2024 選戰溫度計-主要參選人當選預測模型（下稱本模型），是以獲得專利之預測系統所建構。本模型過去曾精準預測 2016 年總統大選結果、2018 年地方選舉成功命中六都選舉結果、2020 年總統大選支持率預測誤差僅 1.3%、2020 年全國 73 席區域立委席次預測命中達 71 席、2022 年縣（市）長選舉本島 100% 精準預測。

本模型乃取自網路上與選舉相關之政黨、參選人之公開資料及社群網路數據，應用政治學、社會學、傳播學、心理學、經濟學、行銷學等選舉預測理論，建置數學模型，基於每天各種變動之因素，預測可能之選舉結果，非採傳統民意調查方式。但本模型仍參照公職人員選舉罷免法第 53 條第 1 項有關民意調查應揭露事項，說明如下：

一、分析單位 / 主持人

網路溫度計

二、分析範圍

2024 年第 16 屆總統副總統暨第 11 屆立法委員選舉主要參選人。

三、分析時間

以辦理期間內每一預測日前半年資料庫數據作為運算之基礎資訊，預測每一預測日之當選可能性（Probability of Victory）^A。

四、辦理時間

2023 年 9 月 27 日至 2024 年 1 月 2 日（投票日前 11 日）。

五、分析方式（抽樣方式、母體數、樣本數）

本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查，係就蒐集之資料庫內容予以分析，無母體數、樣本數限制。本模型之分析資料來源如下：

• 1. 政黨版圖資料庫：取自中央選舉委員會選舉資料庫，該資料庫包含民國 83 年以來總統副總統、縣（市）長、立法委員（改制後）之選舉資料。
• 2. 網路口碑資料庫：透過「KEYPO 大數據關鍵引擎」網路爬蟲所建立每日累積 200 萬筆以上資料的網路數據庫，其內容涵蓋 Facebook、Instagram、PTT、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等社群或新聞網站。
• 3. 媒體民調資料庫：取自媒體委託或直接調查並發布之支持度民調報告。

六、誤差值

本模型非採用小樣本抽樣之民意調查，僅係當選可能性之預測，不適用民意調查之抽樣誤差值。

七、經費來源

大數據股份有限公司

一、分析目的

結合國內外選舉預測方法，設計參選人當選預測模型，並預測 2024 年總統副總統暨立法委員選舉主要參選人當選可能性^A。

二、分析範圍

2024 年第 16 屆總統副總統暨第 11 屆立法委員選舉主要參選人。

三、分析時間

以辦理期間內每一預測日前半年資料庫數據，預測每一預測日主要參選人之當選可能性^A。

四、分析變數

依各子模型描述之：

• 1. 基礎溫度：預測變數包含：政黨基本盤（過去四屆總統副總統暨立法委員選舉投票紀錄等）、參選人特質（包含參選人學歷、年齡、性別、政黨提名、選舉經歷、是否為現任者等資料）。
• 2. 社群溫度：預測變數包含：網路聲量^B、好感度^C、擴散廣度^D、討論強度^E等。
• 3. 粉絲溫度：預測變數包含：主要參選人 Facebook 粉絲專頁粉絲觸及力^F、粉絲互動力^G。
• 4. 民意溫度：預測變數包含：媒體民意調查^H結果等。

五、資料統計方法與分析技術

• 1. 加權平均數：依各預測子模型之影響力計算加權平均數，得到各主要參選人的當選可能性^A。
• 2. 迴歸分析：應用歷史選舉資料和選舉結果建置迴歸模型，以推估各主要參選人的預期當選可能性。
• 3. 語意分析：應用網路口碑資料庫，使用語意分析（Semantic Analysis）、情緒分析（Sentiment Analysis）等技術，汲取網路上相關參選人的討論文章，將文章分為正面、負面、中立三種情緒，作為本模型運算之基礎資訊。
• 4. 時間序列分析：依據媒體民調資料庫最新發布的民調結果，使用移動平均（Moving Average）的技術，計算各主要參選人在每個預測日的當選可能性^A。