黃仁勳最新好感度曝光「非常罕見」 游盈隆:政治人物夢寐以求的境界
中時新聞網.2024年6月16日 10:46

台灣民意基金會今天公布民調,有八成二民眾對身為台灣人而感到光榮和驕傲,與4年前相比,民族驕傲感提升5個百分點,創下歷史新高。對於輝達創辦人黃仁勳,則有六成七的人對他有好感,且不分族群,都表現出對他高度的歡迎和肯定。

台灣民意基金會提供

台灣民意基金會今天發表「黃仁勳旋風與台灣民族驕傲感」即時民調,在台灣人的民族驕傲感方面,民調詢問「在台灣,有人說:我以身為台灣人而感到光榮和驕傲。請問您是否有同感?」結果發現:52.7%非常有同感,29%還算有同感,7.6%不太有同感,3.2%一點也沒同感,5.7%沒意見,1.8%不知道、拒答。

基金會董事長游盈隆指出,換句話說,最新民意顯示,有八成二「以身為台灣人而感到光榮和驕傲」,只有一成一沒那種感覺。這項發現傳達了一個極清楚的訊息,那就是,台灣人此刻的民族驕傲感非常強烈、非常澎湃。

他說,和最近一次,也就是2020年5月相較,可以發現,時隔4年後,台灣人的民族驕傲感再往上提升了5個百分點,創下空前的歷史紀錄。兩個較明顯的重要短期因素,一是新總統賴清德520剛上台不久,另一個就是黃仁勳旋風。這兩個因素先後出現,大大激勵台灣人心。

台灣民意基金會提供

游盈隆分析,1995年,台灣第一次針對「台灣人民族驕傲感」進行實證研究時,20歲以上台灣人中,只有39.73%的人有「台灣民族驕傲感」。29 年後,台灣人的民族驕傲感大幅提升 41.97 個百分點,增加一倍以上,到了 81.7%。這是活生生的台灣認同奇蹟,從極稀少到遍地花開,「滄海桑田」無疑是貼切的形容。

他說,這項關於「台灣民族驕傲感」的數字,和世界先進民主國家比較起來毫不遜色。根據2016「歐洲價值調查」有關各國民族驕傲感,奧地利89%,荷蘭86%,瑞士87%,德國75%,捷克84%等等。

此外,黃仁勳來台半個月,在「2024台北國際電腦展」期間掀起的一股巨大旋風。而他與台灣的特殊淵源,他的非凡成就,尤其他自然流露的素樸台灣人特質,一舉手一投足,都散發出強大力量,振奮台灣人心。

民調詢問:「美國輝達(Nvidia)創辦人暨執行長黃仁勳,最近在台灣聲名大噪。如果用0到100來表示好感與反感,0表示最冷,最強烈的反感;而100表示最熱,最強烈的好感;50 表示沒什麼感覺,既無好感也無反感。」請您用0到100之間的數字來表達您對黃仁勳的感覺。」

結果發現:67%的人對黃仁勳有好感、喜歡他,22.5%的人對他沒感覺,2.6%的人對他有反感。從平均度數來看,台灣人對黃仁勳的平均感情溫度是 75.09 度。游盈隆表示,這代表一個非常熱的溫度,非常罕見。「熱撲撲,燒滾滾」,正是台灣社會此刻對黃仁勳感情溫度的最好寫照。

他細部分析,50.8%對黃仁勳非常有好感,16.2%還算有好感,23%無感,1.4%有點反感,1.3%非常反感,7.8%不知道。換句話說,台灣社會有超過三分之二的人喜歡黃仁勳,有二分之一以上的人對他有強烈好感,「這是政治人物夢寐以求的境界」。台灣人對黃仁勳的好感是全面性的,不分性別、年齡、教育、職業、省籍族群,都表現出高度的歡迎和肯定。

此次民調訪問期間是6月11日至13日,對象以全國為範圍的20歲以上成年人,有效樣本1070人,市話750人,手機 320人;抽樣誤差在95%信心水準下約正負3個百分點。

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  • 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