「落跑」參選立委選民仍力挺!王鴻薇哽咽哭了:里長生日願望希望我當選
三立新聞網 setn.com.2022年12月14日 10:25

記者許皓婷/台北報導

王鴻薇接受廣播專訪,當場哽咽落淚。(圖/翻攝自YouTube)

國民黨台北市第三選區立委補選參選人王鴻薇今(14)日接受專訪,面對背負「落跑罵名」爭議,她坦言,心理壓力非常大,但自己選區內的里長、選民都表態願意相挺,更有里長的生日願望是許下她能當選,讓她相當感動,更在節目上當場哽咽落淚。

王鴻薇14日接受廣播專訪,談到「落跑參選」爭議時,她坦言,面對自己選區的選民時,自己心理壓力非常大,因為里長生日,她都會習慣打電話祝福,最近打給一名南松山里長時,本來還擔心被罵落跑,但里長卻告訴她,許的生日願望就是希望她一定當選,讓她相當感動,她非常感謝選民和里長還願意相挺,並希望選民們能夠諒解自己,講到激動處,她更一度哽咽落淚。

而TVBS日前公布民調中,有高達44%選民認為不應該「落跑」參選立委,王鴻薇坦言,自己最早的不參選聲明就是在講「轉跑道」的事情,但現在很多原選區的選民都還是相挺,甚至信義區里長們還組織「打電話部隊」幫忙催票,包括信義區跟南松山民眾,都還是給她很多熱情支持。

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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