重返立院參與《選罷法》公聽會 陳柏惟:沒必要將罷免視為政治鬥爭
太報.2024年7月3日 11:18
前立委陳柏惟受訪。 胡家銘攝
國民黨立院黨團提出《公職人員選舉罷免法》修正草案,欲提高罷免門檻,今(7/3)召開「公職人員選舉罷免法實務現況精進」公聽會。曾被罷免的前立委陳柏惟也受邀與會,並在會前受訪,他表示,今天是以「當事人」的經驗分享,從不一樣的角度來看罷免,沒必要總是看成政治鬥爭的工具;他說,罷免本質跟選舉一樣,有人投票支持也有人會反對,真正的民主應該是重視雙方意見,而不是利用罷免變成選後鬥爭。

針對國民黨的提案修法,陳柏惟指出,門檻實際上是可以討論的,罷免過程中確實有一些可以補強的地方,例如,罷免票數要拉到跟得票數一樣高,現實就不太可能。他說,歷史上罷免投票率就是他那場51%,要拉到總統大選動輒70%數字顯然不太現實,這要問立法院長韓國瑜,他比較有經驗。若是罷免過程規則、募款困難部分,的確有精進必要。

媒體詢問,公聽會是否變成罷免造勢場合?陳柏惟回應,沒看到什麼汽笛喇叭,「還好啦!」就是專家學者,以及經驗者的觀點,最後還是立法院諸公還有院長做決定。他並說:「希望這樣講沒有藐視國會。」

至於國民黨拿「拆樑行動」與罷免陳柏惟比較?陳柏惟回應,他是個人立場,現在沒有政黨組織,行政首長怠忽職守、違法濫權跟民意代表立場相左的發表意見,不能相提並論,過去也有市議員罷免案,市議員多席次本來就是要保護少數聲音,結果也有市議員遭到罷免。不只如此,立委也有選區不一樣的特色跟路線差別,「但行政首長帶頭請假選總統、有爭議的法律行為,本身就要有收回權力的機制,謝國樑的問題應該讓基隆人自己討論」。

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國民黨立委陳雪生遭民眾檢舉於立法院紅樓2樓外面走廊抽菸,對此台北市衛生局健康管理科長林雪蘭表示,已接獲檢舉,但因陳雪生戶籍不在北市,需先向所在地戶籍單位索取資料後才能發函。陳雪生需在收到函文隔天起算7天內陳述意見,若屬實將依菸害防制法開罰新台幣2000元以上1萬元以下罰鍰,因立法院屬全面禁止吸菸場所。
  • 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