2022 新竹縣長選戰預測：楊文科贏得連任 毫無懸念
【2022 新竹縣長選舉預測】
【預測變動紀錄表】
【勝選機率與當選機會】明日投票（10/23）的機率
【Google trends 搜尋趨勢】
【2018與2014 選舉結果】
2025 大罷免預測（二）：大家應該都知道答案
【2025/ 8/23 大罷免預測】 預測說明： RPS > 0.5 → 高機率通過區 ，仍須觀察反制是否有力 RPS ≈ 0.4~0.5 → 關鍵搖擺區 ，戰術與天時決定成敗 RPS ≈ 0.3~0.4 → 低機率通過區，理論仍有可能，需結構性突破 RPS < 0.3 → 幾近不可能 ， 僅具象徵意義，需等待環境劇變 註： 1、大罷免為『無差別極端對決』模式，上表7區『仇恨動員效能轉換』無差別由0.82下調0.77 2、仇恨動員效能轉換＝HMLF × T × Q（請參考罷免預測模型說明） 3、選民結構B請參考本站： 2025 台灣選舉地理-區域立委選民結構篇。（最新數據尚未更新） 4、VHI 投票率慣性，以歷年總統與立委選舉投票率微調。 5、PPI人格形象，為預測地雷區，採保守估計，保留人格形象評價空間。 【RPS罷免預測模型說明】 在當前台灣政治對決日益極化的氛圍中，如何理性預測罷免案的成敗機率，成為公共討論的關鍵。 本篇 「RPS罷免預測模型」（Recall Passage Score）係由板主原創構思、指標設計與評分邏輯，並在模型建構過程中導入 AI 協作機制，用以輔助數據整理與演算。此為一套融合人類政治判斷與機器運算效率的協作型預測工具。 本模型不以民意調查或社群情緒為依歸，而是結合以下四大核心指標構成： RPS = （ HMLF × T × Q ）× B × VHI × PPI RPS =（仇恨動員力 × 時機動員力 × 法定門檻壓力） × 選民結構 × 選區投票率慣性 × 人格形象係數 這是一套可量化、可調整、可模擬多種政治情境的分析架構，期望能提供社會更精確的觀測工具，也促進選民對罷免制度本質與策略面向的理解。 註：「RPS罷免預測模型由板主創作，AI協作。所有邏輯與評分依據均由作者主導設計，AI僅作為技術演算與建模支援工具。」。歡迎轉載、引用，並附註出處。 【預測模型】 RPS （罷免成功分數）= HMLF × T × Q × B × VHI × PPI 註：模型說明請參考 7/26『2025大罷免預測』網頁。連結如下。 【相關預測】 請按圖連結詳細內容 → 2025/7/26 大罷免預測
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