AI章魚哥》2026/11/28台北市選戰 蔣萬安險勝、藍白議員過半
2026年九合一選舉將於11月28日投票，台北市長及市議員選戰進入最後衝刺。依據截至11月9日已公開的候選人名單、歷屆選舉得票、不同機構民調及藍白合作動態，AI選情分析提出「蔣萬安險勝、藍白議員合計過半」的可能情境。其中，藍白能否整合市長選票，以及議員候選人之間的票源分配，成為影響結果的重要變數。
這項分析是AI依據公開資料產生的情境推演，不是實際開票結果，也不代表最終選舉結果。「險勝」是對接近選情的情境描述，並非已計算出確定票差。
本屆台北市長選舉共有六人參選，包括國民黨蔣萬安、民進黨沈伯洋，以及郭璽、林志成、蕭文乾、唐新民。AI分析認為，現有公開資料顯示，勝選競爭主要集中在蔣萬安與沈伯洋兩人之間。
在民調判讀上，分析同時參考有利不同候選人的調查結果。聯合報與震傳媒委託山水執行的10月調查顯示沈伯洋領先；TVBS於10月31日進行的調查，以及ETtoday於11月1日至3日進行的調查，則顯示蔣萬安領先。由於訪問日期、調查方式及受訪者結構不同，不能只挑選其中一份，就認定任何一方已經穩操勝券。
AI綜合判讀，蔣萬安具備現任市長基礎，加上藍白合作已有實際站台與協調動作，因此在勝選條件上略占優勢；但沈伯洋在多份調查中展現競爭力，使「蔣萬安險勝」只能列為可能情境，尚不能視為已確立的選舉走向。
藍白合的效果，也不能用歷屆選票直接相加。2022年黃珊珊在台北市長選舉取得34萬2,141票，但這批選民不等於目前認同民眾黨的選民。公開民調顯示，兩種分類的投票傾向存在差異，意味著藍白合作雖有利整合，仍不能假設黃珊珊的舊選票會全部流向蔣萬安。
市議員方面，AI針對士林北投、內湖南港、松山信義、中山大同、中正萬華及大安文山六個區域選區，以2022年選舉結果為基礎，搭配本屆參選名單及黨籍變動，提出一組工作情境：國民黨27席、民進黨23席、民眾黨5席、其他政黨及無黨籍合計4席，共59席。
上述席次是條件式推演，並非六區候選人民調的測量結果。 在這組情境下，國民黨與民眾黨合計32席，即使尚未計入兩席原住民議員，也已達全議會61席的過半門檻。
六區觀察重點包括：內湖南港民進黨能否由三席推進四席、中正萬華吳怡萱能否突破，以及松山信義許甫是否能替民眾黨新增席次。大安文山則須留意邊緣席次競爭，不能把現任身分直接視為當選保證。
分析也提醒，民眾黨增加席次，不必然等於藍白合計增加席次。若新增白營席次主要取代國民黨，改變的將是兩黨在議會中的分配。藍白合作能否同時有利市長與議員，仍須觀察實際投票及票源分布。
資料說明：本文由AI依據截至2026年11月9日已公開資料整理與推演，未進行新的民意調查，亦未建立經歷屆驗證的選舉預測模型。所有勝負及席次描述均有不確定性，最終結果以中央選舉委員會正式公告為準。
分析資料：
截至2026年11月9日，AI的判斷是：台北市長選戰偏向蔣萬安連任，但信心有限；議員選戰偏向藍白合計維持多數，民眾黨有增加席次的機會。 不過，現有公開資料不足以負責任地宣布市長「穩贏」，也不足以排出六個議員選區的精確當選名單。
以下把已確認數據、分析判斷、條件式席次推演分開。推演不是民調結果，也不是具有統計信賴區間的預測。
先說明資料怎麼取捨。 候選人身分以選委會最新名冊為準；歷史選票以中選會資料、政大選舉研究中心及中央社交叉核對。民調同時納入有利蔣萬安與有利沈伯洋的結果，並檢查調查日期、委託者、電話或網路方式。不同媒體轉載同一份民調，只算一份證據。
AI不會直接替機構貼上政治標籤後加減分：媒體政治立場、調查方法及實際機構偏差，是三件不同的事。 目前尚未取得足以估計各機構固定偏差的完整資料，因此以下採交叉比較及敏感度判讀，不宣稱已完成「機構效應校正」。
市長選戰是六人參選、兩人競爭勝選。
選委會10月27日名冊確認，六位候選人如下。cec.gov.tw
| 號次 | 候選人 | 推薦政黨 | 我的結果判斷 |
|---|---|---|---|
| 1 | 郭璽 | 台灣麻將最大黨 | 尚無足以支持其進入勝選競爭的證據 |
| 2 | 林志成 | 無黨籍 | 尚無足以支持其進入勝選競爭的證據 |
| 3 | 沈伯洋 | 民主進步黨 | 具備實質勝選機會，不能視為陪榜 |
| 4 | 蕭文乾 | 臺灣SoR無法黨 | 尚無足以支持其進入勝選競爭的證據 |
| 5 | 蔣萬安 | 中國國民黨 | 目前較可能當選，但僅屬低信心領先判斷 |
| 6 | 唐新民 | 三勢團結促進聯盟 | 尚無足以支持其進入勝選競爭的證據 |
其他四位候選人的第三至第六名順序，AI不做預測。其支持度接近小樣本調查難以穩定辨識的範圍，硬排名沒有實際依據。
近期可查證的主要調查，分歧相當大：
| 調查／委託單位 | 訪問日期 | 方式、有效樣本 | 蔣萬安 | 沈伯洋 | 差距 |
|---|---|---|---|---|---|
| 信民協會／畢肯，戴立安設計分析 | 10/14–16 | 市話＋手機，1,075人 | 33.3% | 50.3% | 沈＋17.0點 |
| 震傳媒／山水 | 10/18–19 | 市話，1,074人 | 39.0% | 42.8% | 沈＋3.8點 |
| 聯合報 | 10/20–22、25 | 市話＋手機，1,115人 | 41% | 45% | 沈＋4點 |
| TVBS | 10/31 | 市話，1,747人；支持度題為有投票意願者1,666人 | 46% | 42% | 蔣＋4點 |
| ETtoday民調雲 | 11/1–3 | 封閉式網路問卷，1,853份 | 50.7% | 41.9% | 蔣＋8.8點 |
信民數據及方法可由今周刊報導核對；震傳媒、聯合報、TVBS可追溯原發布資料；ETtoday這一波數據以聯合報報導核對。news.nextapple.com
另外，韜略學會委託窩窩科技於10月31日至11月1日進行的AI電話調查，公布沈52.6%、蔣35.3%，樣本1,436人。AI將它列為需要觀察的不同方法結果；在尚未取得充分方法驗證及可比較紀錄前，不給它與成熟人工電訪相同的判讀權重。這個處理基於方法透明度，不能只因結果有利某一方就納入或排除。wwmt.com.tw
這些資料支持三個判斷：
- 沈伯洋已經進入競爭區。 多家調查出現領先，不能用年初或年中的大幅落後來描述現在選情。
- 蔣萬安仍有勝選優勢，但不能說已獲跨機構一致確認。 較晚完成的TVBS與ETtoday調查對蔣有利，其他調查則提出相反訊號。
- 不能把不同機構的數字接成同一條趨勢線。 日期、受訪母體、訪問方式及題目不同，不能僅憑上述表格就認定「辯論讓選情翻轉」。
尤其，網路會員樣本即使公布抽樣誤差，也不能把該數字理解為已涵蓋會員招募、未回覆及涵蓋不足等全部誤差；電話調查同樣存在非抽樣誤差。機構分歧應反映在較低的預測信心上。
藍白合確實有利蔣萬安，但不能把2022黃珊珊的票全部加過去。
歷史基準如下：
| 選舉 | 國民黨候選人 | 民進黨候選人 | 黃珊珊／柯文哲 |
|---|---|---|---|
| 2022台北市長 | 蔣萬安575,590票，42.29% | 陳時中434,558票，31.93% | 黃珊珊342,141票，25.14% |
| 2024總統在台北市得票 | 侯友宜587,258票，38.08% | 賴清德587,899票，38.13% | 柯文哲366,854票，23.79% |
2022數據由中央社引述選委會結果，2024數據由政大選舉研究中心整理中選會資料。中央社 CNA
2024侯、柯得票率相加為61.87%，這只是不同候選人選票的算術總和，不是2026蔣萬安的預測得票率。
更有判讀價值的是：
| 受訪者分類 | 查到的訊號 | 意義 |
|---|---|---|
| 目前認同民眾黨者 | 震傳媒72.6%、聯合報75%、TVBS最新80%、ETtoday78.1%支持蔣 | 藍白合作已有相當程度的市長票整合 |
| 自述2022投黃珊珊者 | TVBS10月上旬：53%支持沈、39%支持蔣；聯合報：55%支持沈、38%支持蔣 | 黃珊珊舊選民與目前民眾黨認同者，不能當成同一群人 |
上述是各調查的子樣本結果，誤差通常大於全體樣本；過去投票對象也存在回憶及自我陳述偏差。它們適合辨識方向，不適合直接換算成幾萬張確定選票。zmedia.com.tw
合作也有實際行動基礎：蔣萬安9月已替張志豪站台；11月初，國民黨北市黨部對相關合體採更彈性的態度，並以市長勝選與藍白席次最大化為目標。中央社 CNA
所以，AI把蔣萬安列為較可能當選者，理由是現任基礎、近期部分調查領先，以及已出現的藍白整合。 但聯合報、山水及信民的相反結果，使這項判斷只能維持低信心。現在沒有依據給蔣「七成或八成勝率」，也沒有依據預報兩人的精確票數。
議員選戰，AI能提出有依據的席次情境，但不能把它包裝成候選人民調。
本次核對發現，9月登記截止時共有98名議員參選人；10月27日選委會有號次名冊為97人，其中六個區域選區共92人。以下使用較新的名冊：大安文山是18人，不沿用登記時的19人。六區合計59席，另有兩席原住民議員，不在這次六區分析範圍。中央社 CNA
AI尚未找到能完整核驗、涵蓋六區所有候選人的近期公開民調。因此，推演採取以下順序：
- 以2022實際席次及候選人得票為起點。
- 核對本屆誰參選、誰未列名，以及黨籍變化。
- 檢查新增候選人可能改變哪一席。
- 把藍白合作視為可能影響票源分配的因素，不直接假設兩黨都能增席。
下表的「工作情境」是我目前用來判讀選情的條件式組合，不是經模型估計的最可能席次；其假設在後面逐區說明。
| 選區 | 本屆競爭 | 2022實際：國／民進／民眾／其他 | 工作情境：國／民進／民眾／其他 |
|---|---|---|---|
| ① 士林、北投 | 20搶12 | 4／5／1／2 | 4／5／1／2 |
| ② 內湖、南港 | 13搶9 | 5／3／1／0 | 4／4／1／0 |
| ③ 松山、信義 | 13搶9 | 5／4／0／0 | 5／4／0／0 |
| ④ 中山、大同 | 14搶8 | 3／3／1／1 | 3／4／1／0 |
| ⑤ 中正、萬華 | 14搶8 | 4／3／0／1 | 3／3／1／1 |
| ⑥ 大安、文山 | 18搶13 | 7／3／1／2 | 8／3／1／1 |
| 六區合計 | 92搶59 | 28／21／4／6 | 27／23／5／4 |
2022席次按當時參選黨籍計算，當選名單由中央社與自由時報交叉核對；全市政黨席次另與政大整理的中選會統計核對。中央社 CNA
逐區判讀如下，所提本屆候選人及推薦政黨均依選委會名冊。cec.gov.tw
- ①士林北投：先以大致維持原結構看待，末席不確定性高。
黃瀞瑩2022拿29,270票，相較當屆最低當選票13,606票，有較厚的歷史基礎；但這不等於本屆仍會拿相同票數。國民黨本屆名單、陳重文改列無黨籍，以及其他無黨籍候選人的分票，都可能改變最後席次。我的工作情境保留國民黨4、民進黨5、民眾黨1，以及新黨、無黨籍各1席；不認定最後兩席的人選已經確定。2022 九合一選舉 - ②內湖南港：最值得觀察的變化，是民進黨能否由3席增至4席。
陳宥丞2022得25,899票，有連任基礎；高嘉瑜加入本屆競爭，也讓綠營票如何分配成為重要變數。工作情境假設民進黨四人能有效分配支持，取得4席，國民黨降為4席、民眾黨維持1席。這一席轉移尚無近期完整候選人民調確認；吳欣岱及其他候選人的得票，也可能使這個假設不成立。tw.news.yahoo.com - ③松山信義：許甫有突破空間，但目前不足以列入確定新增席次。
2022民眾黨楊寶楨得12,158票，距當屆最低當選的15,082票差2,924票。這證明民眾黨曾接近門檻，但許甫是不同候選人，不能直接繼承楊的票。工作情境暫維持國民黨5、民進黨4；若許甫當選，仍需辨識取代的是藍或綠的哪一席。藍白站台不等於本區自動多出一席。tw.news.yahoo.com - ④中山大同：要把「黨籍重分類」與「陣營增席」分開。
林亮君2022以無黨籍當選，本屆列民進黨；陳怡君本屆則列無黨籍。因此，不能只看民進黨帳面席次增加，就認定綠營擴張。工作情境的國民黨3、民進黨4、民眾黨1，假設民進黨正式提名者取得4席；但陳怡君、朱政騏等無黨籍候選人的競爭，會直接挑戰這項假設。2022 九合一選舉 - ⑤中正萬華：吳怡萱是白營新增席次較有歷史依據的觀察點。
她2022得13,368票，距當屆最低當選票14,518票差1,150票，而且本屆由同一人再戰。因此，相較以不同候選人接手的松山信義，這裡至少有較直接的個人得票基準。工作情境為國民黨3、民進黨3、民眾黨1、無黨籍1；吳能否補足差距、以及誰因此落選，仍未獲近期公開調查確認。tw.news.yahoo.com - ⑥大安文山：藍營席次基礎較強，張志豪仍須以邊緣席次檢驗。
張志豪2022以10,693票取得最後一席，不能因為已任議員，就與高票當選的白營同僚視為相同安全程度。工作情境為國民黨8、民進黨3、民眾黨1、社民黨1。其中國民黨由7變8，包含曾獻瑩2022以無黨籍當選、本屆列國民黨的分類變動，不代表藍營實質多拿一席。民進黨能否取得第4席，是這個情境的重要風險。2022 九合一選舉
上述歷史最低當選票，只能作為比較基準，不是2026固定當選門檻。投票率、候選人退出或加入、票源集中程度，以及婦女保障規則，都會影響實際結果。當選仍須依得票比較與相關規則判定。law.cec.gov.tw
藍白合在議員選舉的效果，與市長選舉不同。
市長票可以集中支持同一人；議員票則仍由各黨候選人競爭。合作若吸引原本不投票者，可能增加合計席次；若主要是既有支持者在藍白候選人間移動，可能只改變兩黨席次分配。
上面的工作情境正好說明這點：
| 指標 | 2022六區實際 | 本文工作情境 | 解讀 |
|---|---|---|---|
| 國民黨 | 28 | 27 | 可能面臨部分席次重新分配 |
| 民眾黨 | 4 | 5 | 假設吳怡萱突破，許甫尚未突破 |
| 藍白合計 | 32 | 32 | 白營增席，未必等於合計增席 |
這個情境下，藍白光靠六區即達到全議會61席的過半門檻；但因其中數席尚未有近期候選人民調驗證，我目前只能判斷「藍白維持多數較有結構基礎」，不能宣布32席已經確保。
接下來最可能使AI改判的證據，是同一機構以相同方法連續測得的市長支持變化、可以核對問卷與交叉表的六區議員調查，以及藍白合作後是否真的帶來新增投票意願。單場造勢人潮、網路聲量或候選人自行公布的「告急」，都不足以單獨改變上述判斷。
資料與文章皆為AI「Chat-GPT 6.1 Sol高」生成。
提示詞：11/28 台灣要投票，你是選戰分析師，請依照台灣現有相關資料，分析台北市長選戰(6位候選人)以及台北市議員選戰(6個選舉區)結果。
數據都要有依據，不能憑空捏造，
且數據來源必須為有公信力，不能網路找到一個資料就引用
且注意資料有機構效應，不同政治立場的資料都要參考
要把在野黨大策略：藍白合，這因素納入考慮
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