命中率百分百!大數據選舉預測模型精準預測6都選情

命中率百分百!大數據選舉預測模型精準預測6都選情

image source:YouTube/ TVBS NEWS,FB/柯文哲,YouTube/ 三立iNEWS

文/Lancelot

九合一大選結果出爐,六都當中國民黨拿下新北市、台中市、高雄市3都,民進黨則固守桃園市和台南市,選情最詭異的台北市最終是由無黨籍柯文哲拿下。《2018選戰溫度計》在六都的選情模型在11/13封關民調時預估全部命中!而且成功的預測到柯文哲的當選率是41.74%,這次選舉等於是對民進黨執政的期中考,民進黨只拿下6個縣市,總統蔡英文宣布請辭黨主席。

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其他非六都的22縣市則是成功的預測13縣市,其中彰化王惠美在11月9日當選率正式超越魏明谷贏得領先、台東的饒慶鈴、嘉義市的黃敏惠當選率都有拉開差距,唯獨金門縣、雲林縣、新竹縣預測失準,其中新竹縣在13日封關時,徐欣瑩當選率39.53%跟楊文科的37.3%非常接近,在藍綠選民各自歸隊,徐欣瑩網路聲量無法有效轉換為實質選票,以及韓國瑜外溢效益的影響之下,最終仍然由楊文科驚險勝出,延續國民黨新竹縣的政權。至於金門楊鎮浯險勝6百多票,以及張麗善在韓國瑜夫婦強力助選下勝出。

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被中選會害?柯文哲從大贏到差點輸 台北市選情超詭異

台北市長柯文哲是全台人氣最高的政治人物,從競選初期就有網路聲量優勢,但民進黨提名姚文智瓜分票源,又受到「韓流」、小野痛哭影響,最後跟丁守中的當選率越咬越近。透過《2018選戰溫度計》的當選率顯示,小野事件後,柯文哲跟丁守中的當選率一度只相差2%左右。

image source:2018選戰溫度計

此外台北市的選民結構一直是柯文哲最大隱憂,刪除1500元重陽敬老金後,更讓年長的台北市民不滿,根據中選會的資料,今年台北市60-69歲的選舉人口佔了29.9%。13日柯文哲的當選率則是41.74%,還是領先丁守中的35.66%。最後開票結果柯文哲只贏丁守中3254多票,由於今年投票爭議多,一邊開票一邊投票讓人詬病,丁守中最後宣布將提起當選無效訴訟。


「韓流」旋風帶動選情 高雄從落後到領先

高雄大選結果國民黨成功翻轉,由韓國瑜拿下。根據《2018選戰溫度計》的當選率預估,13日當天韓國瑜以52.82%當選率領先民進黨籍候選人陳其邁的47.18%

image source:2018選戰溫度計

韓國瑜自從和館長直播後,帶動起網路和整體聲勢,選前一個月當選率和陳其邁越來越近,從原本不被看好到55波,甚至最後直接超車,緊繃的選情讓全台灣都關注。

透過KEYPO大數據關鍵引擎的聲量分析,近三個月以來韓國瑜的聲勢持續往上走,每一次的造勢晚會都創聲量高峰,全台各地瘋追韓流,也帶動起陳其邁的聲量。

延伸閱讀:六都中最激烈!台中高雄選情膠著 韓國瑜、盧秀燕當選率取得領先

image source:聲量趨勢/KEYPO大數據關鍵引擎(分析區間2018/08/27-2018/11/24)

新北、台中當選率從糾結到撥雲見日 

台中市原本的選情55波,《2018選戰溫度計》的當選率預估,8月底時林佳龍一度領先盧秀燕8%以上,但受到韓國瑜外溢效益、淹水、空汙以及林佳龍自身執政無感的影響,兩人的當選率越來越近,直到10月17日時,盧秀燕首次反超,但林佳龍又之後追回,雙方多次激烈廝殺,11月7日開始拉開差距,選前取得領先

image source:2018選戰溫度計


至於新北市,國民黨籍侯友宜的選情佳,從選戰初期當選率就一路領先,雖然中間民進黨操作了多起侯友宜不利消息,但蘇貞昌因為「東廠事件」和「拍肚風波」讓選情大傷,網路更掀起「11/24滅東廠」口號。侯友宜拉開領先差距,選舉結果也大贏蘇貞昌。

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綠營固守桃園、台南 

至於民進黨選情較為樂觀的桃園市和台南市,根據《2018選戰溫度計》的當選率預估,桃園市長鄭文燦從競選初期就大幅度領先,脫黨參選的楊麗環更瓜分國民黨陳學聖的票源,13日鄭文燦的當選率56.02%領先陳學聖的29.24%

在綠營的大票倉台南市,民進黨籍的黃偉哲也從競選初期就領先,雖然台南有非典型候選人林義豐,讓台南選情意外受到關注,不過林義豐引起媒體旋風,但並未對選情造成影響。13日《2018選戰溫度計》的當選率預估,黃偉哲以54.58%領先國民黨籍高思博的28.22%,林義豐居後。

受到韓流外溢效應、中央執政不利影響,開票之後,民進黨選情穩定的兩縣市,鄭文燦和黃偉哲都並未領先太多。鄭文燦只贏陳學聖14萬票,黃偉哲也只贏高思博5萬票左右。


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『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11月05日至11月12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『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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