前日相麻生太郎「支持高市早苗」 日本有望誕生首位女首相
TVBS新聞網.2024年9月27日 10:52

前首相麻生太郎表態「支持高市早苗」,日本有望誕生首位女首相。(圖/達志影像美聯社)日本自民黨總裁選舉將在台灣時間今日中午12點投開票,預計傍晚前將會選出下任日本首相。民調顯示,目前呼聲最高的三位分別是高市早苗、石破茂以及小泉進次郎。然而,根據日本媒體分析,最後左右選舉結果的將會是黨內大佬,而被日媒稱為「最後的帝王」,將會左右日本未來的自民黨副總裁「麻生太郎」已經在昨日(26日)表態支持高市早苗,讓高市有望成為日本首位女首相。

根據《產經新聞》報導,自民黨內高層昨日透漏,自民黨副總裁麻生太郎已經表態,將在總裁選舉中支持高市早苗,並已告知現任日本現任首相岸田文雄等人。

麻生此前曾更開表示支持麻生派(志公會)的數位大臣河野太郎,也曾擔任外務大臣上川陽子的推薦人。但根據民調顯示,該兩人在第一輪投票勝出的機會渺茫,因此麻生改變策略,指示該派閥的議員在第一輪投票中支持高市早苗。

此次總裁選舉呈現混亂局面,3位被稱為「造王者」的黨內大佬可能左右總裁選舉以及日本未來,分別為麻生太郎、岸田文雄、菅義偉。而小泉24日曾拜訪麻生,希望麻生能夠支持他參選。然而,菅義偉此前已經公開支持小泉,而菅與麻生的關係一向不好,所以難以想像麻生會支持小泉。

另一方面,石破茂曾在麻生擔任日本首相期間要求他下台,因此推測兩人關係並不好。這一次黨內高層傳出麻生已明確下達指示,要麻生派議員在第一輪投票中支持高市,讓高市有望成為下任自民黨總裁。然而值得注意的是,自民黨黨內自從政治獻金等醜聞爆發過後,一直強調需要「解散派系」,因此麻生派內部議員是否會完全遵照指示行動,仍有不確定性。

更多 TVBS 報導
自民黨總裁投票今12點登場!傍晚前將選出下任日本首相
小泉進次郎不妙!自民黨內民調落第3 高市早苗挑戰「女日相」
自民黨總裁選舉民調「失速」掉第3 小泉進次郎1舉遭批言行不一
石破茂、高市早苗民調勢均力敵逐日相 小泉進次郎僅剩3天挽狂瀾

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

退回 總預算

基隆 謝國樑

黃紹庭 浮報 助理費

藍白 封殺 總預算

社會 防衛 韌性

中國 新造 核潛艦

Yahoo奇摩(即時新聞)
中天新聞網
新頭殼
三立新聞網 setn.com
教師節、勞動節可能全台放假?民眾黨團將提案促修法 避免一國兩制
勞工團體今天前往立法院喊話,呼籲立委恢復7天國定假日,並希望藍白兩黨立委兌現選前承諾,讓教師節、行憲紀念日恢復成國定假日。民眾黨立法院黨團上午召開記者會表示,為落實民眾黨主席柯文哲競選總統政見,將提案修法教師節成為國定假日,讓教師節能夠實質放假;另修法將勞動節改為全台放假,避免國定假日「一國兩制」。
  • 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