藍綠聚焦!台中搖擺州搶「舊縣區」策略 歷年3屆選情曝光
三立新聞網 setn.com.2022年9月5日 21:10

記者李建瑩、陳秉豪/台中報導

台中市被譽「搖擺州」藍綠必爭,都有勝出機會,尤其以人口結構分析,在縣市合併前的「原縣區」大票倉,更是藍綠經營的重點。近期台中市政壇傳出,綠營選戰策略主打要換「舊台中縣人當市長」,綠營民代主張「舊縣區被邊緣化」,不過藍營小雞們也趕緊回防護母雞,指出盧秀燕在原縣區也有很多建設。

距離投票剩不到3個月,民進黨台中市長候選人蔡其昌發布競選主題曲《繼續向前行》。MV展現拚翻轉氣勢,而政壇也傳出,綠營選戰策略,主打要換「舊台中縣人」當市長。

民進黨台中市長候選人蔡其昌:「盧市長這四年來,並沒有積極整合縣市、縫合縣市所產生的一個結果。」

小雞們更加強力道,指出舊縣區被邊緣化。

民進黨台中市議員林德宇:「盧秀燕任內,我們沒有見到她對縣區或是屯區有任何加倍、加碼、翻轉的這一個建設。」

台中市升格直轄市12年,綠營民代認為,許多大型建設、交通仍偏重在原市區,喊出「海豚圍爐」口號,要從海線及屯區集結攻勢。

台中市長盧秀燕:「因為要趕議會,對不起!」

台中市長盧秀燕來不及回應綠營拋出議題,但擁護母雞的藍營議員指出,原縣區市民大道即將通車,街頭還掛著感謝帆布。

國民黨台中市議員賴義鍠:「有國民運動中心,這在以前來講是沒有的,讓我們這個很多的畸零地,有很多的美樂地(公園)。」

盧秀燕找來江啟臣、顏寬恒擔任團隊要角。

盧秀燕回防原縣區,還將這次尚未開箱的競選總部設在屯區大里,並找來山城江啟臣、海線顏寬恒,擔任她團隊要角,延續4年前勝選鐵三角陣容。

而歷年3屆台中市選情被視為「搖擺州」,2010年胡志強對上蘇嘉全,總票數差3萬票險勝,而蘇嘉全橫掃原中縣選票,4年後林佳龍大贏胡志強,尤其在縣區更開出漂亮成績單,大贏15萬多票,2018年盧秀燕在舊縣區勝出10萬多票。

以人口結構分析,原中縣21區多過原中市9區,綠營放出「原縣區」攻勢,藍營不敢掉以輕心。

更多三立新聞網報導
北市公廁升級混戰 藍綠議員認同「免治馬桶」是好物
林襄遭質疑整形被酸!同學認了「確實有差異」力挺怒槓酸民
民調遭陳時中超車!朱立倫攜蔣萬安鞏固深藍 催出藍軍支持
遭嘉義同鄉會制止喊「凍蒜」 林佳龍:台下很多人喊

最新選舉新聞

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

視導 新兵

國會 修法

成功嶺 新兵

國會 釋憲

陸港澳 警示 橙色

吳秀梅 拔官

青年日報
中天新聞網
TVBS新聞網
TVBS新聞網
【視導成功嶺新兵訓練】賴總統:臺海和平為世界安全繁榮必要元素
記者黃迪明/臺中報導 總統賴清德昨日前往臺中成功嶺營區視導新兵入伍訓練時指出,臺灣在經濟、民主及自由的表現,都受到國際肯定,國際社會也認同臺海和平穩定是世界安
  • 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