北市藍綠白皆已「催不出更多票」?藍議員嘆:選情冷到9月就要穿外套
風傳媒.2022年9月29日 18:57

年底台北市長選戰倒數不到2個月,國民黨北市議員李明賢29日於節目《POP搶先爆》中指出,目前國民黨參選人蔣萬安、民進黨參選人陳時中、無黨籍參選人黃珊珊,在陸軍的地方組織、掃街動員都打的很扎實,但空軍議題性的火花、密集交火目前還看不出來,且三方目前都找不到支持度往上提升的動力。

作為台北市港湖選區的市議員,李明賢透露,陳時中最初宣布參選時,在港湖區很受歡迎,包括幾場的造勢大會場子都是熱的,很多人都想要和陳時中拍照,但後續幾個負面新聞事件,包括近期名嘴周玉蔻爭議,都讓陳時中的選情受傷,而最新民調也顯示,陳時中在港湖區的民調是下跌的。

李明賢提到,雖然港湖區是黃珊珊本命區,但目前民調最高的反而是蔣萬安,不過就他個人的感受來看,目前僅陳時中明顯有受傷,但蔣萬安仍維持平穩,也沒有往上暴衝的趨勢,看似3個參選人的選票天花板都已顯現,要往上衝都會有難度,三方目前都找不到支持度往上提升的動力。

「三方都拿不出催票動力」 黃珊珊缺鐵票恐被邊緣化

李明賢認為,現在就是三方都拿不出催票的動力、誘因、熱情,例如台商就不願意返台投票,因為誘因不足。對於黃珊珊近期聲量看似下滑,媒體曝光度減少,李明賢分析,依民調來看,蔣萬安、陳時中的基本盤表態力挺都到9成,但黃珊珊在民眾黨只獲6成支持,可能代表民眾黨會被邊緣化、選票會移轉。

李明賢指出,黃珊珊近期對周玉蔻爭議的發言很少,有可能是因為年輕族群的支持度很高,策略上就不去攪和這樣的爭議,但這就無可避免的會被邊緣化,因此他預言,最後選舉結果應該還是藍綠爭奪第1、2名,黃珊珊還是會落至第3名,但陳時中與蔣萬安誰能夠勝出,最終還是看誰拉到最多黃珊珊的選票。

李明賢直言,民眾黨現在不太像是團隊作戰的隊伍,包括黃珊珊在民眾黨新竹市長高虹安陷入爭議上,也沒有太多的發言,或是聲音都沒有出來,目前看來有點像是「各自為政」,民眾黨秘書長謝立功應該要去整合團隊作戰,否則對高虹安也不太公平,而國民黨新竹市長參選人林耕仁就很像黃珊珊,都是三腳督中的第3名,很可能被邊緣化。

李明賢曝勝負關鍵:爭取游離票、中間選民

至於蔣萬安到底要用什麼打法才能「異軍突起」,李明賢直言,藍軍在台北市的基本盤已經很高了,要突破得機率有限,但蔣萬安除了繼續鞏固藍軍外,也要創造幾個可以具體感動選民的議題,要塑造出讓選民了解蔣萬安可以帶領台北怎麼往前走的形象,「基本盤大概已經跟綠營呈5:5,勢均力敵的狀況,最後就是如何再把游離票、中間選民拉過來,這個勝負的關鍵是在這裡。」

李明賢表示,蔣萬安缺乏高雄市前市長韓國瑜那種可以打動人心、有穿透力的力量,所以就算列了很多政見白皮書,但感覺起來都讓人覺得冰冷,沒有給選民想像空間。而談到選情現況,李明賢感嘆,現在選情真的太冷,「現在才9月而已就要穿外套了。」

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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