AI選情判讀：蔣萬安辯論勝出　支持度卻只贏3.3點

台北市長候選人電視辯論會結束後，《TPOC 台灣議題研究中心》當天運用自主研發的「矽基樣本系統」，依台北市人口結構建構 17,550 名 AI 虛擬市民，讓其觀看辯論並作答。模擬結果顯示，國民黨蔣萬安的辯論表現明顯勝過民進黨沈伯洋，整體表現評價領先 10 點；但 72.0% 的 AI 市民支持態度完全未變，換票效果有限，兩人投票支持度僅差 3.3 個百分點。整體而言，辯論較像是替既有支持者「固盤」，而非促使選民轉向，選戰仍是近身戰。這項結果來自 AI 虛擬人口的普查模擬，並非真實選民民調，僅供判讀模型設定下的意向趨勢與政情變化。

針對「哪一位候選人整體表現最好」，38.6% 的 AI 市民選擇蔣萬安，28.4% 選擇民進黨沈伯洋，另有 30.0% 認為兩人表現相近。模擬結果顯示，蔣萬安在 12 個行政區中的 9 區領先，松山區（+33.1）、信義區（+31.1）；沈伯洋則在大同區（–7.9）、中山區（–3.2）小幅領先。

《TPOC 台灣議題研究中心》指出，在20至29歲族群中，兩人的表現評價相近（28.0%對27.8%），且有40.5%未表態，此比例為各年齡層中最高。

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《TPOC 台灣議題研究中心》表示，辯論會後，支持態度的變化有限。72.0% 的 AI 市民支持態度完全未變，18.0%「更加支持原本看好的候選人」；轉向其他候選人的比例為 2.1%，由猶豫轉為確定的比例為 2.7%。整體而言，辯論較偏向鞏固既有支持者的立場，對爭取其他候選人支持者的效果有限。這項效果隨年齡增加而提高：70 歲以上有 29.4% 更加堅定，20–29 歲則為 7.0%。中山區是唯一例外，有 10.5% 原本猶豫的市民在辯論後做出決定，高於全市的 2.7%。

《TPOC 台灣議題研究中心》分析指出，蔣萬安在辯論整體表現上的優勢，到了好感度評價便明顯縮小：36.9% 的 AI 市民對蔣萬安較有好感，34.2% 對沈伯洋較有好感，差距僅 2.7 點。在 20–29 歲族群中，沈伯洋的好感度領先 10.3個百分點，為其相對較強的族群。在兩人對決的投票意向上（含傾向），AI 市民有 42.3% 支持蔣萬安、39.0% 支持沈伯洋，另有 11.6% 尚未決定、4.1% 兩人皆不支持。至於「看好誰會獲勝」，44.5% 看好蔣萬安，39.2% 看好沈伯洋。

從行政區分布來看，蔣萬安相對領先的區域包括松山（+35.6）、信義（+32.6）、中正（+13.1）、大安（+10.1）、萬華（+9.4）及文山（+7.9）；沈伯洋相對領先的區域則包括大同（–23.6）、中山（–14.7）、士林（–13.1）、北投（–12.4）及南港（–6.9）。其中，中山區的模擬結果與過去的藍綠基本盤不同，值得觀察。內湖（–0.9）則屬於選情拉鋸區。依性別觀察，蔣萬安在女性選民中領先 7.4個百分點，男性選民則由沈伯洋小幅領先 1.4百分點。

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藍綠支持者大致維持原有陣營選擇，選戰結果可能受到兩個關鍵群體影響：第一、中間選民：兩人各獲 27.3%，支持度相同，但仍有 35.3% 尚未決定，是全場最大的變數。第二、民眾黨支持者：沈伯洋 42.6%、蔣萬安 41.7%，另有 8.1% 表示兩人都不支持。

「絕對不會投給誰」的題目，顯示兩位候選人都有一定程度的排斥：31.4% 絕對不投沈伯洋，26.8% 絕對不投蔣萬安。在民眾黨支持者中，排斥沈伯洋的比例（28.1%）高於排斥蔣萬安（20.3%）。就模擬結果而言，沈伯洋若要擴大支持，可能需要降低選民的排斥感；蔣萬安則可將辯論表現的優勢，轉化為年輕選民的好感度。

本次研究調查單位為《TPOC 台灣議題研究中心》，計畫主持人為創辦人陳丕舒。出資者為影響力數據股份有限公司。辦理時間之模型執行日為 2026 年 11 月 3 日。研究母體為台北市具投票資格的選舉人，約209 萬人（依中選會 2024 年總統副總統選舉選舉人數）。

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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），依台北市選舉人的性別、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17,550 個，並對全部代理人施測，屬於虛擬母體的全體普查。使用模型為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17,550 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。

《TPOC 台灣議題研究中心》特別聲明：本次研究結果由 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。