先講結論：兩大社群平台與新聞留言區看法相反
10 月 30 日晚間，國民黨高雄市長參選人柯志恩與民進黨高雄市長參選人賴瑞隆舉行電視辯論會。我們用 InfoMiner 蒐集辯論前後 24 小時的公開討論，去重後依平台抽樣 899 則主文與留言，逐則標註「作者認為誰表現較好」，再把討論內容分群。
結果兩邊接近，且依平台分邊。Threads 與 PTT 上表態的網友，約六成認為賴瑞隆表現較好；新聞網站留言區、臉書社團與媒體粉專留言區，則多數認為柯志恩較好。和台北場一樣，表態幾乎與作者可辨識的支持立場一致。
若把各平台樣本直接相加，表態者中約 52% 認為柯志恩較好、46% 認為賴瑞隆較好、2% 認為差不多，差距不大。這個合計會隨各平台抽多少樣本而變動，所以我們不以合計數字判定誰贏，而是把各平台分開呈現。
各平台網友怎麼看
下表只計「網友」的主文與留言：包含 PTT、Threads、Dcard、臉書社團、X、LINE 社群的發文，以及各平台貼文底下的留言。候選人與政治人物帳號的發文、只是轉述媒體或名人評價的內容，都另外計算，不放進這張表。
| 平台 | 網友樣本 | 有表態 | 認為柯志恩較好 | 認為賴瑞隆較好 | 差不多 |
|---|---|---|---|---|---|
| Threads（主文＋留言） | 156 | 101 | 38（38%） | 61（60%） | 2 |
| PTT（主文＋推文） | 123 | 85 | 33（39%） | 49（58%） | 3 |
| 媒體臉書粉專的留言 | 112 | 64 | 37（58%） | 25（39%） | 2 |
| 新聞網站留言 | 96 | 36 | 30（83%） | 6（17%） | 0 |
| 臉書社團 | 41 | 31 | 27（87%） | 4（13%） | 0 |
| LINE 社群 | 12 | 10 | 7 | 3 | 0 |
| X（Twitter） | 14 | 9 | 2 | 7 | 0 |
| Dcard | 5 | 2 | 1 | 1 | 0 |
| 合計 | 559 | 338 | 175（52%） | 156（46%） | 7（2%） |
百分比以「有表態」為分母。LINE 社群、X 與 Dcard 的表態樣本少於 20 則，只列次數，不計比例。「媒體臉書粉專的留言」主要來自中時新聞網、TVBS、中天、自由時報、東森等新聞粉專的辯論貼文底下。另有 221 則網友內容與辯論相關，但沒有評論誰表現較好。
和台北場相比，高雄場的 PTT 偏向民進黨候選人，台北場的 PTT 則偏向國民黨候選人；Threads 在兩場都偏向民進黨候選人，新聞網站留言區與臉書社團在兩場都偏向國民黨候選人（見台北市長辯論網友反應分析）。
評價幾乎跟著支持立場走
標註時，我們另外請模型判斷作者「從用語、立場、攻擊對象可明顯看出」的支持傾向，並要求不能用輸贏評價反推。交叉後可以看到，認為誰表現較好，幾乎等於原本支持誰：
| 作者可辨識的傾向 | 樣本 | 認為柯志恩較好 | 認為賴瑞隆較好 | 差不多 | 未表態 |
|---|---|---|---|---|---|
| 看得出支持柯志恩陣營 | 243 | 153 | 4 | 1 | 85 |
| 看得出支持賴瑞隆陣營 | 219 | 5 | 140 | 0 | 74 |
| 看不出明顯傾向 | 97 | 17 | 12 | 6 | 62 |
看得出傾向的網友中，評價和自己陣營相反的約 3%。看不出明顯傾向的 97 則裡，只有 35 則評論了輸贏，17 則認為柯志恩較好、12 則認為賴瑞隆較好、6 則認為差不多；35 則太少，不足以代表「中間選民」怎麼看。
傾向判斷本身也有限制：模型可能因為一則內容稱讚某位候選人，就判定作者支持他。即使把這點納入考量，各平台的差異仍主要反映哪個陣營的支持者聚集在哪個平台。
網友在討論什麼：分群與各群立場
我們把 780 則與辯論相關的內容，依文字相似度分成 13 群（另有 21 則無法歸群），再由語言模型依各群的關鍵詞與內容命名。下表的立場只計網友內容；同一群裡常同時有雙方支持者，分群代表討論主題，不代表立場。
| 討論群 | 相關內容 | 網友：柯較好 | 網友：賴較好 | 差不多 |
|---|---|---|---|---|
| 派系與新潮流攻防（含辯論新聞） | 137 | 10 | 5 | 0 |
| 攻擊風格與政見空洞之爭 | 80 | 15 | 34 | 0 |
| 整體表現與勝負評比 | 75 | 43 | 7 | 3 |
| 財劃法與預算攻防 | 73 | 6 | 17 | 0 |
| 低頭看稿爭議 | 64 | 27 | 9 | 1 |
| 脫稿結辯與韓國瑜話題 | 62 | 17 | 8 | 1 |
| 選情預測與支持表態 | 46 | 6 | 5 | 0 |
| 口條與台風 | 41 | 13 | 18 | 0 |
| 柯志恩辯後發文與學者評論 | 41 | 4 | 7 | 0 |
| 要求道歉與造謠攻防 | 40 | 12 | 12 | 0 |
| 媒體立場與記者提問 | 38 | 1 | 5 | 2 |
| 政見具體度與實力比較 | 38 | 16 | 10 | 0 |
| 態度與時間掌控 | 24 | 2 | 15 | 0 |
「相關內容」包含媒體與名人貼文，所以會大於右側網友表態的加總。各群的網友表態有兩個方向：
- 認為柯志恩較好的比例較高：整體表現與勝負評比、低頭看稿、脫稿結辯、政見具體度。論點集中在柯志恩脫稿、臨場反應快，以及賴瑞隆看稿、回應不夠直接。
- 認為賴瑞隆較好的比例較高：攻擊風格與政見空洞之爭、財劃法與預算、態度與時間掌控。論點集中在柯志恩語氣強硬、攻擊多於政見、發言超時，以及她過去對財劃法的立場。
- 兩邊接近：口條與台風、要求道歉與造謠攻防、選情預測。同樣是柯志恩的強勢風格，一方解讀為「辯才無礙」，另一方解讀為「失態」。
「看稿」在兩方都是攻擊點：認為柯志恩較好的網友指賴瑞隆低頭看稿，也有網友反過來要求柯志恩不要看稿。
各群的代表性說法
以下從各群的網友內容中，各選一則認為柯志恩較好與一則認為賴瑞隆較好的原文，只節錄並調整空白與標點，不改寫。選取原則是論點清楚，排除純粹人身攻擊的內容；同一群內雙方的則數不同，各選一則不代表雙方聲量相當。
| 討論群 | 認為柯志恩較好 | 認為賴瑞隆較好 |
|---|---|---|
| 攻擊風格與政見 | 「賴瑞隆整場都在攻擊柯志恩，還不忘替陳其邁護航，市長候選人的水平就是這樣的嗎？」（臉書社團） | 「說得很像柯志恩化身戰神打爆了賴瑞隆……不是深藍、深白的正常人真的會愛這味？」（PTT） |
| 整體表現 | 「能在綠大於綠的高雄，可以跟賴瑞隆咬這麼緊，今天辯論也是高一個檔次」（PTT） | 「賴瑞隆的辯論……說的都是實話」（Threads） |
| 財劃法與預算 | 「對賴根本不熟……今天辯論完，才發現兩個候選人根本不同程度啊」（PTT） | 「柯志恩立委之前提出台北3%，等台北拿了預算的3%後，剩下的其他縣市再分」（PTT） |
| 看稿 | 「賴瑞隆時不時皺眉，偷偷低頭看稿……柯志恩則是把雙手背在身後，全程自信脫稿」（臉書社團） | 「柯志恩敢不敢不要看稿」（Dcard） |
| 口條與台風 | 「蔣萬安、沈伯洋、柯志恩口條跟風範都非常好」（PTT） | 「柯會用反問來回答問題，還附上個人心得和形容詞，性格太辣了」（PTT） |
| 造謠攻防 | 「賴瑞隆完全不回答被對方質疑的問題，整場辯論下來就只會扣帽子跟閃避」（PTT） | 「今天賴瑞隆很成功的讓柯志恩發飆，讓她抓狂的一面更多高雄人看到」（PTT） |
| 政見具體度 | 「那個賴瑞隆指控柯的首都3%，結果被狠狠打臉」（PTT） | 「我們希望看到的是對高雄未來的具體願景、建設藍圖與實質政見」（Threads） |
| 態度與時間 | 「太敬佩柯志恩的論述能力，已經是教科書級別」（Threads 留言） | 「賴瑞隆時間掌握的不錯……柯志恩每一題幾乎都超時」（Threads） |
也有網友認為兩人都不理想，例如 PTT 上的「就一個讀稿一個罵人」，以及「賴被電爆，柯外行。兩個都爛怎麼選？」。
媒體、名人與政治人物帳號另計
以下內容和辯論有關，但不是一般網友的評價，所以不放進前面的網友統計：
- 媒體與公眾人物發文（新聞報導、臉書粉專、YouTube、TikTok 頻道）196 則：51 則評價柯志恩較好、22 則評價賴瑞隆較好、1 則認為差不多，其餘 122 則只報導、不評價。其中短影音與影片頻道較偏向柯志恩：TikTok 的 33 則有 15 則評價柯志恩較好、1 則評價賴瑞隆較好；YouTube 的 49 則分別是 11 則與 2 則。
- 候選人、媒體與 AI 帳號在社群平台的發文 5 則：包括賴瑞隆辯論後在 Threads 說明財劃法論點的貼文、Meta AI 帳號的回覆與一則媒體帳號貼文。
- 轉述他人評價 25 則：網友轉貼名嘴或學者的評價，依標註原則不算作者本人的看法。
資料與方法
- 蒐集：以 InfoMiner 搜尋「（柯志恩 OR 賴瑞隆）且含『辯論』」，時間為 10 月 30 日下午 6 時至 10 月 31 日下午 6 時，共 2,356 則公開主文。
- 過濾與去重：排除中國大陸與香港媒體來源 34 則；完全相同內容 648 則、過短 35 則、高度相似（文字重疊 80% 以上）190 則，剩 1,449 則不重複主文。
- 依平台抽樣主文：每個平台取互動數最高的 30 則加隨機 30 則，不足 60 則的平台全取，共 415 則。
- 抽樣留言：每個平台取互動最高、且有留言的貼文最多 15 篇（同一作者最多 3 篇）抓取留言；臉書粉專另外逐篇檢查可取得留言的貼文。共約 5,500 則不重複留言，PTT、Threads、新聞網站、臉書粉專各隨機抽 120 則，臉書社團只取得 4 則，共 484 則。
- 標註：由語言模型逐則判斷是否與辯論有關、作者認為誰表現較好、可辨識的支持傾向與討論主題。人工抽查 60 則，約 9 成判斷一致。
- 分群：以中文斷詞 TF-IDF 計算相似度，再用 Louvain 社群偵測分群，並由語言模型命名。
完整的方法、各步驟參數與限制，請見大數軟體的辯論輿情分析方法論。
讀數字前先知道的限制
- 這不是民調。網路上主動發言的人不代表全體選民，各平台使用者的政治傾向本來就不同。
- 臉書、YouTube、TikTok 多數貼文的留言無法透過 API 取得；臉書粉專的留言只來自 13 篇可取得留言的粉專貼文（多為新聞媒體粉專），臉書社團幾乎只有主文。
- Threads 與 PTT 的留言集中在少數高互動貼文底下，會受發文者立場影響。
- 模型標註約有 1 成與人工判斷不同；反諷、拿另一場辯論比較的內容，以及只有表情符號的留言最容易判錯。
- 我們無法判斷帳號是否為真人，也沒有排除可能的協同發文。
資料來源
- InfoMiner 全網輿情資料庫：新聞網站、PTT、Dcard、Threads、臉書粉專與社團、YouTube、TikTok、X、LINE 社群的公開內容，2026 年 10 月 30 日 18:00 至 10 月 31 日 18:00。
- 標註與分群：大數軟體 LargitData 研究團隊。