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首先，單從六都首長八大施政的網路好感度觀察，可以發現整體排名為高雄市長陳其邁（3.12）、台南市長黃偉哲（2.54）、台北市長蔣萬安（1.87）、台中市長盧秀燕（1.64）、桃園市長張善政（1.41）、新北市長侯友宜（0.69）；其次，若就六都局處及其業管範圍進行調查，其排名依序為陳其邁（3.33）、黃偉哲（2.04）、盧秀燕（1.74）、蔣萬安（1.69）、侯友宜（1.07）、張善政（1.03）。
若從個別施政觀察，在經濟方面，民眾對於陳其邁（4.76）、黃偉哲（4.09）較滿意；但在警政部分，蔣萬安表現亮眼（1.12），侯友宜受累於恩恩案等後續影響，好感度僅為（0.32），另外，受累於台南槍擊案及賄選案影響，讓黃偉哲（0.26）在警政的好感度殿後。
再就六都局處與其業管範圍進行量測，可以發現高雄市長陳其邁施政在各構面都居領先地位，台南市長黃偉哲的民政和教育文化等方面表現不惡。
這次調查使用大數據公司的KEYPO大數據搜尋引擎作為調查工具，調查時間為從2022年12月25日起至2023年3月24日為止。調查的網路好感度主要依據KEYPO的網路好感度進行運算。
KEYPO的正負情緒分析採用當今現代語意學與資訊檢索領域應用理論，包含Latent Semantic Models與Deep Learning方法，把文句投影（Projection）到高維度的語意空間向量；避免了傳統詞典比對機制，無法有效評估情緒詞彙強度差別的問題。KEYPO的情緒判定方法，使用四組分類器的併行預測的Ensemble learning（整體學習）；分別對全文正面傾向、全文負面傾向、局部短句正面傾向、局部短句負面傾向進行分析；之後把上述四個結果整合成正面與負面的傾向值，在統合判讀正、負與中立的情緒；當一個文章被判定成正面，代表文章整體有較強烈的正面意見與情緒傾向，負面反之。
當文章被判定成中立，則有兩種可能，一是文章無明顯的正負意見與情緒表態；或是文章同時出現正負兩方意見，強度傾向類似。
一般說來，斷詞基礎辭典包含新聞與維基百科的關鍵詞組。但KEYPO透過隱藏馬可夫模型（HMM）與Viterbi演算法，辨識潛在的新詞與可能的新片語，並不侷限使用現有的詞典斷詞。換句話說，KEYPO捨棄傳統情緒辭典與字典比對的作法，其語意分析引擎是透過文句投影（Projection）到高維度的語意空間向量再進行分析。故並未使用情緒詞典，情緒分析也與詞典無關。
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