AI民意模擬台北市長選戰 蔣萬安支持度33.9%領先沈伯洋3.8個百分點
距離2026年首長選戰腳步漸近，首都台北市的藍綠攻防備受全台矚目。TPOC台灣議題研究中心今（9日）公布最新「2026台北市長選舉 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」，針對台北市人口結構（性別、年齡、12個行政區、學歷與政黨傾向）全數生成 17,550 個大型語言模型（LLM）虛擬受眾代理人（AI Agents）進行全受眾普查模擬。
模擬結果顯示，若由國民黨蔣萬安與民進黨沈伯洋正面對決，蔣萬安以33.9%的支持度領先沈伯洋的30.1%，雙方差距僅3.8個百分點；另有15.3%表示都不支持或投廢票，高達20.7%尚未決定。在個人「好感度」上，蔣萬安以38.7%領先沈伯洋的30.7%（相差8.0個百分點），呈現「蔣萬安微幅領先、未表態率逾三成六」的膠著態勢。
核心發現一：蔣萬安支持度微幅領先，看好度與好感度維持優勢
支持度對決：蔣萬安拿下33.9%支持度，沈伯洋獲30.1%，蔣領先3.8個百分點。未表態（觀望中20.7%＋都不支持15.3%）比例達36.0%，顯示首都選情仍具高度流動性。
個人好感度：蔣萬安好感度為38.7%，沈伯洋為30.7%；雙方「兩位都很有好感」為2.5%、「兩位都沒有好感」為13.6%，無感或沒意見者佔13.2%、拒答1.4%。蔣萬安在好感淨差上以+8.0個百分點維持優勢。
勝選看好度：在看好度方面，37.6%受測代理人看好蔣萬安連任，27.1%看好沈伯洋，16.2%認為「兩人機會差不多」，另有19.2%表示很難說。蔣萬安在看好度淨差領先10.5個百分點。
核心發現二：行政區藍綠版圖壁壘分明，大安文山成藍營鐵票、大同綠營盤固
從12個行政區交叉分析觀察，台北市各區呈現鮮明的政黨版圖分化：
藍營強勢優勢區：蔣萬安在傳統藍營大票倉維持穩定領先，大安區（蔣37.1%vs.沈29.4%，淨差+7.7%）、文山區（蔣36.0%vs.沈28.7%，淨差+7.3%）、信義區（蔣36.0%vs.沈28.7%，淨差+7.3%）與松山區（蔣33.8%vs.沈27.7%，淨差+6.1%）均拉開差距。
綠營優勢區：沈伯洋在傳統綠營票倉大同區取得顯著突破（沈35.3%vs.蔣30.2%，沈反超5.1個百分點）。
兵家必爭一級搖擺區：士林區（沈31.9%vs.蔣31.8%）、中山區（沈32.0%vs.蔣32.5%）及北投區（蔣32.6%vs.沈32.0%），兩人支持度幾近打平，呈現短兵相接的拉鋸狀態。
核心發現三：青年與中間選民倒向沈伯洋、高齡挺蔣；第三勢力成勝負槓桿
年齡層分佈：沈伯洋在年輕世代展現強勁吸票能力，20-29歲（沈30.9%vs.蔣27.6%）與30-39歲（沈30.9%vs.蔣29.6%）支持度雙雙超前；蔣萬安則在50歲以上族群擁有顯著優勢，其中60-69歲（蔣36.6%vs.沈29.9%）與70歲以上（蔣39.2%vs.沈28.1%，領先達11.1個百分點）優勢最為突出。
中間選民流向：在自評為「中間選民」的族群中，沈伯洋支持度為27.1%，蔣萬安為25.1%，沈微幅超前2.0個百分點；該群體中有27.3%尚未決定、20.4%都不支持或投廢票，顯示非傳統政黨認同者意向高度游移。
民眾黨支持者轉向：在台灣民眾黨支持者中，蔣萬安拿下37.2%支持度，大幅壓制沈伯洋的14.6%（淨差+22.6%）；但該族群高達26.3%觀望中、21.8%不支持，合計48.1%尚未表態，是藍綠兵家必爭之地。
細部觀察在20-29歲與30-39歲兩個青年年齡層中，沈伯洋皆維持30.9%的支持度，但蔣萬安在30-39歲支持度回升2.0個百分點，使雙方差距從3.3個百分點收窄至1.3個百分點。
族群關注議題與心態差異
20-29歲：聚焦「特權反感」與「現任體制包袱」：此年齡層多為學生或職場新鮮人，對資源分配與社會公平最為敏感，且容易受到社群媒體與負面新聞影響。蔣萬安家人留學補助爭議引發高達73.8%扣分（淨扣分-67.7%），在該族群引發顯著的階級剝奪感，直接壓低蔣萬安支持度至各年齡層最低點（27.6%）。
30-39歲：回歸「實質市政需求」與「穩定性考量」：此世代多數面臨育兒、托幼、購屋與通勤壓力，對市政治理實感需求高於純意識形態動員。蔣萬安支持度在此族群回升至29.6%，顯示部分選民對現任市府團隊的市政穩定度仍有保留，沈伯洋的領先優勢受到壓抑。
50歲以上：蔣萬安在高齡層優勢顯著：相對於20-39歲沈伯洋領先，蔣萬安在50歲以上全面超前，其中60-69歲達36.6%（沈29.9%），70歲以上更擴大至39.2%（沈28.1%，領先11.1個百分點）。
高流動性與第三勢力牽引：兩族群的未表態率（20-29歲約41.5%、30-39歲約39.5%）均顯著高於全市平均的36.0%。由於這兩年齡層也是台灣民眾黨與中間選民的大宗，沈伯洋的「黑熊學院／抗中保台」標籤在民眾黨（淨差-14.1%）與中間選民（淨差-9.6%）皆引發負面反彈，成為沈伯洋在30世代無法進一步擴大差距的關鍵阻力。
核心發現四：蔣萬安施政滿意度重挫赤字，「連任贊成度」與「換黨做」現警訊
蔣萬安施政表現：現任台北市長蔣萬安執政滿意度僅27.6%（非常滿意4.8%＋還算滿意22.8%），不滿意度高達62.8%（不太滿意34.3%＋非常不滿意28.5%），淨滿意度呈現重挫-35.2個百分點的巨大逆差。
連任競選支持度：對於是否贊成蔣萬安競選連任，不贊成者高達55.8%（不太贊成28.9%＋非常不贊成26.9%），贊成者僅31.9%（非常贊成8.4%＋還算贊成23.5%），淨贊成度為-23.9個百分點，連任正當性面臨嚴峻挑戰。
台北市是否政黨輪替？針對柯文哲八年與蔣萬安四年執政後市府政黨歸屬，認為「換成民進黨執政比較好」者佔33.9%，認為「國民黨繼續執政比較好」者佔33.1%，兩者僅差0.8個百分點；另有17.3%認為兩黨都不好、14.2%認為誰執政都差不多。
核心發現五：候選人標籤效應:家人留學特權風暴重擊蔣萬安vs.黑熊色彩之兩面刃
調查特別針對兩位候選人的政治標籤與時事爭議進行衝擊模擬：
蔣萬安的「家人留學補助爭議」風波：外界質疑未嚴格利益迴避與特權標籤，高達73.8%受眾認為此風波對其支持度「有扣分」（略有扣分30.4%＋明顯扣分43.4%），認為「有加分」者僅6.1%，淨加分為極度嚴重的-67.7個百分點。即便在國民黨支持者內部，亦有66.0%認為造成扣分（淨評分-56.7%），顯見利益迴避爭議已跨越藍綠界限，重創其形象。
沈伯洋的「黑熊學院創辦人與抗中保台色彩」標籤：認為其防衛與認知作戰專業「有加分」者為34.3%（明顯加分14.1%＋略有加分20.2%）；但因意識形態鮮明而認為「有扣分」者佔40.3%（略有扣分20.8%＋明顯扣分19.5%），淨加分為-6.0個百分點。民進黨支持者對此加分顯著（淨加分+43.5%），但民眾黨支持者（扣分44.1%、加分29.9%，淨差-14.1%）與中間選民（扣分39.9%、加分30.4%，淨差-9.6%）均呈反彈，成為向外開拓中間選票的障礙。
核心發現六：賴清德中央執政浮現「教訓票」動能，成蔣萬安對沖防線
在中央政府執政表現對地方選舉的連動性上，台北市民意呈現強烈的中央政策外溢拉扯：
中央不滿意者達63.0%：其中34.4%表態「不滿意中央表現，且會增加投給國民黨（蔣萬安）教訓執政黨的意願」，28.6%則認為「不滿意中央，但台北市長選舉歸選舉，不影響投票」。
中央滿意者佔28.4%：其中13.4%表態「滿意中央，且會增加投給沈伯洋」，15.0%表態「滿意中央，但地方選舉分開看」。
數據反映：受測者因不滿中央而轉化為投給在野蔣萬安的「教訓票」動能（34.4%），顯著高於滿意中央轉化挺沈伯洋的動能（13.4%）。中央執政的負面外溢效應，有效抵銷了蔣萬安市政滿意度與特權風波的失分，成為蔣萬安守住微幅領先的關鍵安全防線。
【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。
- 出資者 : 影響力數據股份有限公司
- 辦理時間：2026年9月8日（模型執行日）。
- 研究母體：台北市符合投票資格之選舉人總數，約209萬多人。
- 抽樣與樣本規模：非傳統隨機抽樣。本系統採用獨家「SiliconSampling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、12行政區及教育程度按比例生成AI虛擬受眾代理人（AIAgent），有效模擬樣本為17,550個代理人進行全受眾普查模擬。
- 誤差說明：本調查為全體17,550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。
（本文表格圖片由TPOC 台灣議題研究中心提供）