桃園AI民調！張善政大勝12.9%　13區全勝

距離縣市九合一選舉投票還剩31天，TPOC台灣議題研究中心今（28日）發布「2026桃園市長選舉AI民意模擬報告（IV）」。結果顯示，在國民黨張善政與民進黨黃世杰的雙人對決中，張善政領先12.9個百分點。

TPOC台灣議題研究中心針對桃園市長選舉的研究，以自主研發之「矽基樣本系統」，生成13,789個桃園市AI虛擬受眾代理人全數施測。結果顯示，在國民黨張善政與民進黨黃世杰的雙人對決中，張善政以47.2%對34.3%領先12.9個百分點；另有15.0%尚未決定或觀望、3.5%都不支持或投廢票。

其他指標同樣呈現張善政明顯領先。選情看好度張善政48.8%、黃世杰34.8%，差距達14.0點，為四項指標中最大；個人好感度42.9%比31.1%，領先11.8點；「誰較適合擔任桃園市長」則為36.1%比26.3%，領先9.8點，但也有11.3%認為兩人都不適合、14.5%表示沒意見或無感。此外，有3.7%受眾表示不認識候選人。

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地區方面，張善政在全市13個行政區皆居領先。優勢最大的是復興（51.1%比26.9%）與龍潭（52.0%比29.8%），差距逾22點；人口大區平鎮（49.7%比32.9%）、中壢（48.8%比32.2%）領先逾16點，桃園區（47.0%比34.6%）、八德、龜山亦領先逾11點。相對地，濱海地區差距明顯收斂，新屋僅以40.9%比38.2%領先2.7點，觀音（42.8%比38.1%）、大園（44.5%比37.7%）也在7點以內，為黃世杰較有機會突破的區域。

年齡方面，張善政在各年齡層均居前，且呈現年齡越高、差距越大的趨勢。50歲以上三個年齡層均領先18點以上，70歲以上達52.8%比32.6%；20至49歲各層則領先6.8至8.6點，其中20至29歲有24.5%尚未決定，為各年齡層最高。性別方面，女性支持張善政48.8%比33.0%，領先15.8點，高於男性的10.0點。學歷方面，國小以下領先19.2點，大學學歷者則為44.4%比34.4%。

政黨認同上，國民黨與民進黨支持者高度歸隊，分別有94.2%、93.8%支持自家候選人。台灣民眾黨支持者支持張善政45.6%、黃世杰36.0%，張領先9.6點。中間選民則有41.2%尚未決定，支持兩人比例為28.8%與25.8%，適任度上兩人更僅10.1%比10.7%，另有逾七成表示無感或觀望。研究團隊分析，中間選民對兩人的評價尚未定型，將是後續選戰的主要變數。

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本次模擬於2026年10月26日執行，母體為桃園市符合投票資格之選舉人約184萬9千多人，依性別、年齡、行政區等結構按比例生成AI代理人並全數施測，經費為自籌。本結果係由AI虛擬受眾模擬產生，反映模型架構下虛擬人口之意見結構，並非針對真實選民進行之抽樣民意調查，不適用抽樣誤差計算，僅存在模型演算法、情境設定及代理人模擬之系統性偏差。

【研究方法與調查說明】

．調查單位與主持人：TPOC台灣議題研究中心；計畫主持人為創辦人陳丕舒。

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．出資者：影響力數據股份有限公司。

．辦理時間：模型執行日為2026年10月26日。

．研究母體：桃園市具投票資格的選舉人，約184 萬 9 千多人（依中選會2024年總統副總統選舉選舉人數）。

．樣本建構與規模：本研究不採隨機抽樣，而是使用本中心的「Silicon Sampling矽基樣本技術」。研究團隊以大型語言模型（LLM），依桃園市選舉人的性別、年齡、教育程度、歷年政黨票分布，以及各縣市人口結構，按比例生成AI虛擬受眾代理人（AI Agent），共13,789個，並對全部代理人施測，屬於虛擬母體的全體普查。

．使用模型：OpenAI GPT-5.4 mini（2026-03-17版），模型黨性偏誤已進行後處理。

．誤差說明：本研究是對全體13,789個AI代理人的普查模擬，不是機率抽樣，所以不適用傳統民調以常態分配計算的抽樣誤差。

．研究限制：代理人的意見來自模型對母體與輿情的推估，可能放大媒體能見度高的論述，並低估未表態或政治冷漠的族群。

．特別聲明：本結果由AI虛擬受眾模擬產生，用來呈現在模型設定與社群語意環境下，虛擬人口的意向趨勢與政情推演，可作為選情研判與策略兵推的參考。本研究不是對真實選民進行的電話或實體抽樣調查，不代表實際投票行為。