最新！蔣萬安沈伯洋AI對決差距驚人曝光

民間大數據機構今（21）日發布「2026台北市長選舉AI民意模擬報告(V)」。研究團隊以自主研發的「矽基樣本系統」，生成17,550位依台北市12區性別、年齡、教育結構校準的AI虛擬選民，於10月19日進行全受眾模擬。在含傾向追問的對決題中，國民黨蔣萬安41.7%、民進黨沈伯洋38.0%，差距3.7個百分點，尚未決定12.9%。「絕對不會投」題中，沈伯洋則高出蔣萬安3.9個百分點。

TPOC台灣議題研究中心指出，今發布的台北市長選戰AI民意模擬的四項指標方向一致，但差距都在個位數，呈現「小幅領先、尚未拉開」格局；其中適合度差距最大（+6.4），顯示現任者的施政經驗仍是蔣萬安最穩固的優勢。

東南與西北的「行政區斷層」

• play_circle_outline 洋流揭祕！營造規模幻覺　「認知作戰」技術曝光

交叉分析顯示明顯的地理分化：信義區蔣萬安領先36.3點、松山區32.4點、中正區15.4點；大同區則由沈伯洋領先24.6點，中山區16.1點、士林區13.5點、北投區12.4點。內湖區僅差1.3點，是全市最接近的行政區。

世代與性別

20至29歲沈伯洋領先8.9點、40至49歲領先6.2點，60至69歲則由蔣萬安領先12.1點。女性虛擬選民支持蔣萬安的幅度（+7.5）明顯大於男性（−0.8）。

• play_circle_outline 淡大開講遭質疑審題目　李四川還原真相：同學熱情、被我圈粉！

第三勢力的不滿與排斥度

民眾黨支持者在支持度上兩人幾乎平分（41.3%對41.8%），但適合度題有53.7%認為「都不適合」；中間選民則有39.8%仍在觀望。「絕對不會投」題中，沈伯洋30.5%、蔣萬安26.6%，沈伯洋在信義（39.9%）、松山（38.4%）的排斥度最高。TPOC分析，沈伯洋的突破口在降低東區排斥並爭取民眾黨支持者，蔣萬安則需穩住大同、中山與年輕選民。

下載查看完整版2026 台北市長選舉 AI民意模擬報告 (V)

• play_circle_outline 沈伯洋邀公務員吐苦水　李四川酸：他們最怕像餵藥案被抹黑！

模擬方法亮點：本次模擬採「四指標交叉驗證」設計，同時測量好感度、適合度、看好度與含傾向追問的支持度，並加入「絕對不投」排斥度題；指標彼此一致才視為穩定訊號，可降低單一題目受情境設定影響的風險。

【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。

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 19 日

研究母體： 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）。

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），共體 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： 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。

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。