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柯志恩領軍!母雞帶動高雄藍綠聲量「黃金交叉」個人聲量輾壓陳其邁

柯志恩領軍!母雞帶動高雄藍綠聲量「黃金交叉」個人聲量輾壓陳其邁

image source:FB/陳其邁 Chen Chi-Mai,柯志恩

文/蔡岳霖

國民黨高雄市長參選人柯志恩21日接受專訪表示「保證不會讓對手陳其邁躺著選」,再批陳其邁政策議題都冷處理「這麼冰冷怎麼會是暖男」;相較於高雄市長陳其邁「冷戰」,柯志恩靠著「熱戰」連動起國民黨高雄市議員聲量。根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統(時間:2022年04月22日~2022年07月19日)近3個月的時間來看,民進黨與國民黨高雄市議員的網路聲量,在6月至7月間呈現「黃金交叉」,國民黨高雄市議員7月的網路聲量,較6月顯著提升62.4%,一掃連續三個月聲量,落後民進黨高雄市議員的趨勢,整體議員選情重獲曙光,時間點正好就是,「陽光女孩」柯志恩宣布投入高雄市長選舉之後

台大政治學系副教授彭錦鵬就此次高雄市長,藍綠兩大黨推出的參選人表示,陳其邁和柯志恩兩人學、經歷不相上下,陳其邁雖然擁有執政優勢,但這是優點也是缺點;至於柯志恩目前已經是國民黨高雄市的母雞,除了個人特質之外,競選團隊也要很厲害,才能持續帶動整體網路聲量。至於柯志恩自正式投入選戰後,個人聲量表現如何?歷經幾次爆料後,好感度是否有起伏?

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image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

13.5萬vs.7.5萬 柯志恩正面迎戰美房產議題 獲最高聲量 

根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統(日期:2022/06/20~2022/07/19)近一個月的時間來看,國民黨高雄市長參選人柯志恩聲量最高,落在6月30日高達1萬7304筆,29日才被國民黨徵召參選高雄市長,隨即被爆美國加州聖荷西有房地產,柯志恩則在臉書證實並譏「側翼動作好快」,強調自己光明正大,用的都是自己的名字,也都有依法申報,反批爆料者「手法粗糙」並同時呼籲勿攻擊家人。至於柯志恩聲量第二高,則是落在6月29日高達1萬3904筆,獲得國民黨徵召參選高雄市長,柯志恩除了在臉書宣布「高雄我來了」,並喊出「讓我是高雄人 再成為榮耀」。

陳其邁合體陳吉仲 賣石斑魚自稱「賣魚郎」 帶動聲量飆升

另外根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統(日期:2022/06/20~2022/07/19)近一個月的時間來看,高雄市長陳其邁維持穩定聲量之外,其中6月30日聲量高達6152筆,是近月來的第一名,主要是陳其邁與農委會主委陳吉仲一同上電視購物台,聯手行銷高雄永安龍虎斑,並笑聲自己是「賣魚郎」;至於聲量第二高則是在7月7日高達4331筆;7月5日高雄鳳山一間超市,一名37歲李姓男子竟隨機搭訕性侵一名女性客人後逃跑,數小時後還重返同間超商;陳其邁對此表示「暴力犯罪零容忍,會加強警方在超商巡邏」;另外則是高雄市議會國民黨團酸陳其邁任內,兩年拚34次停電,無黨籍市議員黃捷則是提出台電數據反駁「惡意栽贓」,也替陳其邁吸引了不少聲量。

中山大學政研所教授廖達琪針對兩人目前聲量來看,柯志恩才宣布參選不到一個月,網路聲量就高於陳其邁快一倍;廖達琪認為柯志恩在個人特質上表現,在年底選戰上還是大有機會,也相信她可以扮演好母雞的角色,帶動高雄市議員席次,雖然要勝選一定有很多條件,可能要跟地方勢力多結合,不過接下來與陳其邁之間,很有一搏的機會。

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連續爆料未傷反而跳躍式成長 柯志恩好感度激增四成 

至於從另一方面來看柯志恩好感度,根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統(時間:2022/05/20~2022/07/19)近二個月的時間來看,柯志恩在5月20日至6月19日的網路好感度比值僅0.46,到了6月20日至7月19日網路好感度比值反而上升0.64,拉高將近四成左右;近一個月的時間當中,柯志恩歷經了國民黨徵召選高雄市長、並遭到爆料在美國加州擁有房地產,也遭到質疑論文有疑慮等等,柯志恩都選擇正面回擊,也讓她網路討論度飆升,最後不只無損好感度,反而從中「獲利」。

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分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2022年04月22日至2022年07月19日。

資料來源:

KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:累積超過30億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『陳其邁、柯志恩』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「網路好感度」(註2)作為本分析依據。

*註1 網路聲量:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統,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大數據關鍵引擎輿情分析系統,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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