洋流奇蹟！沈伯洋只輸蔣萬安1.2%　楊智伃呼籲：快辭不分區立委

2026台北市長選舉，最新民調顯示尋求連任的台北市長蔣萬安支持度為41.7%、民進黨台北市長參選人沈伯洋支持則為40.5%，雙方僅差1.2個百分點。對此，國民黨前發言人楊智伃大酸，強烈呼籲：沈伯洋不要再猶豫了，立刻辭去不分區立委！她甚至大膽預言，未來沈伯洋的洋流還會繼續外溢，支持度一路突破50%、80%，最後拿下台北市100%的支持！

針對民調結果，楊智伃也隨即在臉書發文表示，科學的盡頭是玄學、是魔法！這份奇蹟民調，麻瓜們看不懂的！5月27日TVBS民調，蔣萬安58%、沈伯洋30%，沈伯洋落後整整28個百分點。到了9月16日，信民協會民調竟然變成蔣萬安41.7%、沈伯洋40.5%，只差1.2個百分點！

楊智伃狠酸，短短112天，沈伯洋追了26.8個百分點，平均每天追0.24個百分點。按照這個無人能及的追趕速度，再過5天就會黃金交叉！現在距離勝選只剩最後一步：沈伯洋應該立刻辭去不分區立委，展現破釜沉舟、參選到底的決心！只要一辭立委，台北市長就穩了！

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（圖／本報資料照片） — 楊智伃直言，這份民調愈看愈神奇，可以說是沈伯洋創造出的魔法。（示意圖/資料照）

楊智伃直言，這份民調愈看愈神奇，可以說是沈伯洋創造出的魔法！是奇蹟！讓她來為各位麻瓜解釋一下：一、藍、白、中立都是蔣萬安贏，結果民調卻成五五波。國民黨認同者，蔣萬安拿96.1%；民眾黨認同者，蔣萬安拿88.5%；就連中立、看人不看黨的選民，蔣萬安也是31.7%對25.9%領先。藍的蔣萬安贏、白的蔣萬安贏、中立選民還是蔣萬安贏，那沈伯洋究竟靠什麼追到只差1.2%？

楊智伃指出，答案就在神奇樣本裡：這份民調的國民黨認同者只有262人，民眾黨58人，民進黨認同者卻有352人。若按照報告合併分類，泛綠樣本404人、泛藍306人，泛綠整整多98人、多出9.1個百分點。泛綠37.5%、泛藍28.4%，真的符合台北市的政黨結構？所以沈伯洋碰風吹起跨黨派洋流，魔法神奇的程度可以完全翻轉整個台北政黨傾向？「伯洋，太神奇了」！

楊智伃更指出，蔣萬安輸大安、卻贏大同，魔法世界的奇幻不是麻瓜能懂的。按照這份民調，蔣萬安在北投、松山、信義、大同、文山領先，卻在士林、南港、內湖、中山、中正、萬華及大安落後。然後國民黨籍現任台北市長蔣萬安，在大安區輸給沈伯洋，反而在大同區大贏15.8個百分點。這份民調的魔法成分與神奇元素，甚至奇蹟到恐怕連綠營都解釋不了蔣萬安「輸大安、贏大同」究竟是什麼神奇選民結構，科學的盡頭就是玄學！

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民調專家戴立安與台北市信民兩岸研究協會合作，今日公布2026台北市長最新民調。該民調詢問台北市民，「只剩2個多月就要選舉台北市長，根據報導有以下6位登記參選，如果現在投票，您可能會投給誰？」結果顯示，有41.7%表示會投國民黨蔣萬安、40.5%投民進黨沈伯洋。至於該民調的政黨傾向方面，有24.3%表態支持國民黨、民進黨支持者32.7%、民眾黨支持者5.4%，而認為自己中立、選人不選黨的民眾有25.5%。

一、本次民調委託單位：台北市信民兩岸研究協會。
二、調查規劃：戴立安（問卷設計與分析，由畢肯市場研究公司執行電訪）。
三、調查範圍：台北市。
四、調查對象：設籍在調查範圍，年滿20歲的民眾。
五、調查時間：2026年9月16日至9月18日。
六、調查方法：由訪員進行的電腦輔助電話訪問方式（ Computer Assisted Telephone Interviewing CATI ）。
七、抽樣設計：住宅電話與行動電話雙架構抽樣，2025 年家庭收支調查台北市住宅電話普及率為 82.63％，家戶行動電話普及率為99. 30％。本案在 CATI 系統內建中華電信台北市住宅電話電腦資料庫進行隨機跳號抽樣。因該電話號碼簿登載未劃分行政區，而且行政區市話局碼有部分重疊，因此對局碼與用戶碼排序後採「系統隨機抽樣」systematic random sampling 並為避免未登錄電話號碼的家戶無法被抽中，抽取電話門號後在 CATI 系統主機分派撥號前，再以隨機跳號替換該門號末2碼以觸及未登錄住宅電話。本案行動電話號碼樣本主要來源依數位發展部公布的「行動通信號碼核配現況」編碼字首（即前5碼）抽樣，並對後5碼進行隨機跳號處理，次要來源彙整自既往調查台北市行動電話號碼，行動電話號碼樣本以主要來源優先、次要來源為輔，由系統派號予訪員進行訪問。
八、樣本規模：成功完訪1076人（住宅電話752人、行動電話324人），合併樣本在信賴水準95%時的抽樣誤差最大值為±3.0%。

據《中天新聞網》以中選會數據資料建構的「選舉資料庫」的數據分析，在2022年台北市長的選舉結果可以發現，代表國民黨的蔣萬安得票率是42.29%、代表民進黨的陳時中得票率是31.93%、獲民眾黨支持的黃珊珊得票率是25.14%。以上三人的得票數做為台北市選民結構的參考數據。