備戰2026南市長選舉! 陳亭妃喊「初選全民調」:相信賴清德
菱傳媒.2024年5月12日 17:14

前總統陳水扁(右)12日邀請立委陳亭妃(左),上廣播電台節目暢談從政經歷。翻攝直播畫面

(菱傳媒/綜合報導)民進黨於本月26日將進行黨職改選,讓黨內2026縣市長選選提前開打,台南市長部分,民進黨內立委林俊憲、陳亭妃、王定宇都是熱門人選,外界質疑民進黨內是否會「沒收初選」,進而來推選特定人選。陳亭妃今(12日)表示,初選全民調這是民進黨的遊戲規則,她相信賴清德不會袒護自己的子弟兵;她也透露自己目前的民調與同黨對手有段差距,直言可能的國民黨對手謝龍介最怕她出線。

陳亭妃今接受前總統陳水扁廣播節目《有夢上美》專訪,針對2026台南市長選舉,陳亭妃說,她的資歷應該是所有立委中最深的,她自議員開始,跟賴清德、黃偉哲等人都是同一屆,現在一個已經要就任總統,一個已經任了兩屆市長。她是10年議員、16年立委,政治經驗很豐富。而她23歲就從政,也因此自己是最年輕的,她也認為就是要用年輕的活力,因為年輕就有衝勁,可以推動「年輕台南」。

針對未來可能的國民黨對手謝龍介日前分析,陳亭妃現在的民調遙遙領先黨內其他人,但是「半年後很難說」,陳亭妃表示,她現在的民調確實贏過黨內其他人「有段距離」,但是基本上就是穩紮穩打,這是一個耐力戰,因為到初選還有近兩年的時間,所以誰能夠穩住、戰到最後一刻,她也透露謝龍介最怕她出線,因為她手中還有個王牌,她先前選舉被污蔑,提告後還獲勝;到時如果是她出線,她會把底牌亮出來說「凡走過必留下痕跡」。

陳水扁提出坊間流傳的消息詢問陳亭妃,「現任市長黃偉哲會不會中間提前入閣,接下來有代理市長的問題,這個代理市長有可能就是未來妳黨內初選的對手?」陳亭妃表示,她曾經就這個問題當面詢問過黨主席賴清德,「賴主席說『不可能、不可能,他們一定做好做滿』,我也曾問過陳其邁、黃偉哲和翁章梁,他們也說他們的責任就是做好做滿,然後順利接棒。」

陳亭妃說,現在民進黨執政的縣市只剩下屏東、高雄、台南、嘉義、澎湖,今天如果入閣就換了代理,對未來的2026會有何種變動不知道,所以2026就是要最強戰線、整合串連。所以她問了賴清德,這些人被傳入閣一事要怎麼處理,賴清德也授權她幫忙澄清,因此她才在臉書上解釋,大家不要再以訛傳訛。

陳水扁也詢問陳亭妃「賴清德的子弟兵就兩個而已,最心腹的就兩個,一個要當黨部主委(指郭國文),一個要選市長(指林俊憲),難道沒有造成你任何的壓力嗎?」陳亭妃表示,「我絕對相信賴主席,也相信未來的賴總統,我相信他不會為了自己所謂的子弟兵,我覺得這些都是支持者自己在放話。」

陳亭妃表示,初選全民調這是民進黨的遊戲規則,2022年時,賴清德他就有檢討過縣市首長大敗就是因為沒有初選,「如果是這樣子的話,他怎麼會重蹈覆轍呢?」她強調,她相信賴清德不會袒護自己的子弟兵,反而會更加公平,這樣才是對的,否則今天如果是為自己人,就把自己過去所說的民主大打折扣。


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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