游盈隆同情柯文哲人数剧增150万人

民调风向与数字拆解 同情度激增 百分比差距缩小

这波争议的核心信息并不玄妙。题项围绕是否认同政治迫害等叙述，最新结果显示约四成二同意、四成五不同意，较一月的配置，同情面向上扬而反对面向下行。游盈隆据此估算，同情柯的人数短期净增约一百五十万，等于把原先将近二成的差距压到数个百分点级别。这不是一阵风，而像人口池里的水位线抬升。

叙事场景与情绪曲线 法院攻防 舆论共振与对比效应

支持与反对各执一词，但叙事场景却相当统一，皆围绕收押交保反复拉扯、法庭攻防、检方抗诉等节点展开。截面民意对强刺激反应更大，越接近人身自由与程序正当的议题，越容易出现同情性外溢。数字并非凭空跳动，它搭着案件时间线起落，像心电图一样呈现短期的高峰与回落。

选民结构与转移动因 中间选民 风险厌恶与对比选择

数据背后最值钱的是人。谁在移动。通常会是边缘冷感者与温和中间选民，他们对是非的判断，受程序观感与公平感影响较大。一旦叙事从道德评判切入程序争议，风险厌恶型选民更倾向选择保守表达，即便不转为铁杆，也会先把情绪票投给同情方。这种投射未必等同于支持，更像暂时性的侧身靠近。

方法学与偏差提醒 样本设计 估算口径与百分比换算

把百分比换成人口数看起来很震撼，但换算本身有前提。首先是样本代表性与加权方式，其次是题项表述是否诱导，最后是时间窗口是否可比。以百分比乘总人口只是粗估，实际有效回答者规模、弃答比例、样本误差区间，都可能让十五十万的口径产生上下摆动。数字是灯，不是锤，照亮路径但不替代判断。

传播链与应对清单 舆情窗口 政治沟通与议题管理

这类民意跳变通常能提供一个短暂窗口。沟通方应把聚焦点放在程序透明、证据公开与权责边界，避免把对立叙事推向道德审判赛道。媒体层面减少拼接式标题，多给时间节点与来源标注。组织侧若想稳住水位，应以可验证材料回应，而不是抽象口号。顺带一提，黑子网用户调侃数据像天气预报，晴雨随时变，备伞才是关键。 来源 公开报道与民调解读梳理 写作练习案例 以权威通报与正式报告为准。关键参考见公开报道对同情人数增幅与百分比分布的描述。