立委吳宗憲率基隆在地青年 提「4個不同意」力挺謝國樑
中天新聞網.2024年9月30日 12:01

基隆在地青年及青年政治工作者今(30)日召開「1013基隆反『罷』凌!」記者會,國民黨立委吳宗憲也出席力挺,共同表示絕不會坐視執政黨以政治惡鬥、惡意罷免的手段霸凌基隆市,並傳達「4個不同意」理由:不同意基隆市民的財產被剝奪、不同意市政建設被政治操作延宕、不同意基隆市成為民進黨霸凌的對象、不同意惡意罷免文化弄髒台灣的民主環境。

吳宗憲與基隆在地青年提4不同意,力挺謝國樑。(圖/中天新聞)

立委吳宗憲表示,今天站出來發聲的都是年輕人,面對越來越鴨霸、專權的執政黨,很佩服他們願意勇敢站出來發聲。他說,自己在年輕人身上看到希望跟未來,但是再一回頭卻看到現在的政治環境烽火連天、滿目瘡痍;而身為大人應該要永遠記得:我們希望留給下一代的,是一個清明、健康的政治環境,而不是充滿鬥爭和怨恨的國家社會。

基隆在地青年、同時也是政治工作者的黃申棟表示,謝國樑市長上任後,積極捍衛基隆市的財產權益,截至8月,基隆市府已經取得東岸商場產權糾紛4連勝訴,法院的判決已經證實謝市長是依法有據地捍衛市府財產。他說,謝市長的作為合法正當且恪盡市長職責,不應該成為政治鬥爭的犧牲品。

基隆在地青年林姵萱表示,謝國樑市長自上任以來推動了許多切實的市政建設,包括設立都更辦公室推動城市更新、打造基隆首座寵物友善公園暖暖寵物公園、推行市容整潔政策,還有優化年久失修的監視器系統跟夜間照明系統等。過去的基隆在民進黨執政下,曾因不當的政治操弄導致公共工程進展緩慢;而今天,謝市長正在努力扭轉局面,讓市政建設回歸正常軌道,這次的罷免實質上是對市政進展的阻礙。

基隆在地青年童翊娟表示,過去幾年民進黨在基隆市的成績,充滿了延宕與失敗,請民進黨捫心自問:你們在基隆市的治理真的有辦法令人信服嗎?更可惡的是,在2022年縣市長選舉中,基隆市民用選票表達了對民進黨的不滿意,如今民進黨卻推動惡意罷免,企圖掩蓋自己的缺失,用錯誤跟偏頗的資訊誘導、煽動人民的情緒,無異於將基隆市民當作政治鬥爭的棋子。

國會青年幕僚鄭皓文則表示,不願意看到惡意罷免文化氾濫,惡「罷」橫行台灣。現在選罷法的設計,讓少數民意可以輕易否決多數民意,前一年辛苦選上、隔年草草被罷,從此社會將進入1年選舉、1年罷免的惡性循環。惡意罷免案的激增,會讓台灣的政治生態變得不堪一擊,選舉制度淪為政黨惡鬥的工具。這次罷免案如果通過了,將開創1個惡例,讓台灣的政治環境更加混亂。

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賴清德茶會罵將官?吳思瑤澄清「沒有的事」 曝他20年只為1事動怒過
外傳總統賴清德在8月出席國防部晉任將官茶會時,因不滿將官見到他時仍坐著而動怒,民進黨團幹事長吳思瑤今(30日)受訪表示,總統府、國防部都已經清楚澄清,絕對沒有立威、動怒,希望事實回歸事實,沒有的事不要以訛傳訛。此外,吳思瑤也透露,賴清德最動怒的一次,就是在國民黨程序委員會國會多數時,一直擋下台灣軍購預算,「這是我認識賴清德20年,第一次看到他動怒,但他為的是國家福祉與台灣防衛安全。」
  • 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