網友AI跑數據:蔣萬安花32%的篇幅攻擊對手 過去言論佔9%
該網友以逐字稿跑AI分析,整理出「一場辯論,兩種打法」。該網友分析,沈伯洋的提問全部與市政相關,包括市長為何未出席會議、茄冬樹遭誤砍、遮陽傘預算從1400萬元增至5000多萬元、兒虐標準,以及松山機場遷移議題為何選前才提出等。蔣萬安的提問則較像市政小考,例如市民大道橋下有幾個停車位,並在提問後說「你還真是不瞭解市政」。
第三輪中,蔣萬安將焦點轉向沈伯洋過去的言論,連續追問9道題目,逐句詢問「這句話是誰說的」;第四輪同樣追問沈伯洋的議題,並直言對方「怎麼有資格擔任首都的市長」。整體而言,沈伯洋有98%的發言談台北市政,蔣萬安則為55%,蔣萬安提到沈伯洋過往言論佔9%。
網友指沈伯洋主攻北市市政 蔣萬安攻擊沈伯洋個人
而在交叉詰問環節,兩人各有8次出題機會。交叉詰問第一輪中,沈伯洋也曾批評「上樑不正下樑歪」,但該網友指出,兩人差別在於沈伯洋攻擊的是市府4年的施政紀錄,蔣萬安則集中火力攻擊沈伯洋個人。
此外,蔣萬安回答時常轉向其他話題:被問到出席率時,他回應重大事件都由自己親自主持,並反問立法院的出席情況;被問到茄冬樹處理的SOP時,則批評沈伯洋散播不實說法,接著談營養午餐與鮮奶。統計顯示,沈伯洋的8次提問中,有6次未獲正面回答。
在攻擊對手的占比方面,申論部分沈伯洋為0%、蔣萬安為8%;交叉詰問部分沈伯洋為19%、蔣萬安為43%;媒體提問部分雙方皆為0%;結論部分沈伯洋為4%、蔣萬安為49%。有許多網友指出,用大數據跑出分析非常明確,也有人表示「沈伯洋關注市政,萬安關注沈委員」。
該網友表示,使用的是claude 的opus5.5,判斷透過Jev來判斷,強調「這是AI分析的方法,可以看我的提示詞完全沒有偏頗」。
有網友拿昨日台北市長辯論會2.7萬字的逐字稿跑AI大數據分析,掀起討論。(圖/翻攝@playanywaylab)
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