赴哈佛演講「當國民黨拿回政權救世主」?蔣萬安:大家一起努力贏得勝利
三立新聞網 setn.com.2024年9月10日 17:45

記者許皓婷/台北報導

蔣萬安於哈佛JFK Forum演說。(圖/北市府提供)

台北市長蔣萬安4日率領團隊出訪美國,前往紐約、波士頓、費城等地訪問,9日在哈佛大學公開演講;針對被視為國民黨拿回政權的救世主,他表示,最核心的關鍵,其實就是把眼前的工作做好,大家一起努力,就有機會在下一次的選舉贏得勝利。

蔣萬安9日在哈佛大學公開演講,針對學生談到有關北京當局和台灣的關係,外界關注目前雙城論壇進度?他受訪時表示,雙城論壇都一直在持續溝通,也在進行相關作業,一定會秉持對等、尊嚴、善意、互惠的原則進行,所以也會希望雙城論壇能夠辦下去,持續進行很多市政議題的交流,讓城市能夠不斷的進步。

媒體追問,目前卡關的關鍵是在中央政府?蔣萬安說,都持續在溝通,最重要就是秉持對等、尊嚴、善意、互惠的原則來進行,過去有很多成功的市政議題相互借鏡跟學習,不管是垃圾不落地、做好分類、如何舉辦大型國際活動等等,特別這幾次論壇也有簽署MOU,關於智慧醫療和羽球推廣,「我想我們都會持續努力,希望讓雙城論壇能夠發揮它的功能。」

而除了雙城論壇之外,是否還有造訪中國的計畫?蔣萬安表示,目前台北市跟上海固定舉辦雙城論壇,這是目前兩岸之間最重要的一個官方溝通管道,所以非常珍惜,也會努力進行溝通,各項的作業希望能夠順利舉辦,因為在兩岸關係越緊張的時候越需要溝通交流,而雙城論壇這樣的平台就是市政議題交換意見,希望能夠透過溝通跟交流而避免任何的誤判。

至於哈佛學生提到,台北跟北京多對話有助中國民主,雙城論壇是否有可能談到台灣的民主成功故事?蔣萬安說,剛剛演講以及QA的時候,講得很清楚,「我們很希望、也絕對願意將台灣成功民主的經驗分享給全世界。」

當被問及,會想當國民黨拿回政權的救世主?蔣萬安說,其實各項選舉不管是地方或中央,最重要的關鍵就是把眼前的事情做好,所以不管是很多專家學者提出來對於選舉分析有鐘擺效益、有滾雪球效應等等,最核心的關鍵、最基本的,其實就是把眼前的工作做好,大家一起努力,就有機會在下一次的選舉贏得勝利,所以目前在各縣市國民黨執政之下,都會一起努力,然後把城市治理好,得到市民的肯定,爭取到認同,贏得信任,「我想大家共同努力,接下來面對各項選舉,我們都一定有機會能夠贏得勝利。」

而2028年鐘擺效應會發生嗎?蔣萬安表示,不管鐘擺效應、滾雪球效應等等很多的理論,但最重要的核心其實就是做好執政,把眼前的事情做好,其實民眾眼睛都是雪亮的,在下一次的選舉當中其實就可以贏得人民的信任。

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台南市長戰 謝龍介喊話只做4年 綠營拉警報
國民黨台南市立委謝龍介15日在政論節目中被名嘴以民調拱參選下屆台南市長,他承諾若參選仍堅持只做4年,立刻遭民進黨視為假想敵。民進黨台南市立委林俊憲子弟兵蔡筱薇解讀謝此舉是宣布參選,但嘲諷他應先改掉歧視女性的壞習慣。謝龍介16日澄清未正式宣布,但積極準備,期待與台南市民一起做出大改變。
  • 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
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 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