選戰倒數階段，今年選戰除了六都之外，新竹市長一戰同樣備受關注。新竹市前市長林智堅論文抄襲案，讓一開始接棒的民進黨候選人、新竹市前副市長沈慧虹開局不利，中場又遇到新竹棒球場爭議慘遭亂流，背負不少批評。近日沈慧虹才終於在林智堅跟立委柯建銘聯手操盤下，逐漸追上原本遙遙領先的民眾黨候選人高虹安。而不甘被邊緣化的國民黨林耕仁，這幾天也狂打高虹安男友助理案議題，讓新竹市長這一戰再添話題。
台灣藝術大學廣播電視學系教授賴祥蔚分析，民進黨有基層支持，民眾黨高虹安則是非常受選民青睞，兩黨候選人彼此高度拉鋸，雙方都有機會勝選。雖然林耕仁有稍微被邊緣化，但近期頻打議題，網路聲量增加不少，後續產生棄保效應或是國民黨急起直追，還沒到最後關頭都很難確定。而中華亞太菁英交流協會秘書長王智盛認為，新竹市長選舉基本上還是「雙虹對決」，但近日高虹安酸批林耕仁「幾乎沒有當選機率的候選人」，反而讓國民黨重新凝聚，林耕仁的角色也從邊緣者逐漸轉變為關鍵第三人，恐怕影響高虹安的選情。
高虹安爭議頻傳聲量居冠 「高式選戰打法」學者看法兩極
根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統（日期：2022/08/01～2022/11/03）統計調查，近三個月高虹安、沈慧虹以及林耕仁的網路聲量，高虹安聲量居冠，共160萬9,547筆聲量；沈慧虹聲量次之，共27萬9,548筆聲量；林耕仁聲量居末，共18萬780筆聲量。進一步分析高虹安聲量三波高峰都跟「被爆料事件」有關，第一高峰是為9月分的學歷風波；第二高峰則是被指控男友詐領助理費疑雲；第三高峰則是高虹安被質疑北一女學歷造假。沈慧虹聲量最高點出現在10月4日，當時傳出沈慧虹曾向台北市長柯文哲求官與洩內鬥情資，讓她痛批抹黑按鈴提告。林耕仁聲量最高點出現在11月1日，當天林耕仁爆高虹安男友詐領助理費案。
根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統（日期：2022/08/01～2022/11/03）統計，高虹安近三個月負面聲量「先暴漲後小跌」。高虹安8月負面聲量僅1萬2,441筆，到了9月，因為連續被爆出論文抄襲疑雲、戰學歷爭議以及資策會喊告，導致高虹安9月負面聲量飆至34萬5,646筆，大約是8月負面聲量的近28倍。10月高虹安又被質疑靠關說進北一女、不是北一女樂儀旗隊與資策會指控違法兼職，但高虹安都能迅速拿出證據反駁這些質疑聲音，正面迎戰外界的攻擊，因此相較於9月分，10月～11月3日的負面聲量有微幅下降趨勢。負面網路聲量起伏，同樣會反應於網路好感度上。隨著9月負面聲量暴增，高虹安的網路好感度比值從8月的0.45下降到0.31，10月～11月3日的好感度有稍微爬升至0.32。
台灣藝術大學廣播電視學系教授賴祥蔚認為，面對外界攻擊，高虹安第一時間出來面對是好事，年輕選民都喜歡勇於面對、勇於承擔的政治人物，如果講得好就更加分了。但中華亞太菁英交流協會秘書長王智盛認為，高虹安出面回應，其實大多是反擊而非澄清，而且越描越黑，以戰止戰無法消弭質疑，反而會造成反效果。
沈慧虹負面聲量攀升 林智堅爭議如影隨形？
分析沈慧虹近三個月的負面聲量，根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統（日期：2022/08/01～2022/11/03）統計，沈慧虹近三個月負面聲量一路增加。8月負面聲量僅1萬659筆；9月論文遭爆「很多地方出錯」、林智堅首度復出為「虹姐」輔選，以及用台積電比喻新竹棒球場惹議，接連事件導致沈慧虹9月負面聲量衝到3萬8,522筆，約為8月的3倍。到了10月，沈慧虹遭爆曾向台北市長柯文哲求官，後來發文澄清是被柯文哲挖角；另外，包括林智堅輔選時喊出「疼惜林智堅、票投沈慧虹」的口號，讓不少人不滿怒轟「你這種人有甚麼好疼惜」。一連串事件與風波讓沈慧虹的負面聲量漲到5萬602筆。雖然近三個月負面聲量一路攀升，但沈慧虹10月的正面聲量明顯增加，因此網路好感度順勢拉抬至0.57，甚至比高虹安還高，距離投票日倒數計時，沈慧虹能否在支持度選票上超越高虹安？
論文瑕疵、拋議題追擊高虹安 林耕仁負面聲量增加
分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2022年08月01日至2022年11月03日。
資料來源：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料，以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍：累積超過30億筆以上的網路數據庫，其內容涵蓋新聞媒體、社群平台、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，包括各大新聞頻道、社群平台、討論區及部落格等，針對討論『高虹安、沈慧虹、林耕仁』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』輿情分析系統，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 網路好感度：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統，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。
本文由《DailyView 網路溫度計》授權提供
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