民主黨掀「換拜」茶壺風暴! 裴洛西挺身消除雜音
TVBS新聞網.2024年7月1日 22:49

美國總統拜登,首場辯論失利,民主黨內掀起換「拜」聲浪,最新民調顯示,有高達72%受訪者,認為拜登不應該繼續選總統,不過民主黨內的大老,包括前眾院議長裴洛西,開始出面消除雜音。因為此時換人,贏的機率恐怕更低,而且還要拜登自己主動退選,才有可能換人。

圖/達志影像美聯社

記者:「總統先生您對呼籲退選的聲音,有何回應?」

無論記者怎麼扯開嗓門問,美國總統拜登就是不回應,2024大選第一場辯論就出師不利。

美國總統拜登vs.前美國總統川普:「那個那個那個,全面倡議。」

口吃、忘詞,被川普牽著鼻子走,拜登的失常,讓死忠粉絲不忍心看下去。

拜登家鄉鄉親Mike Manzano+Lexie Dewolfe:「(辯論)實在是看得很痛苦,我覺得這兩位候選人就像在,幼稚園吵架鬥嘴的小孩。」

民主黨內更是爆發前所未見的恐慌潮。

民主黨人Jamie Raskin:「顯然地拜登的辯論表現有很大的問題,但同時在黨內對拜登也有滿滿的愛,所以現在對大家來說狀況滿艱難的,但在黨內各層級都有,非常誠實且激烈的辯論。」

過去一個周末,向來挺民主黨的勢力,從平面媒體紐時等大報到名嘴,一個個喊出要拜登退選換人,最新民調更是殘酷,高達72%民眾認為拜登不應該選總統。

CNN資深政治民調分析師Henry Enton:「民調數字一點也不好,一點也不好,看看這數字,認為拜登精神健康狀況,足以勝任總統一職的,辯論前是35%,看看在辯論後掉到哪裡只剩27%,認為他應該選總統的,辯論前是35%辯論後只剩28%,我一生當中還沒有看過,現任總統民調這麼糟的,民調低到不行,一切就看拜登怎麼取捨,但最新消息指出。」

CNN主播Alisyn Camerota:「我們取得新的報導,拜登總統的家人鼓勵他,繼續參選2024大選,抗拒要他退選的呼聲,尤其是在周四令人擔憂的辯論表現後。」

拜登最親近的家人,第一家庭全員支持他選到底,而且就在辯論3天後的一場黨內閉門造勢,拜登像是要扳回一城,狠勁十足。 

美國總統拜登:「不像另外那個傢伙,我們會起身對抗獨裁者普欽,美國絕不會向任何人低頭,絕不絕不絕不低頭。」

有了讀稿機的拜登,在台上火力全開,照樣講得全場熱情激動。

美國總統拜登:「我知道很多美國人也都知道,當我們被擊敗的時候,我們會重新振作。」

他還說出了這句話。

美國總統拜登:「我打算在11月贏下北卡。」

言下之意,不打算讓,再加上民主黨內大咖,裴洛西等人為拜登護航,說不能一辯定生死。

布魯金斯智庫資深研究員Elaine Kamarck:「我想很多人忘了一點,民主黨內還有很多人很愛拜登,他們認識他多年,他(拜登)這些年也為他們做了多,他們知道他是好人,也知道他是好總統。」

畢竟拜登也是民主黨大老,數十年累積的一方勢力不可低估,但拜登也還沒正式獲得黨提名,如果真要換人,最可能時機點,就在8月19到22舉行的民主黨全國代表大會上。

CNN記者Tom Foreman:「民主黨可以在8月的大會上解決,這是他們會使用的方式,之後會有很多人選被提出,最可能的劇本就是,全國超過3900位代表,要討論辯論最終決定一個新的候選人。」

首先要拜登有意願退選,他手上近3900位黨代表票釋出,才能有下一步討論,至於要換誰也是難題,拜登副手賀錦麗、加州州長紐森、密西根州州長惠特默等中生代都是可能人選,但問題是。

CNN資深政治民調分析師Henry Enton:「螢幕上看到的這幾個候選人,惠特默紐森賀錦麗和川普相比,沒有一個能獲得選民青睞,不管是辯論前還是辯論後的民調,都是如此。」

沒一個是有勝算的,不管推任何一位,估計川普都能贏4到5個百分點,而民主黨還可能因為換人,引發排擠效應鬧分裂。

CNN記者Tom Foreman:「許多民主黨選民及領袖,都視(賀錦麗)為理所當然,繼承提名的人選,若是她沒被選上,她那一群滿心失望的支持者,也會成為大選中的一大問題。」

事實上,在民主黨歷史經驗中,選前臨時換將都是敗選收場,而現在,時代雜誌的最新封面,用大紅背景,配上恐慌一字及快要走出線外的拜登,都突顯民主黨內的恐慌危機。

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  • 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。
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    • 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
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