
民意研究、選舉分析與深度評論
以系統思維理解變動的社會,讓資料成為可靠判斷的起點。
2026 選舉分析與政策比較



深度評論與科技觀察
選後誰付資料中心電費?美國能源協商的三道檢驗
能源許可協商將生活成本訴求帶進政策交換。判斷成果須分別核對成本歸屬、建設時程與地方參與。
The post-midterm energy bargain tests whether household affordability demands can become enforceable infrastructure rules. This analysis compares five distinct Reuters reports with the November 7 BAAJA substitute-amendment announcement and selected provisions of its official change summary. The September House ratepayer measure, the broader permitting proposal and plans for future AI legislation represent different stages and instruments. Senge proposes three tests: who bears incremental and abandoned-project costs, when usable capacity arrives, and how communities can contest decisions. Negotiating progress does not establish household savings or completed legislation. The five reports overlap in events and originate from one news agency.


民調數據與民意趨勢判讀
農村選民希望候選人談什麼?
回答「極為重要」的比例 · 點選議題查看說明
KFF/AP Rural Voters Survey
2026/08/12–24 · 農村登記選民 n=2,241。各議題可同時被選為重要,比例不相加。
系統思維:理解民意形成的關係
連線呈現分析時可探索的關係,不代表已確認方向、強度或因果。
民調研究方法與資料解讀
區分事實與評論
新聞與原始研究提供事實依據;文章會交代分析、假設及資料尚未回答的問題。
交代母體、日期與方法
調查對象、題目與方法不同時,不把百分比直接拼成趨勢,也不將新聞篇數當作獨立樣本數。
保留可核對的來源
評論署名 Senge Research Team,附參考來源、資料日期與分析範圍,供讀者核對論證依據。
樣本數增加,誤差如何變化?
調整樣本數,看簡單隨機抽樣下的理論最大抽樣誤差。
教學示意:假設比例為 50%,採常態近似,公式為 1.96 × √(0.25/n)。未納入加權、群集、有限母體修正與非回應等因素;不是任何實際調查的誤差估計。
民意,是一個數字,
還是一個正在變動的社會?
系統思維的啟發
重返系統思維的對話
2009 年,創辦人 Dr. Chang 因參與中央大學資管所教授宋鎧博士一項跨校遠距課程,接觸到彼得・聖吉(Peter Senge)的系統思維。這段經歷留下了一個問題:當人們的想法受到生活處境、社會議題與彼此互動影響,我們該如何理解一份民調數字背後的原因?
這是聖吉民調的起點。我們相信,民調的價值不只在於公布某一刻有多少人支持或反對,更在於理解意見如何形成、為何改變。一次調查能讓我們聽見當下的聲音;持續觀察不同族群、議題與時間之間的關係,才能看見社會變化的脈絡。
2026 年,Dr. Chang 再次參與彼得・聖吉出席的香港國際論壇。多年後重返系統思維的對話,也讓創辦人更確定:這套理解複雜問題的方法,值得用在民意研究上。
因此,我們以「聖吉」為名,將系統思維、智慧科技與精準民意結合。從嚴謹的調查設計出發,運用資料分析與科技工具,持續辨識民意的變化,也檢視數字可能沒有說出的事。我們希望每一份研究都能幫助人們問出更好的問題、理解彼此的處境,並為下一步決策提供可靠依據。
民意研究、問卷設計與資料分析洽詢
民意與公共議題
討論研究議題、對象與需要理解的社會脈絡。
問卷與資料分析
從問題定義到資料判讀,討論適合的研究設計。
企業與機構研究
以決策需求為起點,討論專案範圍與交付內容。
以上為研究需求洽談方向;實際承接範圍、方法與時程須依專案確認。
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