最新民調/內閣應該總辭? 53.2%國人同意
TVBS新聞網.2022年12月15日 09:47

九合一大選過後內閣改組議題備受關注。(圖/TVBS資料畫面)台灣民意基金會今(15日)上午發表「關於2022選後內閣應否總辭的最新民意」民意調查結果,電話民調顯示,對於內閣是否應該在明年前總辭的議題,53.2%同意內閣應該總辭,21%不同意,值得注意的是,當中有2成5國人強烈同意內閣應總辭。

台灣民意基金會今公布國人對內閣改組的最新民調。(圖/台灣民意基金會提供)

內閣改組議題近日備受關注,據悉為配合中央政府總預算案,若內閣改組最適合的時間點也應是在明年1月中旬立法院預算會期落幕、總預算案審查完竣後。

台灣民意基金會今天公布的民調結果顯示,當被問及「執政的民進黨這次選舉大輸,內閣應該總辭,不能拖到明年」問題,24.7%民眾表示非常同意,28.5%還算同意,15.8%不太同意,5.2%一點也不同意,20.3%沒意見,5.6%不知道、拒答。

台灣民意基金會今公布國人對內閣改組的最新民調。(圖/台灣民意基金會提供)

台灣民意基金會董事長游盈隆分析,換句話說,執政的民進黨2022地方選舉大輸,53.2%國人同意內閣應該總辭,不能拖到明年,21%不同意,當二成五國人強烈同意內閣應總辭,不能拖到明年時,只有5.2%表達強烈不同意,這項發現傳達了一個清楚的訊息,那就是,明顯超過半數的國人期盼蘇內閣此時應總辭,不能拖到明年,同時,這項發現也透露了台灣主流民意對蔡政府迅速落實責任政治的期待和要求。

從政黨支持角度看,民調顯示,民進黨支持者中,38.8%同意,42.4%不同意,18.7%沒意見、不知道;國民黨支持者中,74.6%同意,7.6%不同意,17.8%沒意見、不知道;民眾黨支持者中,66.9%同意,14.7%不同意,18.5%沒意見、不知道;時代力量支持者中,61.2%同意,23.8%不同意,15%沒意見、不知道;台灣基進支持者中,53.6%同意,21.1%不同意,25.3%沒意見、不知道;中性選民中,33.4%同意,17.2%不同意,49%沒意見、不知道。

游盈隆認為,除民進黨支持者外,其他各黨支持者或中性選民都呈現多數或絕大多數同意內閣應總辭,不能拖到明年,即便是民進黨支持者對此問題也是看法分歧,毫無共識可言。

本次調查由游盈隆負責問卷設計、報告撰寫、研究發現的判讀、及相關公共政策與政治意涵的解析,山水民意研究公司受基金會委託,主要負責抽樣設計、電話訪談與統計分析。訪問期間是2022年12月12至13日兩天;以全國為範圍的20歲以上成年人,抽樣方法是以全國住宅電話用戶為抽樣架構,以系統抽樣加尾數兩碼隨機方式抽樣,有效樣本1070人,抽樣誤差在95%信心水準下約正負3個百分點。並依內政部最新人口統計資料進行地區、性別、年齡及教育程度加權,以符合母體結構。經費來源是財團法人台灣民意教育基金會。

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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