家媒體。

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議事處通知陳亭妃改書面質詢?洪申翰駁:沒收到訊息
政治中心/綜合報導沒收質詢權風波,持續延燒,昨天朝野協商破局,綠營想要回質詢時間,國民黨卻要求先道歉,讓民進黨團痛批,沒辦法讓委員依法質詢,才應該對人民道歉,而且議事處的報告提到有電話告知其他委員陳亭妃改書面,也被洪申翰反駁,強調完全沒有收到相關訊息。
  • 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