民調/誰最喜歡黃仁勳?答案竟是民進黨!感情溫度83「藍僅..」
FTNN新聞網.2024年6月16日 10:24

[FTNN新聞網]記者陳弘志/台北報導

台灣民意基金會16日發表「黃仁勳旋風與台灣民族驕傲感」民調,民調顯示台灣民眾對黃仁勳有極高好感,如果再以「政黨傾向」來分辨,支持民進黨的民眾最喜歡黃仁勳,感情溫度高達83度。國民黨雖然也高,相對之下只有71。

黃仁勳來臺走訪各大專院校及觀光夜市,展現親民互動。(圖/翻攝自NVIDIA YouTube)
黃仁勳來臺走訪各大專院校及觀光夜市,展現親民互動。(圖/翻攝自NVIDIA YouTube)

這項調查發現,台灣67%的人對黃仁勳有好感,但也有22.5%的人對他「沒感覺」,2.6%的人對他有反感。

從平均度數來看,台灣人對黃仁勳的平均感情溫度是 75.09 度,這代表一個非常熱的溫度。

更細部分析顯示,50.8%對黃仁勳非常有好感,16.2%還算有好感,23%無感,1.4%有點反感,1.3%非常反感,7.8%不知道。

換句話說,台灣社會有超過三分之二的人喜歡黃仁勳,有二分之一以上的人對他有強烈好感,這是政治人物夢寐以求的境界。

若進一步分析,有以下幾點有趣的發現:

首先,從政黨支持傾向看,民進黨支持者對黃仁勳的平均感情溫度是 83度,民眾黨支持者是 76.67 度,國民黨是 71.45 度,中性選民是 65.41 度。

第二,從民族認同角度看,台灣人認同者對黃仁勳的平均感情溫度是 77.18度,中國人認同者是 64.16 度,雙重認同者是 71.66 度。

第三,從 6 都 16 縣市角度看,每一個地區對黃仁勳平均感情溫度都在 70度以上。有趣的是,台南市以 72.07 度敬陪末座。民調主持人游盈隆分析可能是「台南人近廟欺神」。

第四,台灣人對黃仁勳的好感是全面性的,不分性別、年齡、教育、職業、省籍族群,都表現出高度的歡迎和肯定。

至於在「台灣人的民族驕傲感」方面,民調問:在台灣,有人說:「我以身為台灣人而感到光榮和驕傲。」請問您是否有同感?

結果發現,52.7%非常有同感,29%還算有同感,7.6%不太有同感,3.2%一點也沒同感,5.7%沒意見,1.8%不知道、拒答。換句話說,有八成二「以身為台灣人而感到光榮和驕傲」,只有一成一沒感覺。這傳達了台灣人此刻的民族驕傲感非常強烈。

這項調查由台灣民意基金會游盈隆教授負責問卷設計、報告撰寫,與研究發現的判讀,山水民意研究公司執行調查。訪問期間是 2024 年 6 月 11至13 日,共三天。對象以全國為範圍的20歲以上成年人。抽樣方法採市話與手機並用的雙底冊抽樣,市話 70%,手機 30%。有效樣本 1070 人,市話 750 人,手機 320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。經費來源是台灣民意基金會。

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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