柯文哲、黃國昌靠「學運紅利」還能撐多久?
FTNN新聞網.2024年5月5日 17:00

[FTNN新聞網]文/楊晶晶(政論節目主持人、資深記者、台大國發所博士)

近一個多月來,美國各地傳統名校,從東岸紐約的哥倫比亞大學開始,遍地烽火爆發一連串大規模的學運浪潮,主要抗議政府在加薩走廊支持以色列的立場,高舉反戰訴求,反對繼續攻擊巴勒斯坦。這是繼1970年代反越戰運動之後最大規模的學運潮。從這場美國年輕學生世代的抗爭,不免令人想起,今年正值台灣太陽花學運十周年。

民眾黨主席柯文哲(左)、民眾黨立委黃國昌(右)。(圖/民眾黨臉書)
民眾黨主席柯文哲(左)、民眾黨立委黃國昌(右)。(圖/民眾黨臉書)

十年來,這場學運造就了當今政壇的兩大人物,當年領袖之一的黃國昌,以及柯文哲和民眾黨的崛起。近來由黃總召率領的民眾黨,在國會的戲劇化表現引發諸多爭議,從太陽花獲得的學運紅利,究竟還能維持多久?

美國大學雖以停戰為訴求,但逐漸摻入反猶太主義的氛圍,美國社會在年底大選前,對立緊張氣氛逐漸升高。CNN最新民調,原本在18至34歲年輕族群的支持度,就已落後川普11%,以巴戰爭讓拜登支持度更加雪上加霜,高達81%年輕人,不認同拜登政府處理中東衝突的立場。

值得關注的是,支持以色列與否,也凸顯出美國的世代差異。65歲以上的長者許多經歷過二戰、納粹屠殺猶太人時期,多偏向支持以色列;而年輕世代的視角從弱者出發,反對以色列發動戰爭,傷及巴勒斯坦平民百姓。

回顧台灣太陽花學運,同樣也掀起過一波台灣世代衝突。目前看來,這波風潮直至2024年總統大選為止,風潮未歇。

知名網紅、「斯坦–波蘭ê台灣囡仔」(Stan from Poland),近日拍攝了一隻名為「驚嚇!台大學生都是柯粉?」的影片,在台灣大學校園裡隨機訪問學生「認為台灣的朋友和敵人是誰?」、總統投票給誰?政黨傾向等。雖然樣本數不多,但大約十分之八的受訪學生,表明支持柯文哲和民眾黨,比例頗高。問到支持的理由,學生普遍說出柯文哲的一百零一套理論:台灣在藍綠惡鬥下,第三政黨、白色力量是唯一的希望。

回推十年前太陽花學運時,當今18至22歲的大學生都還是小學年紀,從小就是天然獨世代,但未經歷過國民黨執政時期,從小接觸網路,吸收中國小紅書、抖音等影音,大多無法深刻體會所謂「敵對國家」真正對台灣究竟具有怎樣的威脅,這或許是這些大學生在見證過2024藍白合鬧劇、柯文哲親中言論等,至今還堅定不移柯和民眾黨的原因之一。

2024選前,曾有媒體針對20歲以下沒有投票權的高中生做支持度民調,有超過將近五成的高中生,表態力挺柯文哲。若再往後看十年,當今大學生將是30多歲社會中堅份子、結婚生子有下一代;現在的16-18歲高中生,則是剛出社會不久的二十多歲新鮮人,這些人都是將是影響未來每一場選舉結果的投票主力。

依據根據黃國昌與柯文哲在政壇的十年風光,我們能否推論這群年輕世代的政黨認同能跟之前一樣,再延續另一個十年?答案想必連柯文哲自己都沒把握,否則他不會說出「若2026年選得很差,那就可以收攤了」這句話。

在研究選民投票行為與政黨認同的理論中,主要論述有兩種。主流是密西根學派,認為選民對政黨有心理上的連結與族群上的認同,情感和心理因素是影響投票行為的關鍵變數,屬於較長期的認同。另一個理論則認為,選民對於政黨和其領袖施政表現的評價,會直接反映其投票行為,這種認同變動性較高。

對照2024年得票,柯文哲在總統選票拿到369萬票、民眾黨政黨票304萬票,支持者投票行為趨於一致,情感上喜歡柯文哲,心之所向的政黨就投給民眾黨。但2022年的議員選舉,便不符合這樣的政黨認同模式。民眾黨全台推了86席議員,只當選14席,總票數僅34.4萬、得票率4.43%,在沒有柯文哲本人參選的地方選舉中,民眾黨光靠烏合之眾的素人軍團、沒有地方組織經營的參選人,即便是年輕死忠柯粉,光看黨徽還是很難投下去。

由此便不難理解,為何2026柯文哲如此沒信心,若真重演上回議員選舉慘況,2028總統之路勢必窒礙難行。倘若支持者民眾黨的政黨認同並非如此長期且穩固,根據先前經驗可合理推斷,選民對於該黨領袖級人物的政治表現的評價,就是影響投票行為的最關鍵因素。也就是說,目前黃國昌在立法院的成績、支持者對民眾黨國會表現的評價,都將成為選民在下一場選舉中,是否支持民眾的最重要原因。

民眾黨、柯文哲、黃國昌,能否再靠太陽花學運紅利,在政壇度過另一個黃金十年?2026將見真章。

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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。
    • 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