蔡培慧與集集鎮長候選人陳昭煜競選服務處成立 徐國勇與林昶佐到場力挺
台灣好新聞.2022年10月30日 19:05


圖:民進黨南投縣長候選人蔡培慧與集集鎮長候選人陳昭煜的競選聯合服務處成立。

民進黨南投縣長候選人蔡培慧與集集鎮長候選人陳昭煜的競選聯合服務處今(30)日 舉行成立大會,內政部長徐國勇與立法委員林昶佐到場力挺。

徐國勇下午陪同兩位候選人車隊掃街,活動致詞提到距離投票日剩下二十多天,截至目前,全國因買票、暴力等違反《選罷法》超過200件移送檢方偵辦,徐國勇呼籲鄉親,舉頭三尺有神明,選舉要選像蔡培慧這樣勤奮誠懇、善良正派的好縣長。這次會特別著重在查賄、制暴上,包括像法務部調查局、內政部移民署、各地檢察機關以及有偵查權、警察權的相關單位,已做好橫向聯繫工作,就是希望民主法治社會的選舉行為,不受到任何不法行為影響,更重要的是,讓所有的選民能夠在不被威脅、安心公平的環境投下心中的一票。

鄉親踴躍到場力挺

林昶佐立委表示,烏克蘭國會議員盧狄克週二參訪立法院,俄烏戰爭讓全世界看到小國小民,好國好民的偉大。俄烏戰爭讓人看見的不僅僅是捍衛疆土的團結心,更讓人看到「德不孤必有鄰」,世界各國提供烏克蘭源源不絕的武器及物資,盧狄克議員並說「相信所有邪惡暴政都會過去,烏克蘭將會獲得最後的勝利」。林昶佐說,他在蔡培慧的身上看到的就是這樣的堅韌力量,而他身邊有這麼多主動要陪他掃街、幫他站台的朋友,就說明了「蔡培慧不只有好人緣,很多人都期待停滯了十七年的南投能夠因為蔡培慧而有所改變,迎接新南投,拜託大家一定要回到南投投下這張票。」他也不忘為集集鎮長陳昭煜、王秋淑議員、林良政議員候選人拉票,預祝優秀人才能順利當選、為民喉舌。

立法委員林昶佐(右)到場力挺。

蔡培慧說,他擔任行政院中部聯合服務中心執行長時,就爭取到中央直接補助修繕集集鎮內各國中小操場,不只操場環境改善,還一併加強排水,並設置「斷根牆」,避免校樹根系生長影響操場平整。此外,像是老舊廁所,幾十年來無人聞問,他也爭取到專案補助改善,強調所有的民生小事都是蔡培慧心中的大事。蔡培慧表示,集集很適合發展綠色觀光,但鄉親的生活建設也很重要,這兩年他陸續爭取到富山里大平農路、大石巷暗坑河岸工程、鹽水支線農路、十五份橋上游河岸工程、永昌里柴橋洞角小段河岸工程、田寮里草嶺巷旁坑溝整治等等,未來也將持續提升長輩福利、健全校園設施,讓集集升級、生活品質升級。

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傳民眾黨5/19赴民進黨中央「算帳」 王義川酸:刷存在感
政治中心/綜合報導準總統賴清德520就職,民眾黨卻喊出要在520前夕,也就是519當天號召千人,前往民進黨中央黨部北平東路前,舉辦集會活動,細數民進黨過去八年跳票改革,針對民眾黨的大動作,民進黨政策會執行長王義川大酸,民眾黨講的內容都是重複的,其實在冷氣房裡講就好,不用上街頭刷存在感。
  • 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