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「救Q不力」黨內檢討聲浪起? 蔡英文網路好感度降34% 蘇揆少43%

「救Q不力」黨內檢討聲浪起? 蔡英文網路好感度降34%  蘇揆少43%

陳柏惟罷免案通過,民進黨內部開始出現檢討聲浪,認為黨內「政策搖擺不定」,甚至把矛頭指向蔡英文、蘇貞昌。

image source:總統府

文/朱涵瑜

陳柏惟罷免案過關,投票當天23日蔡英文總統在臉書發文,「我已跟柏惟通話、為他打氣,面對這樣的困難,他努力到最後一刻,值得所有人肯定,也希望他未來繼續加油,為台灣打拚」,兩天內的留言數2萬5千多則,按讚、加油數更是創下蔡英文臉書近期高點,多達十多萬。同一時間,閣揆蘇貞昌也發文「我看到的陳柏惟在立法院,是一個非常認真、非常盡責的立委」,總統和行政院長紛紛對陳柏惟罷免案感到遺憾。但民進黨內也開始出現檢討聲浪,包括是否動員太慢、路線失敗等等,尤其罷免方和反罷方票數,差距不到5千票,更使得綠營感到扼腕,另外,也有人開始找罪犯,把矛頭指向蔡英文和蘇貞昌,誰該負責任?罷免案失利誰的好感度受重創?

image source:蔡英文臉書

根據《KEYPO大數據關鍵引擎》(2021/10/22~2021/10/25)統計調查,罷免案投票日當天,蔡英文網路聲量明顯往上衝,確定被罷免之後的隔天聲量持續飆漲,不過,總統臉書留言也被灌爆,除了加油打氣之外,民進黨內傳出有人認為「操作不利」的聲音。反觀行政院長蘇貞昌在這一波罷免案相關議題中,聲量沒有太顯著、劇烈起伏,僅在24日公開行程中受訪談到陳柏惟話題時,網路聲量稍微上揚。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路聲量(分析區間:2021/10/22~2021/10/25)

陳柏惟被罷免成功! 蔡英文、蘇貞昌網路好感度紛下降3~4成

進一步透過《KEYPO大數據關鍵引擎》(2021/10/22~2021/10/25)觀察分析,蔡英文近日網路好感度高點落在10月23日,暖心發文給陳柏惟鼓勵,即使不滿意的留言頻頻湧入,但仍有相當多支持,網路好感度P/N值0.73(正面聲量除以負面聲量),但就在罷免結果出爐,檢討、咎責聲音陸續出現,也有人不滿罷免案制度門檻過低的議題,連續兩天蔡英文的好感度明顯下降,25日網路正負情緒比P/N值降到0.48。

蘇貞昌的網路好感度近日高點在10月22日,P/N比高達0.95,主因在於當日蘇貞昌在立法院備詢時,再度替陳柏惟發聲,「希望台中選民,讓全國看到很高智慧,讓台灣民主成熟向前走才好」,網路上很多支持者送暖、讚聲不斷,但就在罷免結果出爐之後,批評聲量湧入,因此25日P/N比降到0.54。若從兩人好感度數值進行比較,針對陳柏惟罷免案議題上,蔡英文近日的好感度下降34%(P/N高值23日~P/N低值25日),蘇貞昌則是下降43%(P/N高值22日~P/N低值25日)。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路好感度(分析區間:2021/10/22~2021/10/25)

罷免案點燃「綠營風暴」! 秘書長林錫耀反罷戰績「3戰2負」遭檢討 

在罷免案議題上,蘇蔡兩人好感度雙雙失分不少。傳出民進黨內部開始有人質疑,罷免案這一役就是因為黨內起初戰略搖擺,並且退居到二線,態度相對消極,直到罷免案10天,直到最後蔡總統才透過轉述首度表態,開始燃起「熱戰」感,不過,動員的力道依舊不如黃捷案,再加上秘書長林錫耀目前從王浩宇、黃捷、陳柏惟罷免案上,戰績「3戰2負」,除了檢討黨內政策之外,同樣也會牽涉到林錫耀的背後被劍指的是否為蔡英文。
至於行政院長蘇貞昌的好感度在短時間之內出現如此大下降,原因之一就在於投票日前一天,在立法院會備詢時大力替陳柏惟發聲,拉高一波好感度,以至於反罷失敗之後,同樣也被網友出征咎責檢討。罷免案結束後,接下來登場的就是年底四大公投案,外界指出這不僅蘇貞昌閣揆保衛戰,更是對蔡政府的不信任觀察指標之一。

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2021年10月22日至2021年10月25日。

資料來源:

KEYPO大數據關鍵引擎》擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:累積超過10億筆以上的網路數據庫,其內容涵蓋新聞媒體、社群平台、討論區、部落格、地圖評論等網站。

研究方法:

系統觀測上萬個網站頻道,包括各大新聞頻道、社群平台、討論區部落格等,針對討論『蔡英文、蘇貞昌、爸陳柏惟罷免案』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「熱門關鍵字」(註2)、「網路好感度」(註3)、「網路正負評比」(註4)作為本分析依據。

*註1 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。

*註2 熱門關鍵字:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,萃取網路上的文章與主題共同出現的關鍵熱詞;次數越多,字詞越大;可用來釐清核心議題與重點人事物。

*註3 網路好感度:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,系統利用語意分析對每篇主題文章進行正面、負面、中立的情緒判讀,並計算正面聲量與總聲量之比率。


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