美國期中選舉翻盤牽動九合一？最新AI模擬結果出爐

美國期中選舉民主黨取得大勝，共和黨則遭遇重大挫敗，台灣各界關注是否對九合一大選產生影響。TPOC台灣議題研究中心今（6日）公布AI模擬結果，數據顯示，六都當中，約六成一至六成四的受眾表示「沒有影響」，美國選舉翻盤情境對台灣地方選舉的外溢效果有限，主要作用在強化綠營基本盤。

TPOC透過「Silicon Social 矽基樣本系統」，於11月5日對六都共112,833位AI虛擬選民進行全體模擬。結果顯示，六都約六成一至六成四的受眾表示「沒有影響」；表示投票意願增加者（18.8%～21.6%）僅略多於意願減少者（16.8%～17.9%），淨效應只有+1.5至+4.7個百分點，外溢屬「小幅且選擇性」。TPOC指出，台北受眾對國際新聞關注度為六都最高，但受翻盤情境觸動的淨效應卻最低。

TPOC表示，六都的民進黨支持者的淨動員介於+9.6至+15.7，國民黨支持者則小幅轉為負向（−1.5至−4.1）。在中間選民的部分，則呈現出「一熱一冷」：「沒有影響」比例僅54%～56%，增加與減少的比例同步偏高，淨效應在−1.3至+2.5之間擺盪。

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TPOC也針對北北桃中進一步分析，數據顯示，在台中，藍綠動員落差最大（19.8個百分點），綠營淨+15.7、藍營−4.1，中間選民亦微幅正向（+1.7）。但模擬母體中國民黨認同者（7,089人）明顯多於民進黨（4,754人），動員優勢能否轉化為票數仍有結構限制。

在桃園，20-29歲淨+5.5，為四都年輕族群最高；中間選民（+0.4）、民眾黨支持者（+2.2）皆小幅正向。

在新北，藍綠落差為17.2，但中間選民微幅負向（−0.7）。鶯歌（+8.3）、貢寮（+8.0）、八里（+7.7）、三重（+4.2）相對正向；板橋、新莊、中和等大區僅+1.0至+1.6，三芝則出現反向（−8.2）。

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TPOC指出，台北受激勵者以「台海與國際情勢危機感」為主要動因（35.2%，六都最高），「自身陣營獲得鼓舞」僅25.9%；另外，中間選民（−1.3）與民眾黨支持者（−2.0）皆為負向。

TPOC分析，意願增加者中，藍綠支持者約四成因「自身陣營獲得鼓舞」；中間選民則以「國際情勢危機感」與「公民義務被喚醒」為主，「陣營鼓舞」僅16%～18%。美國選舉翻盤情境對台灣地方選舉的外溢效果有限，主要作用在強化綠營基本盤。台中與桃園的動員結構對綠營相對有利，但新北與台北因中間選民冷淡甚至反向反應，翻盤難度較高。

【研究方法與調查說明】

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．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／TPOC 計畫自籌與自行研發。

．辦理時間：模型執行日為 2026 年 11 月 5 日（報告發布日為 2026 年

11 月 6 日）。

．研究母體：台灣六直轄市（台北市、新北市、桃園市、台中市、台南市、高雄市）具投票資格的選舉人，共約 1,350 萬人（依各直轄市戶政統計數據與選舉人人數）。

．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 Social∞ 矽基樣本系統」。研究團隊以大型語言模型（LLM），依六都各行政區選舉人的性別、年齡、教育程度與歷年政黨票分布，按比例生成 AI 虛擬受眾代理人（AI Agent），六都共計 112,833 個（台北市 17,550 個、新北市 26,771 個、桃園市 13,789 個、台中市 18,971 個、台南市 15,453 個、高雄市 20,299 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 112,833 位 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、網路或實體抽樣調查，不代表實際投票行為。