石破茂任日首相 潘孟安曝曾赴日暢聊許久
今日新聞NOWnews.2024年9月28日 09:45
▲潘孟安曾與石破茂(左2)、陳菊、賴清德合影。(圖/擷取自潘孟安臉書)

[NOWnews今日新聞] 日本執政自民黨27日舉行總裁(黨主席)選舉,前防衛大臣石破茂當選第28任總裁,他將在10月1日召集的臨時國會上,獲指名為第新任日本首相。對此,總統府秘書長潘孟安昨(27)晚透露,2017年時總統賴清德、監察院長陳菊與他曾到日本與石破茂暢聊許久,充分感受到石破茂對台灣的喜愛,以及區域安保議題的重視,未來希望台日能促進合作。

日本自民黨總裁選舉昨日投開票,五度挑戰大位、選前喊出政治生涯「最後一戰」的石破茂,在第二輪決選逆轉險勝經濟安保大臣高市早苗,成為下任總裁,可望出任日本首相。

對此,潘孟安表示,賴清德上個月剛與石破茂在府內見面,雙方針對台日安全等議題,交換了許多意見。他說,台灣與日本長期以來皆是相互扶持的夥伴,有著深厚的情誼,石破茂也多次訪台,積極促進台日在各領域的合作交流,就安全保障議題與我國各界交換意見。

潘孟安提到,2017年時賴清德、陳菊與他也曾到日本推廣台灣的觀光與交流,當時眾人與石破茂議員暢聊許久,充分感受到他對台灣的喜愛與區域安保議題的重視,「未來,也希望能與日本等民主夥伴一起努力,促進各面向的合作與進步!」

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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