選舉開票/獲7152票 李婉鈺:已用盡全力 感謝支持者每一票
匯流新聞網.2022年11月26日 22:58

李婉鈺拜票

CNEWS匯流新聞網記者邱璽臣/新北報導

2022九合一地方大選當中,新北市板橋區21位市議員候選人搶9席,競爭非常激烈。無黨籍候選人李婉鈺今(26)日晚得知未當選後表示:「感謝過程中所有幫助過我的人,無黨雖不被看好,你們照挺,雪中送炭。」她表示,感謝支持她的7152票,每一票都是扎扎實實力挺、支持她的選民,每一位握過的每一雙手、肯定的眼神、流過的淚都讓她沒齒難忘,除了感激,還是更多的感激。

李婉鈺說,感謝團隊每一個人,恩情她不會忘。辛苦大家了,跟著魔鬼候選人沒日沒夜的操兵,無限感恩。她指出,團隊於過程中,想證明透過無黨無派,帶著回饋成長的板橋城市藍圖,沒有包袱參選的可能,「但,我們終究還是失敗了」。這一次板橋的議員選舉,不管大黨小黨,看來都有因政黨配票的幫助,無黨籍參選本來是想證明即便沒有政黨,也能靠著她30年的人脈經營來實現理想:「是我努力不夠,但我已用盡全力了。」

「非常抱歉,沒有藉口。」李婉鈺說,選舉是殘酷且現實的,雖然她已用盡全力,但還是失敗了。她祝福大家平安喜樂,且衷心希望當選的議員能夠讓板橋更好。

新聞照來源:李婉鈺競辦、李婉鈺臉書

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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