VoteSimulator 2018 (1)

2018前言

你覺得台北市特定候選人贏了嗎? 別急! 先看看數據吧,退潮的時候才知道誰沒穿泳褲 ~

每次選舉我們都會很好奇,到底民調與最後選舉結果是不是有相關性.但很少看見有人真的去根據民調與其他的資料搭配之後,將預估得票數計算做成報告.因此希望透過這次的台北市長選舉相關資料,能夠讓這個問題得到初步的解決.我真正是害怕這個連結….沈默的多數 2014 aha

但是這次選舉實在太撲朔離迷了,丁丁個人才Togi 一~三世柯P的兩岸一家親,分別都受到媒體的持續討論,看起來很熱,但嚴格來說台北市的選舉還是算相對平靜的,因為至少不論誰選上,中國民國都不會滅亡.不過相對的今年的模擬也就更加的困難了.

2014的專案簡介

在2014年的時候參與50d50v的活動,也因此針對台北市的選戰進行一些預測.這次的預測蠻神奇的,預測了柯文哲81萬,連勝文62萬的選票,最後他們分別拿下85萬票與61萬票.

這是本來想提供的模擬器,可以到這裡玩看看

這個專案最神奇的地方就是蠻準的,而且對於分年齡的母體值我現在根本找不到原始的資料源可以再次重現.那個各年齡的母體人數,加總有 2,314,795 人,但根據縣市人口按性別及五齡組(63)或者是02 縣市人口數按性別及年齡(8909),又或者是透過內政部戶籍人口統計資料裡面的1.6-現住人口按五歲年齡組分,去找201412的20以上戶籍人數總和才210萬人左右,足足少了20萬人,真正的的主要原因就是,因為四年前居然不小心讓整個處理年齡人數往前平移了5年,也就是我拿著15~25歲的人口資料,去對20~29的相關資訊計算,所以整個計算也就越來越沒科學意義.今年或許就中規中矩地做一次與重做一次四年前犯錯計算方法吧.

2018 的預測 — 台北市

  1. 台北市 2018 年可投票人數
  2. 各年齡層真的會去投票比率,採用2014年假定這是一場投票率不低的投票(因為有1124滅東廠的聲量,可以讓整個投票率上升)
  3. 計算公式
各年齡預估投票數 = 總和 2014總統各年齡層投票率 * 2018台北市各年齡戶籍人數   
丁丁得票數 = 總和 2016洪秀柱藍軍各年齡得票率(我個人猜測是連勝文狀況還差一點的比例) * 各年齡預估得票數
姚文智得票數 = 總和 2002李應元台北市總票比例(0.3859)與 TVBS 10/25預測姚文智20~35歲台北得票率 * 各年齡預估得票數
柯文哲得票數 = 總和 TVBS 10/25的柯P得票預測得票數 * 各年齡預估得票數

基於上述計算之後,再根據個人自己的主觀調整,例如這次綠營至少要拿到李應元得票數(配合年份調整),藍營大約等於2016洪秀柱投票支持的調整,柯P的得票應該等於TVBS民調得到的比率,至於其他缺空也都用TVBS的內容計算後可以得到:

2014投票率
2014投票率圓餅圖
2016投票率

用這樣簡單的計算可以看見,在目前尚未有大翻盤的狀況下,柯P的優勢是非常明顯的,同時這次這次也是假定就算是用1124滅東廠的民氣可用的情況下,那麼高的投票率應該是讓柯P 繼續擔任下去( 亦即柯P將拿到的都是藍營的票居多).但未來的變數仍然很多,所以等一次最後封關前的民調發布,應該可以再獲得更精準的資訊.

後話

接著是要做高雄市的簡單分析,可以看VoteSimulator2018(2),同時也在等著看選情慢慢加溫之後,後面會不會持續地讓選戰更加明朗化,也發生一些有趣的事情.

參考資料

  1. 內政部戶籍人口統計資料裡面的1.6-現住人口按五歲年齡組分
  2. 2016總統直轄市投票,台北市藍軍拿到37.49%
  3. 2008總統直轄市投票,台北市綠軍拿到36.96%
  4. 2002直轄市長投票,台北市綠軍拿到35.89%
  5. 20181025 TVBS台北市長民調
  6. 20181015 美麗島民調
  7. 2016 TVBS 洪秀柱總統大選民調
  8. 2016各年齡投票率

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aha 專長於組裝各式語言與各大平台服務,打造最小可行產品原型.曾獲得2011 政府開放資料平台App社會組首獎.2015 PIXNET Mobile Service社會組首獎.2014 DSC R 課程講師.2017pycon與2017 DSC講者,2022 法律x法遵黑客松第三名。

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Cheng-Yu Lin

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aha 專長於組裝各式語言與各大平台服務,打造最小可行產品原型.曾獲得2011 政府開放資料平台App社會組首獎.2015 PIXNET Mobile Service社會組首獎.2014 DSC R 課程講師.2017pycon與2017 DSC講者,2022 法律x法遵黑客松第三名。