下一個誰可能被罷免?一張圖看懂「呼聲最高」人選

下一個誰可能被罷免?一張圖看懂「呼聲最高」人選

image source:組圖/翻攝自網路

文/葛緯詩

高雄市長韓國瑜罷免案最終以93萬同意票通過,成為全台首位被罷免的縣市首長。然而這樣的結果令不少支持者無法接受,網路上甚至開始醞釀另一波「報復性罷免」的浪潮,包括高雄市議員黃捷、桃園市議員王浩宇、台北市議員梁文傑台中市立委陳柏惟、高雄市立委劉世芳等人都被點名,罷免討論度因此紛紛創下新高。


容易被罷免的立委 網路聲量實際上不高

▲罷免韓國瑜案通過後,支持者認為下一個應該被罷免的政治人物聲量變化。

image source:聲量趨勢/KEYPO大數據關鍵引擎(分析區間:2020年6月6日至2020年6月8日)

由於罷免市議員門檻和罷免立法委員一樣,需要達該選區25%選舉人同意,但市議員選舉時為複數選區,有時只要拿下5%的票數就可以當選,卻同樣適用25%的罷免門檻,等同要近5倍的票數才能夠被罷免,造成立委比市議員更容易罷免的情形。這次被點名的台中市立委陳柏惟、高雄市立委劉世芳,兩人罷免網路聲量並不高,分別排在最後1名與倒數第2名。


劉世芳因為所在的左營區、楠梓區,立委選舉時郭新政參選造成藍營分裂,瓜分前立委黃昭順的選票而順利當選,該區選票結構藍大於綠,如果是為了「報復性罷免」,不少人認為罷免劉世芳的成功性高,讓她無端遭受池魚之殃。但是透過《KEYPO大數據關鍵引擎》調查, 2020年6月6日至2020年6月8日期間,罷免網路聲量僅667筆。


台中市立委陳柏惟因為多次表態支持罷韓,利用假日時間去高雄替罷韓團體站台、拉票,在臉書發表罷韓資訊「罷免不適任的政治人物不只是高雄的事,捍衛民主是全台灣的事情!把票催出來!」等,加上在2020大選中也僅小贏對手顏寬恆5,073票,被認為有機會通過罷免,遭韓粉點名喊罷免,罷免網路聲量1,294筆。


王浩宇一句「力挺韓國瑜」惹眾怒 罷免聲量破萬衝冠軍

因為許崑源身亡,幸災樂禍發言「嚇死人,是有賭很大嗎」的台北市議員梁文傑,被砲轟是在消遣死人,罷免聲量衝上3,114筆。不過事後他也立刻道歉「在沒有訊息的情況下胡亂揣測,雖然立刻刪文,但這確實是我的錯,也對家屬相當不敬,在此鄭重向大家致歉」,數次道歉讓爭議沒有進一步延燒。

image source:翻攝自臉書


這次罷免韓國瑜行動中,多次站在街頭宣傳或是發放罷韓黃絲帶,積極作為的時代力量議員黃捷也遭不少韓粉點名,罷免網路聲量以11,750筆居於第2名。實際上黃捷因為質詢時向韓國瑜「翻白眼」,被視為讓韓國瑜網路聲勢崩壞的起始,在罷免韓國瑜第一階段連署過程,罷免黃捷的行動也早就開始進行。當時傳出第一階段連署書已達標,只是沒有送件,如今因為罷免韓國瑜案通過,也讓罷免黃捷的行動重啟。黃捷對此表示,如果選民真的認為是她失職,只要連署超過一定比例「我一定不會戀棧」,但也呼籲大家冷靜下來,不要再製造更多對立。


反觀民進黨籍桃園市議員王浩宇,因為6日在臉書上寫下「力挺韓國瑜!許崑源晚間跳樓身亡」幾個字,引發網友眾怒,儘管立刻刪文解釋,如果造成誤會的話願意道歉,仍無法平息怒火。網友發起「罷免王浩宇」的活動,貼文號召大家發起罷免,貼文不到一天就超過2萬人按讚,並有數千人留言與分享,讓王浩宇的罷免網路聲量因此直衝15,576筆,成為呼聲最高的下一位網友最想罷免人選。

image source:翻攝自臉書


網友最想罷免的人選 比立委、市長還難成功罷免

透過網路口碑「政治人物」排行榜,分析2020年3月10日至2020年6月7日期間,罷免聲量最高的王浩宇,以及次高的黃捷,兩人網路好感度分析。王浩宇正面聲量僅10%,負面聲量高達27%;反之黃捷正面聲量14%,負面聲量26%。由於王浩宇一直以來在網路上的形象就是敢說敢言,像是針對三倍振興券的反對聲浪,回應「不爽不要領」,或是此次在臉書張貼「力挺韓國瑜!高雄市議長許崑源晚間墜樓身亡」的發文,頻頻喜歡針對爭議事件引戰的個性,讓他的網路好感度下滑。這次在失言風波後,網路上快速匯集出一股罷免聲浪。

▲王浩宇不僅罷免網路聲量高,過去3個月的網路好感度也相對更低。

image source:網路口碑「政治人物」/王浩宇/黃捷/網路好感度


分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2020年06月06日至2020年06月08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Facebook、YouTube、新聞媒體、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,包括新聞頻道、Facebook、PTT及各大討論區、部落格等,針對討論『黃捷、王浩宇、劉世芳、陳柏維、梁文傑』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,觀測網友意見的討論總數量。

*註2 網路好感度:透過《KEYPO大數據關鍵引擎AI人工智慧語意剖析,測量網友正負意見之比率。


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