獨/打敗藍綠拿下高票 彰化美里長當選議員!施佩妤謙虛曝感言
三立新聞網 setn.com.2022年11月26日 19:10

記者張雅筑/彰化報導

彰化縣議員第2選區(鹿港、福興、秀水),無黨籍的施佩妤打敗藍綠拿下第一高票。(圖/記者張雅筑攝)

在彰化鹿港鎮永安里締造3連霸紀錄、擔任里長長達10年的施佩妤,在地方有「小辣椒」之稱的她,今年挑戰以無黨籍身分還有勤跑基層的服務經驗角逐彰化縣議員,坦言這過程非常艱辛,因為沒有豐厚的政治資源,加上想改革傳統選舉形象和方式,所以一路走來有如過關斬將。首度挑戰進軍彰化縣議會,又是無黨籍,施佩妤跌破眾人眼鏡,不僅順利當選更打敗藍綠,目前拿下第一高票,稍早已自行宣布當選,競選總部團隊和支持的鄉親們紛紛拍手叫好。

在彰化縣有「最美里長」、「鹿港小辣椒」之稱的施佩妤,很有個性的她,在決定踏入政壇時是直接登記參選永安里里長後才跟前議員爸爸施性鍾說,但這一路,她不負眾人的期望和鄉親的支持,勤跑基層服務,且服務範圍不受限在永安里,這樣的精神讓她深獲大家的支持和信賴,也讓她在今年決定參選議員。嘗試以年輕、創新的方式投入選舉,施佩妤和團隊們坦言,過程中真的是滿滿煎熬和焦慮,畢竟當地思維、氣氛仍是算比較傳統、保守的,但好在大家都願意堅持對的突破和挑戰。

看到自己開票一路領先且最後高票當選,有這麼美好的結果,施佩妤難掩激動,她說最感謝的就是支持者和團隊們,還有一路陪伴的爸媽。(圖/記者張雅筑攝)

「首先我還是要感謝所有鄉親,還有支持者,對我的支持以及肯定,然後另外我也要感謝我團隊所有的夥伴,包括志工,然後包括我的秘書群、智囊團,以及我的爸爸媽媽在這段路上的陪伴,然後今天可以有很漂亮的結果,讓我順利來當選。」從里長轉戰議員,還是無黨籍身分,得以成功拿下第一高票,施佩妤帶著謙虛又激動情緒的笑容發表簡單的當選感言,她強調,進到議會後又是另個挑戰的開始,不論是監督縣府、議會質詢或民眾服務,只要是責任內的該做的,她都會好好學習並盡力做好。

至於能勝選的關鍵,施佩妤把一切的歸功大家對她10年耕耘的支持,謝謝大家看到她的努力並化作支持和選票,讓她和團隊深刻感受到,努力是有用的、努力是會被看見的。不僅如此,她也再三感謝智囊團和父親施性鍾,笑說爸爸輔選她並自己當年選舉還認真,讓身為女兒的她很感動也很感謝。

施佩妤謙虛表示,成功進到議會後,相信還有很多挑戰,她會繼續學習並努力做好議員該做的。(圖/記者張雅筑攝)

最後關於成功前進議會後最想做的事情,施佩妤表示,其實彰化是一個很傳統的縣市,從選舉就可以看得出來,舉例來說,當比較創新的方式提出來的時候,會出現滿多反彈的聲音,甚至連青壯年都會希望她保守一點、回歸傳統的方式,避免最後輸掉或引來反感。針對這樣的氛圍、思維,讓施佩妤覺得,可能因此留不住年輕人或無法吸引年輕人回來,所以她進到議會後,想帶入新的氣象,一步步的改變彰化縣,「當然不是跟傳統衝撞而已,我們也是要跟傳統好的一面學習,然後去想出一些吸引年輕人的方式。」

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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