TPOC最新2026桃園市長「AI民意模擬」出爐：張善政37.9%穩健領先黃世杰，議員黃瓊慧、于北辰拔頭籌

距離2026年地方選舉腳步漸近，桃園市的藍綠攻防與基層版圖備受全台矚目。TPOC台灣議題研究中心15日公布最新「2026桃園市長選舉暨議員選情 AI民意模擬預測（I）」成果。此項研究導入獨家「Silicon Sampling 矽基樣本技術」，針對桃園市人口結構（性別、年齡、13個行政區、學歷與政黨傾向）全數生成 13,789 個大型語言模型（LLM）虛擬受眾代理人（AI Agents）進行全受眾模擬。

模擬結果顯示，若由國民黨現任市長張善政與民進黨黃世杰正面對決，張善政以 37.9% 的支持度領先黃世杰的 29.4%，雙方差距達 8.5 個百分點；另有 12.2% 表示都不支持或投廢票，高達 20.5% 尚未決定。在個人「好感度」上，張善政以 37.2% 領先黃世杰的 32.4%（相差 4.8 個百分點），呈現「現任市長穩健領先、未表態率逾三成二」的膠著態勢。

核心發現一：張善政支持度與好感度佔優，施政滿意度獲過半肯定

支持度對決面： 張善政拿下 37.9% 支持度，黃世杰獲 29.4%，張領先 8.5 個百分點。未表態（觀望中 20.5% ＋ 都不支持 12.2%）比例達 32.7%，顯示選情仍具發展空間。

個人好感度面： 張善政好感度為 37.2%，黃世杰為 32.4%，好感淨差（張減黃）為 +4.8 個百分點。

勝選看好度： 38.3% 受測代理人看好張善政連任，29.0% 看好黃世杰，17.1% 認為「兩人機會差不多」，看好度淨差為 +9.3 個百分點。

施政滿意度： 張善政執政滿意度達 47.7%（非常滿意 10.4% ＋ 還算滿意 37.3%），不滿意度為 38.9%（不太滿意 25.7% ＋ 非常不滿意 13.2%），淨滿意度為 +8.8 個百分點，展現穩健的執政基礎。

核心發現二：第一選區（桃園區）市議員選情：黃瓊慧、于北辰領跑，迷因參選與家族政治引爆話題

本次針對設籍於桃園市第一選區（桃園區）的 2,621 名受眾進行議員選情模擬，結果顯示民進黨與無黨籍／跨界戰將在該區具有高度聲量：

領先群與民代指標： 民進黨現任議員 黃瓊慧 在桃園區拿下 11.6% 的最高支持度，展現扎實的基層耕耘與網路聲量；無黨籍的 于北辰 則獲得 8.9% 的支持度居次，囊括一定比例的中間與跨黨派選民。藍營部分則以 林政賢 獲 6.2%、凌濤 獲 5.4%、詹江村 獲 4.0% 表現較為突出。

迷因參選與家族政治衝擊： 選戰中最具話題性的莫過於網紅小商人邀請前 JKF 女郎 Angela寶7 改名為「王妃天崩開局穿越整頓霸凌者侶廣洋」，藉此對戰立委萬美玲之子侶廣洋。模擬數據顯示，有 52.4% 的受眾在訪問前完全不知道此事；而在知悉該事件的受眾中，有 18.6% 認為「對雙方投票決定沒有影響」，12.2% 覺得胡鬧並因此扣分，另有 9.5% 產生印象並想投給對方。

針對迷因參選帶來「9.5% 產生印象並想投給對方」的族群進行交叉分析，女性支持比例略高於男性（9.8% 對 9.3%）。分析因素為女性選民在面對挑戰傳統政治框架與訴求「反霸凌」的非典型女性參選人時，往往展現出較高的共情能力與投射認同。

在年齡分佈上，除 20-29 歲青年世代（9.6%）受迷因文化吸引外，50-59 歲中壯年世代更達到 10.8% 的最高峰，顯示此類極端符號操作（符號互動論）不僅觸及年輕網民，也精準打中關注地方政治風氣的中壯年選民記憶點。

面臨爭議的侶廣洋其得票結構模擬本質上是一場「依附於立委母親萬美玲政黨組織與基層配票」的典型地方家族選舉縮影。其藉由國民黨基層組織與藍營票盤維持一定的基本得票底氣，但在年輕世代（20-29歲）與中間選民中則面臨較高的反感與流動性，呈現出傳統組織黏著度與非典型爭議衝擊的強烈對比。

核心發現三：年齡、政黨與中央執政效應

年齡層分佈： 張善政在 40 歲以上族群全面領先，尤其在 60-69 歲（張 42.8% vs. 黃 28.1%）及 70 歲以上（張 43.3% vs. 黃 31.0%）優勢最為顯著；黃世杰則在 20-29 歲（黃 35.5% vs. 張 32.4%）微幅領先。針對中央政府表現，桃園市民意呈現拉扯，其中 36.3% 表示「不滿意中央，且會增加投給在野黨的意願」，成為張善政穩固選情的重要外部防線；而滿意中央且表態支持綠營者則佔 15.7%。

下載查看完整版2026桃園市長選舉AI民意模擬預測

【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：陳丕舒創辦人。
• 經費來源 : 影響力數據股份有限公司
• 辦理時間：2026 年 9 月 15 日（模型執行日）。
• 研究母體：桃園市符合投票資格之選舉人總數，約182萬人。
• 抽樣與樣本規模：非傳統隨機抽樣。本系統採用獨家「Silicon Sampling 矽基樣本技術」，透過大型語言模型（LLM）依台北市人口之性別、年齡、13 行政區及教育程度按比例生成 AI 虛擬受眾代理人（AI Agent），有效模擬樣本為 13,789 個代理人進行全受眾普查模擬。
• 誤差說明：本調查為全體13,789 個 AI 代理人之全受眾模擬調查，不適用常態分配之機率隨機抽樣誤差計算；僅存在模型演算法、情境設定及代理人模擬之系統性偏差。
• 特別聲明：本結果係由 AI 虛擬受眾模擬產生，旨在反映模型與社群語意環境下虛擬人口之意向趨勢與政情兵推預測，非針對真實選民之電話或實體抽樣民調。

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