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「暫時別幫我安排工作」 若林智堅出戰桃、北市哪較有勝算機會?

「暫時別幫我安排工作」 若林智堅出戰桃、北市哪較有勝算機會?

新竹市長林智堅宣布棄選2022大新竹市長,外界好奇他的下一步,媒體詢問有否可能參選桃園市長、雙北市長?林智堅表示「我先謝謝大家,真的暫時都不要再幫我安排工作」。

image source:FB/林智堅鄭運鵬

文/朱涵瑜

新竹市長林智堅宣布不參選2022大新竹市長之後,事件依舊餘波盪漾,對於林智堅的下一步為何,不只綠營人士關心,外界也相當好奇。在27日晚間的棄選記者會上,有媒體詢問林智堅有否可能參選桃園市長、雙北市長?對此,林智堅表示「我先謝謝大家,真的暫時都不要再幫我安排工作」,並強調擔任市長以來,公務繁忙,幾乎都沒時間好好陪伴家人,因此希望未來能花多一點時間在家庭生活上。即使已經表明「暫時別幫忙安排工作」,但林智堅的下一步,很可能會牽動到民進黨未來佈局,其中有沒有可能轉戰桃園市,更引發熱議。

早在2021年初時,當時就傳出民進黨黨內點名桃園市長熱門人選,分別是新竹市長林智堅和立委鄭運鵬,如今林智堅宣布棄選大新竹市,若真的轉戰桃園市,黨內初選第一關就會遇上立委鄭運鵬,林智堅有勝算嗎?透過《KEYPO大數據關鍵引擎》(2021/07/02~2021/12/28)近半年的統計調查,林智堅網路聲量達26萬8854筆,其中,大新竹市議題林智堅更是數度主動發動攻勢,不僅讓他衝了好幾波聲量高峰,更累積不少討論度。反觀鄭運鵬,雖然是中央民代立委,但沒有單一特定發燒議題助攻聲量,即使有些話題在網路上掀起討論,但大部分都是「搭著時事順風車」,包括疫苗政策、秀手臂注射高端疫苗、批國民黨、轟柯文哲等話題發聲回應,大多時候在議題話語權上,並非主攻者角色,累計近半年網路聲量有3萬6690筆,遠遠落後林智堅。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎

若出戰桃市黨內先PK有勝算?林智堅近半年好感度大勝鄭運鵬2.6倍

以過去半年來看,林智堅不僅高聲量,好感度也挺佳,其中,8月舉辦的新竹光臨藝術節線上首映活動,替林智堅帶來相當多的網路好評;另外,10月國慶晚會舉辦地也在新竹,蔡英文總統致詞時特別點名稱讚林智堅認真努力,再度獲得一波網友的好評留言,即使近期被大新竹市議題影響拖累,但短短幾天,林智堅就宣布棄選進行止血,因此,以半年期程的網路好感度來分析,林智堅的正面討論聲量還是高於負面聲量,因此平均比值1.25,大幅領先鄭運鵬的0.48,換句話說,在不少議題討論上,網友都滿願意給予林智堅不錯的評價。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎

若有機會選台北市長?林智堅好感度居冠!暫時領先蔣萬安 、黃珊珊、陳時中

若到台北市參選林智堅有勝選機會嗎?根據《KEYPO大數據關鍵引擎》(2021/07/02~2021/12/28)數據顯示,以目前幾位不同黨的潛在參選人互相比較,林智堅延續他在新竹市的好感度比值1.25,暫時領先好幾位潛在性參選人,其中包括位居第二名的國民黨立委蔣萬安,網路好感度比值0.87,也算是相當不錯。進一步分析蔣萬安正面聲量來源,最大宗來源除了替東京奧運選手加油之外,一系列為公投發聲、夜宿凱道也讓蔣萬安獲得不錯正面討論,但對不少民眾來說,公投議題政治意味濃厚,可能還是會稍微觀望一下,因此,在網路上給予蔣萬安正面評價的,一部分民眾是真的表達自己對公投案看法,另一部分則可能為藍軍或蔣萬安支持者,黏著度也相對高;第三名為黃珊珊,好感度比值0.56;第四名則為陳時中0.52。依據上述數字來看,除了林智堅、蔣萬安數值居於前段班之外,其他兩人的好感度比值都相當接近,可謂競爭激烈,林智堅在台北市這一局是否有勝算?他本人是否有意願?恐怕還得再觀察評估。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2021年07月02日至2021年12月28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『林智堅、鄭運鵬、黃珊珊、蔣萬安、陳時中』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「網路好感度」(註2)、「網路正負評比」(註3)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 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。

*註3 網路正負評比:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,系統利用語意分析對每篇相關文章進行正面、負面、中立的情緒判讀,再計算正面聲量與負面聲量之比值。

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