盧秀燕飆淚謝票:選民教會我3件事
今日新聞NOWnews.2022年11月26日 23:57

▲盧秀燕順利連任上台謝票,激動得又哭又笑。(圖/記者顏幸如攝,2022.11.26)

從政30幾年來從未落敗的台中市長盧秀燕,順利打破台中市長不連任的魔咒、締造個人9連霸紀錄。晚間她上台謝票時說,這次選舉市民教她3件事,一是對負面選舉說NO、二是對不同族群性別給予公平的評價、三是「搖擺州」代表寬闊的心胸,未來4年自己會更謙卑更努力、回報「台中的家人們」。

今(26日)晚間7點,盧秀燕得票數已贏過蔡其昌20萬票,得知對手蔡其昌出面宣布敗選,現場支持者瘋狂歡呼。盧秀燕7點17分現身謝票,現場歡聲雷動將她團團包圍,她上台,發現很多團隊成員被擠在台下,走下階梯一一伸手去撈,才讓所有幹部順利在舞台集結。盧秀燕致詞時幾度激動落淚,還頻頻向大家送飛吻。

▲盧秀燕現身時群眾激動歡呼,個子嬌小的她幾乎淹沒在人群中。(圖/記者顏幸如攝,2022.11.26)
▲盧秀燕現身時群眾激動歡呼,個子嬌小的她幾乎淹沒在人群中。(圖/記者顏幸如攝,2022.11.26)

盧秀燕說,這次選舉氣氛比4年前冷很多,原本她有點擔心,但開票後發現台中超過6成。剛剛自己一直在思考,台中市民為什麼挺身而出、勇敢出來投票?這些行為傳達什麼訊息與意志?

她發現市民教了自己3件事,一是堅持維持城市正派、善良、優質的選風,對負面選舉說NO!守護這城市的價值、不容許任何人破壞城市的風格。她說:「台中市民是強大有智慧的,未來每個政治人物都要尊重台中市民呈現的投票意義。」

▲支持者拋出粉紅彩帶慶祝盧秀燕當選。(圖/記者顏幸如攝,2022.11.26)
▲支持者拋出粉紅彩帶慶祝盧秀燕當選。(圖/記者顏幸如攝,2022.11.26)

二是台中市民支持女性從政。盧秀燕說,21世紀的今天,她很驚訝於極少數人對女性從政人士仍有迷思、停留在柴米油鹽醬醋茶等刻板的家庭表現,但「台中市民的思考遠遠超過這些,不管什麼族群,只要努力就會有好的表現。市民都能給予公平的評價,不會劃地自限。」

三是連任魔咒、搖擺州稱號,不是因為台中市民善變,而是有好的判斷力、開闊的心胸,願意給你機會。她說台中人善良和善且明智銳利,「當你做不好就會剝奪你的機會、表現好就會給你連任」。她說自己會好好學習,「未來4年更勤政愛民、更努力更謙卑,不分黨派、顏色、族群、性別、年齡,公平施政打造幸福溫暖的台中市」,以回報大家。

《NOWnews今日新聞》開票直播連結 https://youtu.be/FoFQdcKzv_Y

▲2022九合一大選縣市長當選名單(圖/NOWnews製)
▲2022九合一大選縣市長當選名單(圖/NOWnews製)
▲2022九合一縣市長黨籍分佈圖(圖/NOWnews製)
▲2022九合一縣市長黨籍分佈圖(圖/NOWnews製)

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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