一人政黨的宿命
中時新聞網.2024年4月17日 04:10

(圖/本報系資料照)

 13日全台舉行了6場地方補選,最受全國矚目的焦點莫過於麥寮鄉長選舉。4位候選人當中,來自綠營的2位是以無黨參選,藍白則各自派人用本身政黨參選,結果卻是由分裂的綠營拿下,令人好奇民進黨的策略,以及柯文哲最恐懼的深層困境。

 麥寮原本的現任者是民進黨員,基本盤又比其他幾個地方綠,確實是民進黨相對有機會勝選的選區。因此民進黨的規畫,自然是以勝選作為優先考量,因而進一步思考地方基層選舉的特殊性,在這兩處都用無黨籍人士參選,希望爭取更多原先對民進黨不見得那麼喜歡,但卻可以認同綠營候選人個人在地方經營的民眾的選票。從結果看,民進黨在麥寮這樣的策略確實是奏效的了。

 但對柯文哲而言,他在總統選舉中,於麥寮的得票率為33.71%,甚至比侯友宜還高,但這次民眾黨提名的林宜豊得票率卻才11.03%。尤其,2022年他用無黨參選麥寮鄉長時得票率還有12.95%,證明大選結束後,柯文哲正處於不進反退的尷尬處境。

 從之前幾次地方補選的經驗來看,民眾黨得票率偏低是事實,這次再度反映柯文哲個人的高人氣,終究無法轉化為各地民眾在基層選舉時對民眾黨候選人的支持。過去宋楚瑜與親民黨也曾面臨這樣的問題,最終未能克服,如今的民眾黨與柯文哲,未來是否有辦法跳脫一人政黨宿命,值得觀察。(作者為新黨輿情中心主任)

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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