不同意罷免票數比侯康高、得票率比謝國樑選市長高 藍分析青鳥無效、謝國樑直球對決策略正確
FTNN新聞網.2024年10月14日 09:42

[FTNN新聞網]記者孫偉倫/台北報導

基隆市長謝國樑罷免案13日結束投開票,結果以8,6014不同意票對6,9934同意票,超過1.5萬票的差距,50.44%的投票率正式否決罷免案。藍營分析謝國樑在2022年11月26日九合一選舉以52.92%得票率勝選,在此次投票率更低的條件下,得票率55.16%也超越前次,不同意罷免票還高於總統大選時藍營得票,認為證明謝國樑直球對決的策略是成功的。

不同意罷免票數比謝國樑當選市長票更高 藍分析青鳥無效、謝國樑直球對決策略正確
基隆市長謝國樑罷免案13日結束投開票,結果以8,6014不同意票對6,9934同意票否決,謝國樑晚間車掃謝票。(圖/國民黨基隆市黨部)

謝國樑罷免開票結果出爐,中選會公布數據指出,罷免案投票人總數為31萬797人,投票人數為15萬6,776人,投票率為 50.44%,有效票為15萬5,948票,其中同意罷免票數為6萬9,934票,佔 44.84%;不同意罷免票數8萬6,014票,佔55.16%。

國民黨台北市議員游淑慧說,謝國樑在2022年11月26日九合一選舉以9萬6,784票、52.92%得票打敗民進黨籍的對手蔡適應;今天的投票結果,反對罷免謝國樑的得票約55%,比他2022年的得票率更高,這證明謝國樑直球對決的策略是成功的,也證明這兩年的市政成績得到認同。

再以2024年總統大選得票分析得知,國民黨侯康配在基隆得到8萬4,507票,對上民進黨賴蕭配得到7萬6,079票對比,這次不同意罷免票得到比侯康更高的8萬6,014票,還有罷免案投票率僅50.44%遠低於總統投票率74.90%、民眾黨的支持與不滿民進黨的因素,可知藍營在基隆選舉的先決優勢。也因此藍營分析此次民進黨不願全黨投入,以黨主席賴清德名義肩扛此戰勝敗責任,因而青鳥效應無法擴散。

國民黨立委王鴻薇認為,這次罷免以曾任前市長的民進黨秘書長林右昌介入最深,林右昌若不因此扛起責任,就會被認為是黨主席賴清德的默許,也因此林右昌恐怕將要下台。

國民黨立委李彥秀也分析表示,從今天罷免案「不同意」與「同意」投票的比率可以看出,與2022年的市長選舉結果呈現高度相關,「不同意票」比例甚至還略高於謝國樑2022得票率(國民黨謝國樑52.9%,民進黨蔡適應39.0%,時力陳薇仲6.6%),罷免案就是「2022選舉的延長賽」以及「政黨版圖的再次動員」。

李彥秀說,有別於以往罷免案「低調」處理,基隆罷免案從一開始就定調「正面迎戰」,政治幕僚進駐,藍營團結一致,黨公職一波波前往往基隆站台,不僅在氣勢上略勝一籌,更重要的是,面對惡意的抹黑與抹紅,都在第一時間澄清處理。

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基隆市長謝國樑罷免案未過關,最終不同意票大於同意票。國民黨前立委鄭麗文昨(13日)對此分析關鍵原因,直言這是狠狠在民進黨臉上打一巴掌!
  • 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