國會改革三讀通過,綠委丟大包「垃圾」上主席台 韓國瑜不悅喊:「讓主席宣讀好不好」
FTNN新聞網.2024年5月28日 17:10

[FTNN新聞網]記者孫偉倫/台北報導

藍白立委力推國會改革法案修法,並力求在今日立法院會中完成三讀,稍早也在院會表決確定並開始進行三讀程序。國民黨團並提出三讀條文文字修正,並由議事人員宣讀,再以優勢人數以表決通過。民進黨立委則以事先準備好印有「垃圾」字樣的大包裹丟上主席台,藍委則在主席台上阻擋並保護主席韓國瑜,並高喊「讓陽光照進國會」。

國會改革法案在傍晚4時50分左右完成三讀程序逐條宣讀,國民黨團原有意提案進行文字修正,由於議場現場沒有修正文字,在韓國瑜宣布即刻印發文字給現場立委,並宣讀修正條文過後遭到民進黨立委集體抗議,並將包裹丟上主席台,最後國民黨團表示撤回提案,由韓國瑜宣布後再進行最後全案表決,藍白立委也以人數優勢表決完成全案的三讀修法。

主持院會的韓國瑜因為一時受到阻撓與喧擾而感到不悅,一度大喊「讓主席宣讀好不好?」

國會改革開始三讀,綠委丟巨大「垃圾」上主席台 韓國瑜不悅喊:「讓主席宣讀好不好」
藍白立委力推國會改革法案修法,民進黨立委則以事先準備好印有「垃圾」字樣的大包裹丟上主席台,藍委則在主席台上阻擋並保護主席韓國瑜,並高喊「讓陽光照進國會」。(圖/國會頻道)

 

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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
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    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司