事實上，沈富雄先前曾批評王偉忠專訪沈伯洋的舉動有助於後者破圈，擔心訪談內容會被綠營再次運用，讓王偉忠成了幫助沈伯洋的角色，後來又在16日的《少康戰情室》上判斷蔣萬安的選情從前一晚的最低點到隔天開始反彈，關鍵原因在於聯電創辦人曹興誠建議沈伯洋取消電視辯論。怎料才過2天，沈富雄就在18日的《TVBS戰情室》上大改口風：「原本我是以為沈伯洋只是在這個媒體上、電視、廣播佔上風，就差不多了，現在不是耶。」
沈富雄直言，藍營媒體與政治人物一直把這場選戰當成一般選舉，但沈伯洋的「洋流」卻是帶起群眾運動的熱潮，雖然市長辯論尚未開始，沈伯洋的辯論表現就已被外界大大看好，反觀蔣萬安壓力極大：「我跟你講，蔣萬安有可能落選，有可能落選」、「現在蔣萬安日落西山了，還沒有落啦，但是很像要日落西山了，因為夕陽了，你知道嗎。」
翁履中用哈佛模型推估六都選情！藍營估守4都
另外，旅美教授翁履中18日也在臉書分以「用哈佛模型看六都選戰：數字之外，真正重要的是我們自己的選擇」為題發布選情分析文章，他參考哈佛大學教授Gary King團隊的選舉預測方法，結合2010年以來六都選舉歷史資料及今年47份公開民調，推估11月28日六都市長選舉結果。初步分析顯示最可能維持「藍4都、綠2都」版圖，其中台北、桃園、台中由國民黨領先，台南、高雄由民進黨占優，新北則是最大變數。
翁履中表示，哈佛團隊研究發現，傳統選舉模型可能「太有自信」，低估選舉出現意外結果的機率，因此嘗試將歷史選舉規律、民調變化及意外因素納入分析。不過，台灣六都自2010年成立以來，截至2022年僅有4屆、23場選舉資料，比起美國近80年、超過1萬5000場選舉的紀錄，樣本明顯不足，強調此次分析也只是「參考方法精神的簡化版嘗試」，並非哈佛團隊對台灣選舉的正式預測。
根據模型推估，民進黨拿下3都以上的機率約34%至43%，維持藍4綠2的機率約36%至40%，國民黨拿下5都以上的機率約21%至25%。翁履中指出，是否納入與其他民調差距較大的調查也會影響預測結果，所以他在此次測試中排除近期引發較多討論的信民協會民調：「再次強調，這是一次學術測試，也許信民的民調最後證明是最正確的也不一定。」
另外，翁履中也針對「如果只看民調，預測很容易受到哪一方做的民調比較多的影響」進一步測試，若偏綠或偏藍的民調機構發布數量增加1倍，並各自模擬3萬次選舉後算出的勝率，結果發現只看民調時，民進黨拿下3都以上的機率會在45%至66%之間擺盪；加入歷史選舉基本面後，則縮小至33%至50%。
對此，翁履中說明，之所以加入歷史基本面，是因為歷史規律就像「錨」，加入過去的投票結構、執政黨期中選舉表現及現任市長優勢，能成為預測的「錨」，降低模型受到民調數量影響的程度，換句話說，選舉期間哪個陣營發布更多民調、聲量更大，本來就會左右選民對選情的印象。翁履中直言，民調的確是重要參考，但當某些民調和其他民調相差甚遠又密集出現，或許也該深入思考：「它想告訴我們的是選情，還是想帶動風向？」
洋流有多強？沈伯洋勝蔣萬安機率曝
台北市方面，翁履中指出，根據TVBS民調，民進黨候選人沈伯洋與現任市長蔣萬安的差距，已從5月的28個百分點縮小至10月的8個百分點，若支持度上升趨勢停止，沈伯洋單看民調的勝率約1成，但若依照目前速度持續至投票日，勝率可能升至4成以上。翁履中納入現任市長優勢及歷史選舉規律後，沈伯洋勝選機率大約只有1、2成。
不過，翁履中也強調，研究中最重要的發現之一，就是傳統模型常常「低估高人氣現任者落選的機率」，雖然目前分析看起來沈伯洋的勝選機率不高，但並非不可能，後續仍須觀察選情變化。值得一提的是，如果作為參考的民調不同，洋流的預估強度也不同，因此台北選情是否還有大變化、洋流強度能否準確估計，則仍需要更多數據推算。
台南、高雄是鐵票區？他曝「民調不應代替選民做決定」
此外，翁履中分析，台南在總統選舉中平均得票比全國偏綠約22個百分點，高雄約15個百分點，但在民進黨總統執政時的地方選舉，台南2018、2022年都只小贏5到8點，高雄甚至在2018年輸給韓國瑜，2022年才贏回來，為此直言：「只能說地方政治版圖確實存在，而政黨認同是其中的骨架」，認為地方選舉仍受到候選人、執政表現及全國政治氣氛影響。
翁履中表示，越接近投票日，民調通常還會再有變化，因此他預計在投票前10天民調封關前，蒐集更多公開民調並重新推估，開票後也將比對各家民調與實際結果，檢驗這套模型及調查的準確性有多適用於台灣選舉，還能回頭比對各家民調和實際結果，檢視哪些民調未來相對更值得信任。
翁履中最後直言，這些年觀察各國選舉，也讓他覺得現代選戰越來越專業，更像一門結合政治學、傳播學與行銷學的工作，包括精心經營候選人形象、策略安排議題、透過短影音製造聲量等，就連民調也可以選擇不同的時間與方式發布，但他也提醒廣大民眾，民調與選舉模型都不應代替選民做決定：「一位政治人物很會選舉，跟這個人是否具備良好的治理能力，終究是2件需要分開判斷的事情。」
