民調「本身愛詐騙」排第2名 徐巧芯笑喊4字曝可能原因
中天新聞網.2024年6月30日 16:53

近年來國內詐騙事件頻傳,「打詐」已成為全民當前關注的議題。媒體《菱傳媒》公布1份「未來政治領袖聲望調查」,但其中有1項問到「本身愛詐騙」的政治人物,國民黨立委徐巧芯竟名列第2名。對此,徐巧芯做出4字回應。

被列為「本身愛詐騙」的政治人物第2名的國民黨立委徐巧芯也對此問題也做出回應。(資料照/中天新聞)

《菱傳媒》今(30)日公布最新民調數據顯示,其中有1項問到「本身愛詐騙」的政治人物排行榜,第1名是民眾黨主席柯文哲,徐巧芯則是第2名,至於原因,極有可能與她的大姑劉向婕和大姑丈杜秉澄涉詐騙洗錢,她也挨告詐欺貪污等罪有關。

對此,徐巧芯今日上中天新聞政論節目《週末大爆卦》,她表示這顯示民進結果與她個人的關係並不大,而是被家族其他成員所拖累和影響。徐巧芯也無奈地說,她無法阻止家族其他成員做什麼事,「對我來說真的是無妄之災」。

徐巧芯也提到,這份民調可看出國民黨和中間選民,對她的支持度比想像中地高,包括看好誰未來發展的題目、誰最有能力監督行政機關以及對誰印象最好等問題,她都排在前面。

《菱傳媒》「未來政治領袖聲望調查」抽樣方法採用網路主動發放調查方式,透過資料管理平台(DMP),在性別、年齡與居住地比例分層隨機抽樣進行調查,並輔以網路行為分析帶入使用者輪廓標籤,確保符合調查對象的唯一性。同時針對使用者的性別、年齡與居住地的準確性採用網路行為與資料庫標籤比對方式,結合問卷題目設計做雙重認證,確保資料正確性與可靠性。

第1名是民眾黨主席柯文哲。(圖/中天新聞)

樣本代表性與加權則採用比率估計法,母群體參數依內政部公布2024年4月民眾年齡、性別、戶籍資料,結合皮爾森數據DMP修正網路人口特徵值,逐項重複進行連續性修正,以使樣本特徵與母群體結構達到一致。

延伸閱讀
《選罷法》修法能否出委員會成關鍵1席 民眾黨麥玉珍表態了
柯文哲稱「反對仇恨罷免」 林濁水暗諷:真愛說笑!
預言「7、8月冷氣一開必跳電」 柯文哲籲賴清德:核二和核三延役最安全

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

罷免 門檻

修讓 核電

賴清德 宴請 中研院

罷免 謝國樑

立院 成立 小組

謝國樑 罷免 基隆

中時新聞網
華視
FTNN新聞網
新頭殼
連署附身分證影本 吳思瑤批黃國昌打臉過去的自己
罷免連署門檻是否加嚴,外界關注。立法院民眾黨團今表示,連署程序應當嚴謹,《公職人員選舉罷免法》應當必須比照《總統副總統選舉罷免法》裡面有關連署的規定,要附上身分證影印本。對此,民進黨團幹事長吳思瑤表示「礙難同意」,對於人民隱私個資如此高度保護,擔心詐騙案件的社會氛圍下,就是設下了非常高難度的連署門檻,並大酸,民眾黨團總召黃國昌再次打臉過去的黃國昌。
  • 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