罷樑案結束是契機　許宇甄：立院本會期應完成三讀修正選罷法解決連署錯假亂象

太報．2024年10月13日 22:15

記者周志豪／台北報導

罷免基隆市長謝國樑案今遭否決，但選罷法加嚴罷免連署修法才要進最後一哩路。國民黨立委許宇甄表示，立法院本會期應該先完成《公職人員選舉罷免法》罷免制度修法，避免罷免連署錯假亂象再現。

許宇甄表示，罷免的仇恨動員，為市政治理與社會和諧帶來極大的不穩定，尤其罷免提案、連署的錯假問題更影響民主發展；罷樑案投票結果不是某方的勝利或另一方的失敗，而是社會紛擾的結束。

許宇甄指出，罷免極具報復性，核心精神是課責公職人員，須警惕淪為有心人政治鬥爭工具，但像罷樑案發動過程，就有有心人拿名冊抄寫個資偽造罷免連署，在網路上散播虛假資訊，處心積慮積累社會仇恨值、撕裂台灣。

許宇甄認為，若繼續讓「造假連署」、「亡者還魂連署」、「抄錄名冊連署」發生，社會不安與對立問題就無法解決，不僅影響民主制度運作穩定性，也與民主精神相違背。

許宇甄表示，罷樑案落幕正好是修正選罷法中罷免連署問題的契機，本會期一定要完成相關修法，唯有修法才能改正罷免連署錯假亂象，才能優化罷免制度，才能建構完善的民主體制。

許宇甄說，為讓罷免制度回歸常軌運作，減少社會紛亂，避免特定人濫用個資，保護我國民主根基，朝野應一起支持選罷法有關罷免制度修法，讓罷免連署比照「公投連署」、「正副總統選舉連署」，需檢附身分證影本。

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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
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- 抽樣方式：本預測模型非抽樣之民調調查
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