高雄市議會小換血 藍綠均未過半、無黨與小黨成長至9席
新頭殼.2022年11月27日 01:42

高雄市議會下屆將小幅換血。   圖:高雄市議會提供(資料照)

[新頭殼newtalk] 九合一大選昨(26)日落幕,四年一次的高雄市議會改選,經過激烈選戰後結果出爐,國民黨從31席減為29席,民進黨從25席增至27席,無黨與小黨加起來為歷年最多的9席,國民黨與民進黨均未過半,無黨與小黨握有決定票數,將成為兩大黨尋求合作的對象,為高雄市議會開啟新的黨團運作模式。在新舊議員更迭方面,許慧玉、林宛蓉兩位老將放棄連任,韓賜村、吳益政、童燕珍、陳若翠等四位現任連任失敗,新面孔則有超級新人白喬茵、許采蓁、林志誠、湯詠瑜、黃彥毓、 黃飛鳳及張博洋,李雨庭則是回鍋。

各選區當選名單如下:第一選區:朱信強(無盟)、林義迪(國民黨)、林富寶(民進黨);第二選區:李亞築(國民黨)、陳明澤(民進黨)、黃明太(民進黨);第三選區:方信淵(國民黨)、林志誠(民進黨)、宋立彬(國民黨)、黃秋媖(民進黨)、陸淑美(國民黨);第四選區:李柏毅(民進黨)、白喬茵(國民黨)、陳善慧(無盟)、李眉蓁(國民黨)、李雅慧(民進黨)、李雅芬(國民黨)、陳麗珍(國民黨)、黃文志(民進黨)、陳玫娟(國民黨)。

第五選區: 黃飛鳳(民進黨)、吳利成(國民黨)、江瑞鴻(民進黨)、張勝富(民進黨)、邱俊憲(民進黨);第六選區:蔡金晏(國民黨) 、陳美雅(國民黨)、簡煥宗(民進黨)、李喬如(民進黨);第七選區:何權峰(民進黨)、張博洋(基進黨)、曾俊傑(國民黨)、鄭孟洳(民進黨)、康裕成(民進黨)、黃柏霖(國民黨)、黃香菽(國民黨);第八選區:郭建盟(民進黨)、許釆蓁(國民黨)、湯詠瑜(民進黨)、黃紹庭(國民黨)、黃文益(民進黨)。

第九選區:李雅靜(國民黨) 、鍾易仲(國民黨)、劉德林(國民黨)、鄭安秝(國民黨)、黃捷(無黨)、陳慧文(民進黨)、林智鴻(民進黨)、張漢忠(民進黨);第十選區:鄭光峰(民進黨)、陳致中(民進黨)、曾麗燕(國民黨)、黃彥毓(民進黨)、吳銘賜(台聯)、蔡武宏(國民黨)、陳麗娜(國民黨)、李順進(無盟);第十一選區:李雨庭(民進黨)、邱于軒(國民黨)、王耀裕(國民黨)、黃天煌(國民黨)。

第十二選區(平地原住民):王義雄(國民黨);第十三選區(山地原住民):陳幸富(無黨);第十四選區(山地原住民):高忠德(無黨);第十五選區(山地原住民):范織欽(無黨)。

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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