華人政治聯盟為37位候選人背書 24年來最多
世界日報World Journal.2024年9月21日 14:19

美國華人政治聯盟20日宣布為2024大選37位候選人背書,是該組織24年來背書人數最多的一次,獲得背書者橫跨南北加州。(記者楊青/攝影)

美國華人政治聯盟(IAPAC)20日宣布為2024大選37位候選人背書,是該聯盟24年來背書人數最多的一次,獲得背書者跨南北加州,包括民主黨籍聯邦參議員候選人謝安達、競選連任的聯邦眾議員候選人趙美心及劉雲平,以及洛杉磯縣檢察長候選人霍克曼等。

來自加州各地的候選人20日匯集888海珍大酒樓。美國華人政治聯盟主席高之元表示,政治聯盟此次背書遵循一貫原則,即通過為競選人背書,加強華裔對選舉的認識和參與,並消除對少數族裔的歧視和不平等待遇,協助有資格的候選人參選,並給與籌款支持。他表示,所有獲背書的候選人均經過聯盟理事會面談,確定他們的競選宗旨和政治訴求符合華人和亞裔利益。

此次獲得政治聯盟背書的競選人包括:加州聯邦參議員候選人謝安達(Adam Schiff)、聯邦28區國會眾議員候選人趙美心(Judy Chu)、聯邦36區國會眾議員候選人劉雲平(Ted Lieu)、聯邦40區國會眾議員候選人金映玉(Young Kim)、聯邦20區眾議員候選人方文思(Vince Fong)、加州49區眾議員候選人方樹強(Mike Fong)、聯邦16區國會眾議員候選人羅達倫(Evan Low)、聯邦45區國會眾議員候選人Derek Tran、聯邦47區國會眾議員候選人閔大衛(Dave Min)、加州25區參議員候選人Sasha Renee Perez、加州37區參議員候選人崔錫浩(Steven Choi)、加州52區眾議員候選人JassicaCaloza、加州54區眾議員候選人Mark Gonzalez。

南加州各縣和地方城市獲得背書的競選人包括:洛杉磯縣檢察長候選人霍克曼(Nathan Hochman)、聖伯納汀諾縣估值官候選人Dara Smith、亞凱迪亞第四區市議員競選人鄭博仁、聖蓋博市議員競選人丁言愉、爾灣市長競選人孫立清、阿罕布拉第四區市議員競選人王楠、亞凱迪亞第一區市議員競選人傅達文、阿蘇薩市議員競選人Sabrina Bow、喜瑞都市議員競選人黃正芬、爾灣市第一區市議員競選人甘姿里、洛杉磯第十區市議員競選人Grace Yoo、蒙特利公園市第二區市議員競選人楊安立、聖克萊蒙市議員競選人吳震、聖蓋博市議員競選人Carina Rivera、南巴沙迪那第二區市議員競選人盧春雨、核桃市議員競選人趙宏、西好萊塢市議員競選人韓抗定。

此外,八位洛杉磯縣法官候選人、社區學院董事以及水區委員競選人也獲得背書支持,包括:洛縣高等法院135庭法官候選人莫宇澤、137庭法官候選人Tracey Blount、97庭法官候選人Sharon Ransom;聖安東尼山社區學院校董競選人陳介飛、橙縣社區學院校董競選人Kyle Miller、聖蓋博谷水區第三區委員競選人伍國慶、聖蓋博谷水區第二區委員競選人Nicolas Kiet Quach和Charles Trevino。

獲得背書的候選人和競選人在當天的記者會表達了自己的參政理念,也表達當選後為華人和亞裔社區爭取公平權益的心願,同時呼籲華人積極投票,踴躍參與11月的大選。

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  • 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