黃智賢批國民黨:戰略錯誤嚇走中間選民
今日新聞NOWnews.2024年6月29日 10:00
▲國會改革法案引發藍綠衝突。(圖/記者葉政勳攝,2024.05.24)

[NOWnews今日新聞] 國會改革法案引發藍綠兩黨對立,後續繼續衍生覆議戰、釋憲戰,未來更可能引發全面的罷免戰。資深媒體人黃智賢痛批國民黨戰略錯誤,這種不論是非,不求真相的一切操作,對民進黨跟總統賴清德來說,真是求之不得。因為,賴清德跟民進黨的問題,都被藍白遮羞了。

黃智賢在臉書說,一份一份的民調出來,藍白支持度大跌,仇恨值飆高。已經有幾份民調,藍白仇恨值都過半,甚至超過6成。而藍白支持度加起來,還不如民進黨。「我一點不意外。我早就預判會這樣。」

黃智賢說,這只不過驗證了他很早以前一再說過的話,國民黨很可惜,沒有善加利用人民對賴清德跟民進黨的疑慮與不滿。國民黨錯誤的使用,剛剛拿到的立法院最大黨的能量。一系列騷操作,有了現在的結果。

黃智賢說,但是國民黨顯然沒有能力可以解讀民調顯示的人民意見。或者是,解讀成溝通不夠,或是民進黨控制媒體。所以,繼續執行極其錯誤的策略。這些策略與行動,當然會讓國民黨鐵粉非常嗨。覺得讓民進黨難看,覺得出了一口氣。但是,卻會繼續激怒許多人。讓支持國民黨的人民快速,大量減少。

黃智賢感嘆,最後,不過是幫了沒有能力解決台灣問題的賴清德。把年輕人跟中間選民,趕到民進黨跟賴清德那裡。賴清德可能很想送一幅「惠我良多」的錦旗,給藍白。賴清德完全被藍白的錯誤,徹底保護起來。而國民黨的錯誤,不是沒有機會改正。只可惜,藍白政客,多的是眼光短淺,自私自利之徒。所以,沒有能力有大戰略。

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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