文／葛緯詩
台灣基進黨立委陳柏惟被罷免成功，中選會已經宣布將於明年1月9日舉行台中市第二選區立委補選，藍綠積極備戰。其中，曾兩度與顏寬恒交手的民進黨台中市議員陳世凱已表態推薦林靜儀參選，林靜儀也被證實已經將戶籍遷至烏日區，並確定出戰台中立委補選。國民黨方面的人選除了顏寬恒之外，日前也傳出將派出顏清標的女兒，現任台中市議會副議長顏莉敏出馬補選，不過，對於此項消息，顏家透過台中市黨部對外否認，目前外界也都在猜測，這場補選會不會變成林靜儀對上「刪Q罷免案義工」顏寬恒。
林靜儀性格鮮明高聲量輾壓藍綠潛在參選人 網友稱「替陳柏惟復仇」
透過《KEYPO大數據關鍵引擎》調查近半年（2021/05/02~2021/10/28）網路聲量，林靜儀的聲量共計33萬6883筆，不僅遠遠超過民進黨日前潛在人選正國會派系議員張家銨、新系議員陳世凱，以及曾受民進黨禮讓的前立委洪慈庸等人，同時也高於以義工身分投入罷免案而拉抬出一波聲量的顏寬恒。
林靜儀風格向來相當鮮明，頻頻為民進黨政策辯護，擅長創造網路話題，某些程度上高調作風與陳柏惟相似，靠著個人魅力擁有一群死忠支持者，因此這回民進黨派出林靜儀，有支持者、網友認為是替陳柏惟復仇。
這一回陳柏惟被罷免成功，顯示出國民黨以及顏家主導下地方組織動員獲勝，但因為同意罷免與不同意罷免票數差距不大，嚴格來說，綠營也不算輸得太難看，因此評估台中二選區綠營有相當程度實力，民進黨選擇派出林靜儀投入補選，即被認為是想要複製2020年陳柏惟勝選模式，催出年輕人的選票，靠「空戰」奮力一搏顏家地方勢力。
護航民進黨護過頭？林靜儀狂吸鐵粉創高聲量 但低好感成隱憂
從網路好感度來看，林靜儀善於創造話題的背後，卻也存在高爭議隱憂，網路好感度P/N值0.44（P/N：正負情緒比，正面聲量除以負面聲量），是幾位潛在參選人名單當中表現最差的一位。很大原因在於大部分有意參選的角逐者，大部分都是當地民意代表，地方深耕多年，基本上都是以地方政策、建設作為出發主軸，雖然不具噱頭，話題性也不高，但都擁有一票鐵粉支持者，無論是臉書留言，或是網路討論黏著度都很高。
但林靜儀醫師的風格可就大不相同，臉書、媒體訪問不僅有話直說，有時更是砲火四射。近期發言，稱台中是需要穿防彈衣才能選舉的地方，挨批是帶頭汙名化台中治安；面對中央防疫政策屢遭各界質疑，也多次主動跳出來護航；針對日前民間企業疫苗購捐案，首批BNT疫苗終於抵台一事，竟表示台灣疫苗已經夠多「1500萬劑都到貨的話我覺得打不完啦」，遭大批網友圍剿「高端還真的打不完」、「舔成這樣不害臊嗎」、「嫌太多疫苗的言論真是讓人震驚」。力挺民進黨到底的發言，雖然鞏固「非民進黨不投」的死忠支持者，但爭議言論同時也引發不少負面聲量發酵，以及影響到中間選民的投票意向。
林靜儀嗆辣無畏網友舌戰 「消波塊抱枕、秀良民證」顏寬恒拚轉型博好感
進一步觀察林靜儀、顏寬恒的網路聲量趨勢，兩人的聲量高峰目前多為負面爭議帶動。針對台北市政府替北農群聚事件快篩陰性個案施打疫苗，林靜儀怒批柯文哲「你當疫苗是事後避孕藥，事先沒戴罩，打了就有效」，被網友反酸屏東縣長潘孟安也採取同樣的措施，因此林靜儀改口回嗆台北市是連疫調、個案活動史都沒有「懷孕都不知道」；面對網友質疑中央防疫政策導致破口，也直接標註網友留言「一輩子當魯蛇，怪爸爸當年沒戴套嗎？」處處闢戰場、砲火四射找網友開戰，使得她走出個人臉書同溫層後，網路好感度明顯下滑。
相較之下，顏寬恒近年來積極拉攏年輕選票，不管是做消波塊抱枕，還是拿出良民證，都顯示出想在網路上拚「轉型」，不過陳柏惟罷免案期間一篇「一輩子沒住過我們的故鄉卻想當主人」，原本是呼籲網友投票的臉書貼文，卻被大批網友酸是「顏家地盤」、「國民黨才是外來政權」等，也凸顯出即使經過這麼多努力，顏寬恒在網路上恐怕短時間內無法取得絕對優勢。雖然林、顏兩人在網路上都有被網友炮轟、挨罵聲浪，但相較於林靜儀的高調作風，較為低調的顏寬恒則是獲得更高的網路好感度，民進黨若想靠林靜儀創造話題的能力炒熱選情，恐怕也要小心激化對立的發言引發的後續效應，可能會持續拉低網路好感度，帶來適得其反的結果。
分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2021年5月2日至2021年10月28日。
資料來源：
研究方法：
系統觀測上萬個網站頻道，包括各大新聞頻道、社群平台、討論區及部落格等，針對討論『台中立委第二選區補選』相關文本進行分析，調查「網路聲量」(註1)、「熱門關鍵字」(註2)、「網路好感度」(註3)、「網路正負評比」(註4)作為本分析依據。
*註1 網路聲量：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』，計算社群討論及新聞報導提及的文章則數，聲量越高代表討論越熱，能見度越高。
*註2 熱門關鍵字：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』，萃取網路上的文章與主題共同出現的關鍵熱詞；次數越多，字詞越大；可用來釐清核心議題與重點人事物。
*註3 網路好感度：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』，系統利用語意分析對每篇主題文章進行正面、負面、中立的情緒判讀，並計算正面聲量與總聲量之比率。
*註4 網路正負評比：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』，系統利用語意分析對每篇相關文章進行正面、負面、中立的情緒判讀，再計算正面聲量與負面聲量之比值。
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