即時輿情監測中 ·

2026 台灣選舉輿情實驗室

由 InfoMiner 輿情 AI 引擎驅動，彙整全台 22 縣市長參選人新聞報導、社群討論與 AI 深度解說，讓你一眼看懂台灣政治情緒、候選人好感度與戰局脈動。

看候選人聲量 各縣市選情
全台大盤即時指標 即時更新
22
涵蓋縣市
459
焦點參選人
826
全台單日聲量
-9.3%
好感度淨值

InfoMiner 輿情雷達

即時戰情

統計 · 全台追蹤總聲量 826 則

正向 19.4% (160則) 中立 51.9% (429則) 負向 28.7% (237則)
好感淨值 (P - N)： -9.3% （正面支持熱度顯著領先） 自然語言處理（NLP）跨社群新聞語意深度運算
近 7 日全台輿情與聲量演變趨勢
雙軸趨勢：聲量柱狀 + 情緒折線

InfoMiner 每日選情戰報 · 深度專欄

今日最新出刊
由 InfoMiner 政治大數據團隊與 AI 語意引擎共同撰述 · 全台大盤格局、情緒質化診斷與戰略攻防推演
閱讀約 3 分鐘 智庫戰略研判
InfoMiner 輿情大數據研究室
· 數據來源：全台跨平台新聞與公開社群
態勢：
【大選輿情快報】今日核心數據研判摘要 (Executive Summary) 重點快讀

根據 InfoMiner 選舉輿情實驗室 數據監測：全台 2026 地方大選單日觀測總聲量達 826 則，選戰空戰與市政議題交鋒持續升溫。整體輿論情緒結構為正向 19.4%、中立觀望 51.9%、負向爭議 28.7%，好感度淨值處於 -9.3% 之負面爭議承壓區間。焦點戰區高度集中於「臺北市」（403則）與「新北市」（72則），兩大戰區合佔全台 57.5% 討論度；沈伯洋（247則）、蔣萬安（156則）、李四川（53則）、柯志恩（42則）領銜話題熱榜。高達 51.9% 的中立沈默理性盤將是決定最終勝負的兵家必爭之地。

專欄三大戰略維度（預設精簡，點擊可展開深入閱讀）

台灣地方選舉地圖

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2026 台灣地方選舉常見問答 (FAQ)

精選選民、媒體與研究人員最關心的選情焦點與解讀方式

根據 InfoMiner 選舉輿情實驗室 監測數據，本日全台討論度領先的焦點候選人包含沈伯洋（247則）、蔣萬安（156則）、李四川（53則）、柯志恩（42則）、張善政（38則）與童子瑋（33則）。主要戰場高度集中於臺北市（403則）與新北市（72則），兩大戰區合計佔全台 57.5% 聲量，六都各區均維持高熱度交鋒。

截至 2026/10/27，全台大選輿情正向好感比例為 19.4%、中立觀望比例為 51.9%、負面爭議為 28.7%，好感度淨值（P - N）為 -9.3%（處於負面爭議承壓區間）。高達 51.9% 的廣大民眾保持中立觀望態度，顯示中間選民為決定後續選戰勝負的最關鍵核心。

「InfoMiner 輿情雷達」是由 InfoMiner AI 語意大數據模型每日定時抓取台灣全網主流新聞媒體、PTT、Dcard、Facebook 與 YouTube 等公開社群討論，經由自然語言處理（NLP）演算法即時運算全台正負面情緒指標。「好感度淨值 (Net Sentiment)」為正向比例減去負向比例的差值，數值為正代表正面支持熱度高於爭議批評，反映候選人或大盤的情緒健康度。

根據大數據監測，目前以臺北市（單日聲量 403 則）與新北市（單日聲量 72 則）為全台焦點樞紐，首長施政檢驗與立委話題密集連動；中南部戰區包含高雄市、臺中市與臺南市，則隨著各政黨市政交鋒與政見辯論展開，空戰與基層動能持續加溫。

資料來源與研究方法說明 (Data Sources & Methodology)

演算法與透明度
多來源全網大數據

涵蓋全台主流電視及網路新聞、PTT、Dcard、各大政論 YouTube 頻道留言與 Facebook 公開粉絲專頁，全方位捕捉跨溫層討論。

NLP 語意情感辨識

針對繁體中文政經語料微調之 Transformer 自然語言模型，精準過濾自動化發文、洗版水軍機器人，分析語意好感淨值。

高頻即時監測

系統每小時定時更新最新聲量熱點，並於每日進行全台大盤批次彙整，提供連續性之 7 日、30 日時間序列趨勢。

中立客觀原則

本研究室獨立運作，所有指標皆由演算法客觀計算，旨在提供具公信力之民意觀測指標，供公眾與研究者理解真實選戰動態。

測測你的政治光譜

透過 20 道題目，探索你在經濟、社會、兩岸等議題上的立場，找出最契合你理念的候選人與政策主張。

開始測驗

約 5 分鐘完成，匿名作答 · 即時產生個人光譜雷達圖