評論|立選數據分析:九龍東選區,候選人Facebook經營不善?

相較其他選區,九龍東選區Facebook一個月內的不重複互動人數,仍沒任何候選人名單突破一萬人,表現相對較差。
九東候選人人民力量成員譚得志。

編按:2016年香港立法會選舉將至,研究機構「思為策略」將於《端傳媒》撰寫一系列文章,以收集得來的線下和線上數據,分析各區選情,提供傳統滾動民調以外的視角。惟由於研究團隊的運算資源有限,除了第一篇(九龍西選區)有候選人的 Facebook 不重複互動人口的長期追蹤分析之外,其餘數區皆會改為分析各候選人之間,Facebook 不重複互動人口的重疊度,嘗試分析各候選人在網絡的互相影響關係。

九東候選人人民力量成員譚得志。
九東候選人人民力量成員譚得志。

今屆立法會選舉名單數目眾多,調查機構在進行任何傳統民意調查工作時,調查員讀出冗長的候選人名單已需時甚多,受訪者未必有耐性聽畢完整名單後才選擇,故常出現結果大起大落的情況,亦因此得出的數據也未必能作準確的進一步分析。然而,在當下的選舉工程中,從事政治的朋友最需要評估的,其實是不同候選人的「選票可能流向」。舉一個例,建制派的長年支持者,相對難接受泛民主派、本土派的候選人,但他們可以選擇投票予同一選區的其他建制派候選人。

在過去的日子,從事政治的朋友一直都缺乏穩定的方法,去評估不同候選人的「選票可能流向」。但當競選工程進入尾聲,各陣營都已展開了最後一波的宣傳,他們心中只會剩下兩個問題:「我要從誰的身上搶票」跟「誰會搶走我的票」。

根據我們團隊長期研究政治行為的分析,年齡愈高的選民,投票行為、取向愈趨穩定;而愈年輕的選民,轉換投票意向的機率就愈高,這是全球可見的現象。香港的社交媒體使用人口的結構,並不等於香港的整體選民結構,無法單靠社交媒體數據推斷選舉結果。不過,香港的社交媒體滲透率位列全球第二,當中很多是年輕人(年齡介乎10至34歲人士使用互聯網比率幾達100%)。正如前述,年輕人的投票取向變化很大,他們接觸候選人的 Facebook 專頁資訊,對他們的投票意向有一定影響。因此,分析候選人名單 Facebook 專頁的不重複互動人口重疊情況,有助我們評估各名單在 Facebook 影響對手的力量高低,對部署搶奪年輕人選票的策略,具有一定參考價值。

九龍東選區分為觀塘和黃大仙兩個行政區,選民人數為60萬,共會選出5個議席。今屆選舉有12張名單競逐5個議席,為競爭較小的一區。九龍東近年的選舉結果,均顯示大黨在這區具有相當優勢。上屆四名在九龍東當選的議員,有三名均選擇在同區角逐連任,而有一名則選擇排名單第二,希望順利交棒。外間的關注焦點,均落在民建聯和公民黨是否可以順利交棒予黨的新一代。

線下「選民結構」分析

上圖的分類解釋如下:

深藍:若出來投票,一定會投票給建制派候選人,且投票率極高。

淺藍:若出來投票,較偏向投給建制派候選人,投票率稍低。

中間選民:不一定出來投票,且對各政黨沒有特別偏好,投票率較低。

淺黃:若出來投票,較偏向投給泛民主派或本土派候選人,投票率稍低。

深黃:若出來投票,一定會投票給泛民主派或本土派候選人,且投票率極高。

從九龍東選區選民結構來看:泛黃、中間與泛藍選民分別為26.42%、52.46%與21.12%,泛黃票源比泛藍多5.3%,差距比九龍西選區少。其中泛黃當中未決定投票意向,甚至未決定是否投票的淺黃選民(8.11%),約等於深黃(18.31%)的四成四。

我們再將九龍東的兩個行政區域黃藍選民比例分拆出來,得出以上圖示。

三區行政區,均呈現黃大於藍的格局。藍黃差距最大的區域為黃大仙區,泛黃、中間、泛藍選民分別為28%、50%、22%,黃藍相差6%。而藍黃差距最小的區域,則為觀塘區:泛黃、中間、泛藍選民分別為25%、54%、21%,黃藍相差4%。

對建制派來說,鞏固和動員九龍東選區深藍支持者的票源,為他們最重要的工作。而分區中,深藍選民在兩區比例相近:觀塘區(14.63%)、黃大仙區(13.69%)。

至於泛民主派和本土派,他們則要爭取更多的地區樁腳(地區勢力)支持,同時需要透過媒體以及強化各種互動(如落區派傳單)以傳遞政治訴求,以動員淺黃選民參與投票。尤其是在九龍東中,中間選民比例高達52%,本土派和泛民主派名單眾多,唯有刺激新的票源(例如中間選民),才有望突圍而出。當然對傳統泛民主流政團來說,黃大仙的深黃選民比例最高,因此他們也必須在此區做好票源鞏固工作。

線上「不重複互動人口流向」分析

上述圖表,是7月19日至8月20日,九龍東選區各候選人名單 Facebook 的不重複互動人口。在這個統計中,有部分候選人的政治聯繫和媒體都未納入計算當中。例如譚文豪、譚得志、胡穗珊、胡志偉、柯創盛、黃洋達,都未有計及他們的政治聯繫和所屬媒體,因為政黨和媒體的 Facebook 影響力並不完全與選區有關;呂永基名單並沒有相關的粉絲專頁,故亦無法測量他在 Facebook 的表現;東九龍社區關注組的陳澤滔,因為他的個人專頁自去年區議會選舉後,就沒再經營,因此我們唯有以東九龍社區關注組計算陳澤滔的數據。

根據最新的數據和計算,公民黨的譚文豪與梁家傑,是所有候選人名單中表現最優秀的一組,一個月的不重複互動人數為7046人(譚梁兩個專頁的總和)。第二名則為熱血公民的黃洋達:4732人,第三名為東九龍社區關注組的陳澤滔。可是,相較其他選區,九龍東選區 Facebook 一個月內的不重複互動人數,仍沒有任何候選人名單突破一萬人,社交媒體表現相對較差。

不過,我們再進一步計算不重複互動人口的「硬性支持」比例(平均每週互動超過一次的比例),這區的「硬性支持」比例較高。而屬於建制派的民建聯柯創盛名單、工聯會黃國健名單,其硬性支持者比例分別有26.15%、25.53%,在九龍東各組名單中佔據第二名與第三名,比例相當穩定。

整體而言,從不重複互動人口以及硬性支持者比例來看,我們並無法在九龍東眾多候選人名單當中,找到在 Facebook表現具有絕對優勢的名單。換句話說,我們認為此區的候選人名單,並沒有任何候選人透過 Facebook 的個人專頁,成功創造出選舉中的優勢。當然,如果代表「意識形態」的《熱血時報》和各政黨專頁納入計算之中的話,熱血公民的黃洋達將會大大加分。

不過,從各名單 Facebook 專頁之間不重複互動人口的重疊度分析,還是能看出候選人互相影響的能力差距。專頁的不重複互動人口,通常會有部分與其他專頁重疊,而重疊人口佔「專頁總互動人口」的比例愈高,代表該專頁受其他專頁的影響愈大。舉例來說,名單 A 的 Facebook 有100個不重複互動人口與名單 B 重疊,該100人佔名單 A 總互動人口的10%,但佔名單 B 的50%,即表示名單 A 在網上宣傳的效果,將較能牽動名單 B 的選情變化。

我們將各名單專頁的不重複互動人口,與其他名單專頁的不重複互動人口,前三名的重疊比例整理出來,以理解在 Facebook 上候選人之間的相互影響關係:

從此圖表當中,我們可以清楚觀察到建制派跟泛民主派、本土派之間壁壘分明。建制派候選人普遍都跟其他建制派有很頻繁的交叉影響,而當中與柯創盛名單交叉影響最多。非建制派方面,不少名單與譚文豪名單有較多的交叉影響。而值得留意的是,不重複互動人口第二多的黃洋達,只有與陳澤滔有較高的交互影響,這代表黃洋達的不重複互動人口,與其他候選人名單有較大的差異。從選舉行為分析的角度來看,從 Facebook 接收到黃洋達資訊並且有參與互動的人,較少接收到同區其他候選人的 Facebook 資訊,故可以解讀成黃洋達的支持者較為堅定,不會隨便改變投票意向。

大局幾近已定 變數甚少

2012年的立法會選舉,九龍東建制派取得三席,而泛民主派只得兩席。今屆立選,建制派方面民建聯轉派柯創盛出選,爭取接替陳鑑林的議席,而謝偉俊和黃國健則爭取連任。按常理而言,九龍東的泛民主派和本土派票源多於建制派,單憑泛民主派與本土派票源,理應可以取得三席。然而,泛民主派與本土派名單眾多,票源分散,爭取第三席具有相當難度。

建制派來說,全區深藍的比例只達14.24%,但因為中間選民眾多,代表有一大群固定不投票的選舉人口存在,不會參與選舉,選情變相較為穩定。同時,泛民主派和本土派候選人的專頁經營效果不佳,因此難以吸引中間選民參與投票,而這情況相對有利建制派的選情。相比之下,組織票在選舉當中變得至為關鍵,而組織票亦足夠三名建制派候選人進入議會,因此柯創盛、黃國健、謝偉俊以當下的形勢而言,應該可以順利當選。

而非建制派方面,雖然泛黃票源甚多,但礙於名單眾多,泛黃票源分散,不利泛民主派與本土派選情。而泛民主派與本土派當區名單的 Facebook 經營效果不佳,難以透過專頁突圍而出,吸引游離選票,撼動整個選情。泛民主派當中,以公民黨上屆在這區奪得41669票的實力,加上譚文豪在 Facebook 表現較穩定,其當選機率應該非常高;民主黨胡志偉的 Facebook 經營不善,導致其工作未能在 Facebook 傳播,因此他的票源只能停留於傳統的組織票和地區票,吸引淺黃和中間選民支持。黃洋達雖然不重複互動人數在本區排第二,加上熱血公民 Facebook 影響力也強,不過進一步分析其互動人數的行為,能觀察到黃洋達與其他候選人互動情況並不多,這代表黃洋達無法透過其專頁,獲得更多其他候選人支持者的關注,影響其吸引鐵票以外票源的能力。可是,黃洋達上屆立選也取得36608票的選票基礎,加上如上述線上分析所顯示,其支持者較為堅定,所以我們考慮到這一點,將其列入最後變數名單。

總括而言,此區的議席與上屆差不多,大局幾近已定,而將來變數甚少。

目前安全名單:譚文豪、胡志偉、黃國健

當選機率大名單:謝偉俊、柯創盛

最後變數名單:黃洋達

(思為策略,利用數據分析華人政治行為的研究機構)

讀者評論 0

會員專屬評論功能升級中,稍後上線。加入會員可閱讀全站內容,享受更多會員福利。
目前沒有評論