鄭文燦案影響對賴清德支持度? 街訪年輕人反應跌破眼鏡
中時新聞網.2024年7月17日 08:23

台灣民意基金會昨(16)日公布最新民調,在賴清德總統的聲望部分,有49.9%受訪者大致贊同賴處理國家大事的方式;民調分析並認為鄭文燦涉貪案對賴影響微小;但外界仍多半認為鄭案對民進黨或賴多少有傷害。中天《盧秀芳辣晚報》昨特別由記者「辮子妹」街訪,詢問民眾對於鄭文燦涉貪會不會影響對賴的支持度,結果有年輕人表示「覺得不會,賴清德開始對同黨的人開刀了,分化民進黨,可能下次對蔡英文下手,因為之前是不同派系」。

中天《盧秀芳辣晚報》16日由「辮子妹」到台北市信義區進行街訪,有年輕人對此表示,「搞不好有更多貪官需要被懲罰,或是沒被發現,不懂只抓鄭文燦一個人」、「當然支持打貪,但是你要打就全部一起查,不要只查這個人」、「要的話就全部的人一起處理」。也有民眾直言,「不會啊,本來就不是支持他的,對他沒什麼評論也沒好感」。

還有一位來自桃園平鎮的民眾說,其實鄭文燦以前有做事,可能背後做油水的事情,雖然我們不太確定,被抓到就是給法律做制裁。但也有年輕人認為,「應該會增加,畢竟他還是直接辦了鄭文燦,不然做總統有失公正」、「支持賴清德這樣做」。

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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