賀錦麗展現超強募款能力 2場活動籌資逾17億
中央社.2024年9月30日 15:41

(中央社拉斯維加斯29日綜合外電報導)美國現任副總統、民主黨總統候選人賀錦麗(Kamala Harris)的競選團隊今天表示,週末的2場活動募款金額達到了5500萬美元(約新台幣17億3940萬元)。

路透社報導,根據不具名競選團隊人員,賀錦麗28日在舊金山藝術宮(Palace of Fine Arts)的募款活動中籌得2700萬美元。活動內容包括前聯邦眾議院議長裴洛西(Nancy Pelosi)的演說,以及歌手安德拉黛(Andra Day)的表演。

隨後,賀錦麗在洛杉磯市中心的另場活動中募得2800萬美元。現場演出者包括艾拉妮絲莫莉塞特(Alanis Morissette)與荷莉貝利(Halle Bailey)。基根麥可奇(Keegan-Michael Key)、斯特林布朗(Sterling K. Brown)、黛咪洛瓦特(Demi Lovato)、潔西卡艾芭(Jessica Alba)、莉莉湯姆琳(Lily Tomlin)以及史提夫汪達(Stevie Wonder)等名人也到場表示力挺。

在這些募款活動中,賀錦麗強調了她的經濟政策,並自稱支持資本主義。她告訴金主們自己終將勝選,但也表示距離投票只剩下數週時間,她目前仍居於劣勢。

民主黨和賀錦麗競選團隊8月共募集3億6100萬美元,遠超越共和黨競爭對手川普所募集的1億3000萬美元。

距離11月5日的總統大選剩下1個多月,雙方選情仍相當膠著。本月稍早進行的路透社/益普索(Reuters/Ipsos)民調發現,賀錦麗以47%比40%的支持度領先川普,但其他民調顯示兩人難分勝負。(譯者:屈享平/核稿:施施)1130930

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  • 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