VoteSimulator 2018 (3)

前言

這次選情越選越加溫,本來不怎麼注目的高雄,已經變成眾矢之的.就像選前隨想所說的,越看越不正常的選舉,弄到最後除了自己是跑在前線的候選人,其他的也只能透過數據來看看可以怎麼了解選戰.但這次的選情蠻弔詭的,我都找不到太多可以參考的民調,因為都異常偏差的很大,搞得根本都跳脫以前認知的狀況,也因此就算到了選前,最後好像還是只能用之前的亂猜法來進行預估.

台北市

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. 2002直轄市長投票,台北市綠軍拿到35.89%
  3. 20181025 TVBS台北市長民調
  4. 2016 TVBS 洪秀柱總統大選民調
  5. 2016各年齡投票率

計算方法

由於柯P的票太難算,所以我把那幾個台北各政黨最劣勢的情況拉出來。就所謂的基本盤,只要政黨候選沒有背棄原來的政治理念,應該都會支持該政黨,而且這些人當然隨著年齡會慢慢消失。我以為這就是政黨政治的一個現象之一。

因此依舊採用VoteSimulator 2018 (1)所提的計算方法,最後可以很快速地得到底下的支持率

透過主計處的資料可以知道台北市的預估票數

將這兩個數據搭配起來就可以得到

台北市的小結論

  1. 姚文智應該不會到第三名.
  2. 根據計算,柯文哲主要是大贏 20~35歲的票數,根本在這個年齡層就是碾壓式的超越對手.
  3. 相關計算可以參考此連結
  4. 提供玩玩看的 simulator 裡面下方輸入處的 label 柯連反了,感謝指出.預計選後再調整

高雄市

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. 20181016 TVBS高雄民調結果
  3. 2016各年齡投票率
  4. Google Trend 韓國瑜、蔡英文、柯文哲

計算方法

主要是因為現在整個網路的狀況已經影響的太嚴重了,就算拿最新的TVBS的名調,也是會看見一面倒的民氣.所以只好先拿著Google Trend起漲前的資料進行預估 (雖然探討為何黃色的高峰可以遠遠超過紅色與藍色,這是另外一個有趣的議題) ,採用之前所述的9/11號當作目前最後的民調結果.

高雄市的小結論

  1. 之後的選舉,網路經營應該會更重要.
  2. 之後韓國瑜不管有沒有上,會是對國內政黨一個衝擊.
  3. 相關計算可以參考此連結

結語

搞錯了以為今天是可以發布民調前的最後一日,所以只用現有的資料進行一個亂猜.不過不管這次選舉的最後會是如何,這次的現象都應該會是一次很經典的選舉案例,應該還可以從更多的角度去分析與了解.

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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

Cheng-Yu Lin

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。