鄭知道了／選後黨內檢討聲浪起　李建昌：別再用刀子割一次！

三立新聞網 setn.com．2022年11月30日 00:40

政治中心／綜合報導

這次九合一大選，民進黨大敗，黨內各界掀起檢討風浪，立委高嘉瑜和議員王世堅炮口對內，在《三立電視》今（29）日播出「鄭知道了」節目中，台北市議員李建昌語重心長的呼籲高嘉瑜，別再把支持者的痛，再用刀子再割一次！

李建昌於《三立電視》今（29）日播出「鄭知道了」節目中，被主持人問到：怎麼看高嘉瑜，李建昌說：「如果我們民進黨的所有民意代表，每個人要扮演這種角色，老實說，我已經做二十幾年的民意代表了，我也可以這樣子，我如果在這個選後，我發一篇臉書，如果我是一個要紅的人的話，我第一天我出來講話，我會成為明天的很多的新聞台來追我。但是，我走了二十幾年，我從野百合學運到現在，我觀察在我們民進黨裡面，非常多的政治人物來來去去，大家有些都紅，都紅不過十年」。

李建昌又說：「如果國民黨提名一個人，黃珊珊再回來的話，高嘉瑜再選的話，你相信誰會當選？我走了20幾年的地方的民意代表，這個政治生涯，不要去做這種貪圖一時之快，然後傷害自己的黨，讓自己的支持者，很傷心的事情。要講這些話，民進黨有很多政治前輩都可以講。情緒大家都有，但是理智跟智慧，要贏過你的情緒，這樣你才是真的這一條中道、正道的人，這個是奉獻，有這種行為的人，最好是要有一點分寸」。

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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