英最短命首相特拉斯丟議員席次 去年曾來台
今日新聞NOWnews.2024年7月5日 19:43

▲英國前「最短命首相」特拉斯確定在選區西南諾福克郡輸給工黨對手,英國媒體表示,特拉斯丟掉議員席次是保守黨本次災難性的選舉中最大的打擊之一。(圖/美聯社/達志影像)

[NOWnews今日新聞] 英國國會大選於當地時間4日落幕,目前正在進行最後計票階段,但是選戰大勢已定,執政14年的保守黨(Conservative Party)迎來史詩級慘敗,前首相特拉斯(Liz Truss)也確定在選區西南諾福克郡(South West Norfolk)輸給工黨對手,英國媒體表示,特拉斯丟掉議員席次是保守黨本次災難性的選舉中最大的打擊之一。

根據《衛報》報導,特拉斯2022年9月接任首相,在任僅49天就下台,創下歷代英國首相的最短任期紀錄。雖然特拉斯短暫且混亂的任期受到許多批評,但外界一般認為她守住議員席次沒有問題,不料開票出來卻意外落馬。

▲英國國會大選於當地時間4日落幕,工黨大獲全勝,而執政14年的保守黨迎來史詩級慘敗。(圖/NOWnews社群中心製圖)
▲英國國會大選於當地時間4日落幕,工黨大獲全勝,而執政14年的保守黨迎來史詩級慘敗。(圖/NOWnews社群中心製圖)

特拉斯上次大選在西南諾福克郡獲得2萬6000多票,而今年僅拿下1萬1217票,票數大幅萎縮,最終以630票之差敗給工黨對手傑米(Terry Jermy)。雖然西南諾福克郡選區有經過重劃,導致總投票人口減少,但按上次大選的得票比例換算,特拉斯本應該要拿下2萬4000餘票。有地方人士透露,雖然特拉斯已經在當地擔任議員14年,但其實人們很少在競選期間看到她本人。

特拉斯在敗選後對媒體表示,保守黨沒能充分執行人們想要的政策,尤其在稅率與移民這兩項議題上面。但特拉斯也指出,由於保守黨的傳統以及諸如《人權法》等限制,導致政府很難強硬驅逐非法移民,最終陷入讓民眾不滿的境地。

特拉斯雖然僅在任首相49天,但她推出的稅務改革與控制預算舉措引發強烈批評,導致保守黨民心大失,同時還拖垮英鎊的匯率,讓保守黨過去擅長處理經濟的聲譽蒙塵。有分析師認為,保守黨這次遭遇空前慘敗,特拉斯本人就是壓垮駱駝的稻草之一。

▲特拉斯去年5月應我國外交部之邀曾來台灣進行訪問,特拉斯在演講時稱台灣處於「全球捍衛自由之戰的前線」。(圖 /記者呂炯昌攝)
▲特拉斯去年5月應我國外交部之邀曾來台灣進行訪問,特拉斯在演講時稱台灣處於「全球捍衛自由之戰的前線」。(圖 /記者呂炯昌攝)

不過,也有人替特拉斯緩頰,即將卸任的內政大臣克萊弗利(James Cleverly)就稱讚特拉斯是一位「偉大的議員」,遭遇慘敗是因為她個人知名度非常高,太出名「有時會在這樣的選舉中產生負面影響」。

另外,特拉斯去年5月應我國外交部之邀,曾來台灣進行訪問,特拉斯在演講時稱台灣處於「全球捍衛自由之戰的前線」,呼籲時任首相蘇納克(Rishi Sunak)對中國拿出強硬態度。

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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