小草為何不回頭?
中時新聞網.2024年9月17日 04:10

(圖/本報系資料照)

 民眾黨主席柯文哲被控涉入京華城案,從8月30日檢廉搜索約談,喧騰至今半個多月,檢方大動作和綠媒的「連環爆」接連不斷,民進黨更見獵心喜,透過網路社群召喚「回頭草」,但從最新民調來看,小草不動如山,民進黨顯然打錯算盤。

 針對柯案,不只檢方動作不斷,綠營更一路爆黑料。民眾黨過去一直被揶揄是「一人政黨」,照理說,柯文哲涉入這麼大的案子還被質疑涉貪,小草應該早就跑光光。不過從台灣民意基金會16日公布的民調來看,民眾黨支持度與上月相比,僅下滑1.8個百分點,屬誤差範圍,仍有高達230萬人支持。這點從日前有上萬人迅速集結立法院群賢樓外挺柯也可略窺一二。

 小草的不離不棄,主要原因在於對於柯P涉案存有高度質疑。事實上,柯被押後,民進黨中央就曾主動當北檢的「發言人」,還幫忙製圖「澄清」疑點,被批「黨檢一體」後才火速刪文;還有綠媒記者透露其消息來源得自檢方,都讓人質疑此案不只背後有政治操作,還可能涉及司法單位內部洩密。

 儘管民進黨這段期間透過網路社群平台和直播方式,積極爭取「回頭草」,但從民調來看,民進黨支持度僅略增1.3個百分點,國民黨原地踏步,反倒是時代力量上揚3.8個百分點,小草就算鬆動也未重回民進黨懷抱,而是轉投同屬綠營的時力,顯然對民進黨也存有質疑。

 其實從民調來看,此案對柯P並非沒有影響,相較2024總統大選前1個月,柯的好感度已銳減11.5個百分點,憑空蒸發220萬人以上的好感,感情溫度也創下柯個人歷史新低紀錄,不只年輕族群的支持度正快速流失,台灣社會此刻對柯也有相當程度的猜疑與不諒解。

 即使如此,這些對柯和民眾黨的不利因素,卻未反映在對執政黨的支持上,可能原因有三點:

 一、在柯傳出政治獻金「亂帳」和涉入京華城案之前,民進黨已爆出「大阿哥」前桃園市長鄭文燦的涉貪案,還有前交通部長李孟諺的婚外情,民進黨的形象並不會因柯案而加分。

 二、許多小草過去是因不滿民進黨,才轉而支持民眾黨,即使對柯失去信心,仍認為民眾黨有存在的必要。

 三、許多小草認為此案從頭到尾就是羅織入罪、押人取供,不信任司法,更不相信執政黨,自然不可能成為「回頭草」。

 從民調來看,柯案發生至今,綠營黨檢媒的過度操作,反而助長小草的凝聚力,除非檢方能找出「一刀斃命」的金流等證據,否則將難擺脫政治迫害的質疑。

最新選舉新聞

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

韓國瑜 晚會 募款

立法院 主持 朝野

許家蓓 內膜癌

死刑 釋憲

基隆 罷免 謝國樑

議員 許家蓓

今日新聞NOWnews
中天新聞網
風傳媒
今日新聞NOWnews
綠卡韓國瑜國慶晚會募款?王淺秋爆:太尷尬
[NOWnews今日新聞]今年國慶晚會將於10月5日移師台北大巨蛋舉行,媒體16日披露,由於天后江蕙復出開唱、加上總統賴清德出席維安升級,導致經費暴增,北市府還因此向慶籌會主委、立法院長韓國瑜「調頭寸...
  • 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