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六都民調陳菊第一、柯文哲墊底,網友也是這樣看的嗎?

川普當選後,都說民調不準,大數據比較準,在台灣,新台灣國策智庫公布最新一期的六都二年施政滿意度民調,結果引起網友的熱烈討論,既然如此,網民們對六都市長的滿意度跟民調結果一樣嗎?(by 小編 勞倫溼)
   

六都首長上任屆滿兩年,新台灣國策智庫公布最新一期的六都施政滿意度民調,高雄市長陳菊滿意度排名第一,近期表示有意願連任的台北市長柯文哲,滿意度是六都中唯一不到五成的,至於不滿意度則是居冠,高達四成。

透過調查網友聲音的《KEYPO大數據關鍵引擎》(keypo.tw)來觀察,可以分別得到六都市長近一年來在網路上的正負評口碑、網友討論度(討論聲量)的排名,結果如下:

・資料分析:DailyView網路溫度計 透過 KEYPO大數據關鍵引擎 (keypo.tw),

    以國際級的語意分析架構、先進的機器學習技術與人工智慧推論引擎,

    感知網友語意脈絡與情緒,分析時事網路大數據。

・分析期間: 2016/01/01~2016/11/30

六都市長網路口碑大調查:柯文哲墊底尚未見好轉 

當傳統民調都押寶希拉蕊時,一套名為 MogIA 的大數據分析系統,透過蒐集民眾在社群網站上如 Facebook、Twitter及Google等的行為意見,經由語意分析和演算,成功預測川普會贏得勝選,這也是他第四次精準的預測總統大選結果

透過與 MogIA 類似原理的KEYPO大數據關鍵引擎》(keypo.tw)分析六都市長的評價,其中爭議性高的台北市長柯文哲,近一年在網路上的負面評價高於正面評價,目前也看不出來有任何好轉的趨勢。

六都市長網路口碑中,正面評價第一名的是桃園市長鄭文燦 52.9%,其次依序為台中市長林佳龍 50.3%,新北市長朱立倫 38.9%,台南市長賴清德 37.2%,高雄市長陳菊 30.5%,最後是台北市長柯文哲23.4%。


分析關鍵:討論聲量發生在新聞或社群上

其中特別的是,雖然桃園市長鄭文燦跟台中市長林佳龍的正面評價都超過50%,但網路討論度都墊底,分別只有 21,421 筆與 35,979 筆。


鄭文燦與林佳龍市長都是第一個任期,沒有特別的爭議事件,新聞報導篇幅也都較多,不像柯文哲市長因為塞車問題與遠雄大巨蛋造成社群上的好感度大反轉。

三位連任的市長中網路聲量排名,以新北市長朱立倫 96,670 筆最高、高雄市長陳菊 88,593 筆次之,台南市長賴清德聲量 55,077 筆居末,雖然媒體報導數量最多的是高雄市長陳菊,但是,在正面評價的排名上,傳統民調居六都之冠的陳菊卻是連任的三位中最低的,很多網友對陳菊保持中立態度。



美國總統川普在這一次大選能夠獲勝的主因之一,在於他充滿爭議性的發言是媒體的最愛,新聞爭相報導,無形中也大大提高他的曝光度,對比六都市長在網路上聲量的分布,經常語出驚人的素人市長柯文哲也是媒體的最愛,新聞報導他的數量遠遠高過其它五都市長,和熱烈的社群討論成正比。




仔細觀察現今的網路生態,網友願意主動在網路上發表意見的情況,通常都是對於某件事抱持不認同的看法,進而提出批判,酸民文化盛行,通常討論聲量與負面評論會呈現正相關

特別的是,朱立倫的社群討論聲量遠高過賴清德,但是,網友好評度卻十分接近。單看 9月27 日颱風假爭議當天的數據,兩人的討論聲量都瞬間飆高,不過討論賴清德的大多集中在批踢踢,朱立倫則是較為集中在臉書上。


臉書經營 互動數重要性大於粉絲數

分析發現,朱立倫社群討論聲量大,但負評沒有跟著增加,原因在於高黏著度的臉書粉絲發揮效用,不同於批踢踢的生態,如果是忠誠的粉絲會更願意主動表示自己的支持,因此,如何能跟粉絲互動,黏著度增加變得越來越重要。

從朱立倫跟賴清德的臉書粉絲團來看,粉絲數差距不大,冬至當天兩人都發了一張湯圓長輩圖,朱立倫得到的按讚數及分享數都超過賴清德,顯示朱立倫擁有較高的粉絲黏著度。


再來看桃園市長鄭文燦,年初討論聲量較為低迷,但到了 3月21日桃捷綠線審查完畢後,機場捷運相關議題發酵後,陸續帶動網路上的討論,讓鄭文燦的網路聲量也持續增加,不過在 6月3 日發生桃園機場淹水,當天創下全年最高的負評數。

所幸,在同月的 22 日華航罷工重大事件,鄭文燦發表三點聲明維護華航勞工,讓他在網路上獲得廣大的好評,下半年也成功延續此一態勢,好評數高於負評,顯示任何一個重大議題,反應都很重要。


政治生態分析:美國與台灣 重視網路大數據漸高於傳統民調

傳統民調因為是抽樣,只要樣本與母體有誤差,得到的結果就會失準; 另外傳統民調在問卷設計,很容易將受訪者導向二選一的問答情境中,很多時候會讓搖擺不定的人,一時做出沒有代表性的回答,以這次美國總統大選來說,因為錯估低教育水平白人的投票率、川普的支持者不敢說真話等,讓謬誤的民調引導媒體一路錯到底。

相較之下,因為網路具有一定的隱匿性,讓人們更勇於在網路及社群上發表自己的看法,再加上沒有抽樣的誤差,因此,在分析民眾行為上,網路大數據越來越受到重視。


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