高雄選戰:韓國瑜當選率領先,陳其邁選輸影響全台?

文 / 網路溫度計      2018-10-23

高雄選戰:韓國瑜當選率領先,陳其邁選輸影響全台?

圖片來源:網路溫度計



高雄市的選情出現黃金交叉,網路聲量爆漲的韓國瑜,當選率首度超越陳其邁!未來選情還會有哪些變化?

距離選舉投票日只剩33天,高雄市的選情越來越激烈。民進黨籍候選人陳其邁在20日的造勢大會上喊出:「萬一最後沒選上,會影響全台灣。」沒想到22日高雄市的當選率,就出現黃金交叉!根據《2018選戰溫度計》的推估,10月22日國民黨籍高雄市長候選人韓國瑜以50.41%的當選率,領先民進黨籍候選人陳其邁的49.59%,雙方差距0.82%。

image source:高雄選情分析/2018選戰溫度計

王世堅跳海 韓國瑜小編嗆爆綠營名嘴創話題

韓國瑜當選率領先的主要原因,是網路聲量持續創新高。透過透過《KEYPO大數聚關鍵引擎》的聲量趨勢可以發現,本月跟韓國瑜有關的網路聲量,就有852009筆,遠勝過陳其邁的346574筆。其中聲量的高峰,就出現在10月17日、18日跟20日。

image source:聲量趨勢/KEYPO大數據關鍵引擎(分析區間:2018年9月23日至2018年10月22日)

10月10日韓國瑜和館長開直播,之後網路聲量就不斷上升。包括上理髮廳理髮、女兒被肉搜、民間志工粉絲專頁關閉,都引發網友討論。

17日韓國瑜官方粉絲專頁的小編王律涵上三立《54新觀點》節目,回應陳其邁團隊指控韓國瑜有暗黑軍團發動網路攻擊,王律涵在節目上怒嗆高雄市議員陳政聞和名嘴周玉蔻:「我們長大以後,才知道你們這些大人有多噁心!」、「敵方陣營每個人的心都又老又窮」,被網友狂讚是新學姐。

18日發酵的議題則是王世堅在節目上談論高雄選情,提到若韓國瑜選上,那他可能要跳海了。由於王世堅過去每賭必輸,讓各界格外重視這個賭注,後續陳其邁和韓國瑜對跳海說的回應,也引起各界關注。光是17日、18日韓國瑜的聲量就分別有64187筆和65180筆。

image source:熱門關鍵字/KEYPO大數據關鍵引擎(分析區間:2018年10月16日至2018年10月22日)

從本周跟韓國瑜相關熱門關鍵字也可發現,「跳海」、「王世堅」、「大人」、「噁心」等關鍵字佔了較多討論篇幅,原本的北漂青年議題聲量反而變少。

律師告小編、選輸影響全台成陳其邁聲量高峰

隨著高雄選情膠著,陳其邁跟韓國瑜的網路聲量不斷提高。為了替高雄選情加溫,民進黨也在20日舉辦了「反併吞、護台灣;反介入、顧高雄」、「新高市總工會政策座談會」等造勢大會。陳其邁在「新高市總工會政策座談會」活動上,說自己雖穩定領先,但還是非常擔心選情。在會中陳其邁除了向支持者道歉,還反問「我能選輸嗎?」更提到若「最後沒有選上,會影響全台灣」。20日、21日陳其邁的聲量分別有23525筆和25001筆。

image source:Google Trends

透過《Google Trends》的熱門搜尋度分析,10月10日韓國瑜和館長開直播,創下搜尋高峰;韓國瑜的小編王律涵上節目戰綠營名嘴爆紅,又讓韓國瑜的搜尋熱度往上提升。這也代表就算有負面新聞和爭議,民眾還是對韓國瑜引發的話題感到興趣、願意主動搜尋。

image source:聲量趨勢/KEYPO大數據關鍵引擎(分析區間:2018年9月22日至2018年10月21日)

此外,「韓流」是否真的造成外溢效益?分析所有國民黨縣市首長候選人的聲量,韓國瑜在9月30日和澎湖縣長候選人賴峰偉、10月20日和屏東縣長候選人蘇清泉以及10月21日和雲林縣長候選人張麗善同台,當天候選人的聲量都有飆升。

韓國瑜、蘇清泉20日一同出席屏東市長候選人林恊松的造勢晚會,現場湧入了萬人,韓國瑜被民眾推擠包圍,還一度上不了台,氣氛熱烈。韓國瑜到雲林縣替張麗善站台時,也以自己是雲林女婿的身分,感謝鄉親過去的幫助,同時也保證張麗善一定會照顧好農民。另外日前韓國瑜到澎湖陪著賴峰偉拜票,沿途民眾爭相握手拍照,相當熱情。

分析這三個縣市,其實都和高雄、韓國瑜關係較為密切,屏東和高雄鄰近、澎湖縣有許多人旅居高雄,另外韓國瑜則是雲林女婿。因此外溢效果是在鄰近縣市較為顯著,像是台南市長候選人高思博的聲量中,和韓國瑜有關的聲量也佔了17.6%左右。

完整文圖詳見:陳其邁選輸影響全台灣?韓國瑜當選率首度領先陳其邁

『候選人當選預測模型』說明:

本文依據『2018選戰溫度計』大數據選舉預測平台 之數據撰寫,平台以『候選人當選預測模型』四個模型,包括候選人勝選因素模型、網路口碑預測模型、媒體民調、群眾預測分別評估候選人實力、口碑傳播力、選民支持力,綜合預測候選人之當選率(非關投票率),預測模型架構採用之權重,依據中央選舉委員會2016年總統大選之選民結構資料,同時綜合2014年地方首長大選預測模型命中率,分別計算各縣市之模型架構內權重分配。(『候選人當選預測模型』詳細說明

本文分析時間 :

本文分析時間2018年10月15日至10月22日 。

本文資料來源:

1. 歷史選情資料庫: 資料取自中央選舉委員會選舉資料庫、維基百科,共蒐集2002年至2014年四屆縣市長選舉之選舉資料。

2. 網路口碑資料庫: 透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,每日累積100萬筆以上的網路數據庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站。

3. 媒體民調資料庫: 資料取自媒體委託或直接調查並公開發布之支持度民調報告。

4. 預測市場資料庫: 資料取自國內之預測市場網站,包含未來事件交易所、智慧交易所(又名台北政治經濟交易所)

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關鍵字: 政治

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