綠營高雄黨部主委改選開戰 陳其邁:主委是「壞缺」更要超越派系
CTWANT.2024年3月29日 13:11
據了解,民進黨湧言會、新潮流派系都有意角逐高雄市黨部主委改選,陳其邁表示,主委任務是要超越派系,希望黨內競爭少一點,能更關注服務市民的需求。(圖/高雄市政府提供)

[周刊王CTWANT] 民進黨高雄市黨部即將在今年5月舉行主委改選,現任主委許智善已證實不再連任,因此,外界關注新主委人選,特別是考慮到2026年的市長與市議員選舉布局。對此,高雄市長陳其邁29日表示,他以「小黨員」身分來看,主委主要協助推動市政、成為政府與民眾溝通的橋樑,更要超越派系,無私服務,直言主委是「壞缺」,稱讚許智善任內輔選有功,做得不錯。

針對高雄市黨部主委將進行改選一事,據了解,湧言會、新潮流派系都有意角逐,對此,陳其邁29日出席高雄市議會第4屆第3次定期大會,他會前受訪表示,目前已經有幾位有意願競選主委的人選,但他以「小黨員」的身分來看,主委最重要的職責是成為政府與民眾溝通的橋樑,無私服務市民,甚至是超越派系,因此,他也希望黨內競爭少一點,加強溝通,更加關注服務市民的需求,「他都有稍微在看,不是都不知道」。

陳其邁也稱讚現任主委許智善,在任內成功輔選,表示他做得相當不錯,他也表示,主委是「壞缺」,做事情不眠不休、到處奔走,要輔選又要協調,還要地方服務,實在很辛苦。

此外,陳其邁也提到對新議會的期許,他說,高雄正處於快速進步和發展的階段,未來包括台積電三座廠的設廠等重大計畫將逐步展開,這些投資將對高雄的經濟發展產生積極影響,而議會的支持對於市府的建設至關重要,他期待新一屆議會能夠全力支持高雄的發展。

陳其邁也提到淨零轉型的重要性,他表示,市府將成立淨零學院,加速培養淨零人才,並與企業合作,推動負碳技術和減碳技術的商轉平臺,以應對碳定價時代的挑戰。他也說,感謝議會通過氣候變遷因應法後的第一個地方淨零條例相關法規,也讓市府在淨零轉型方面得到支持,並承諾根據相關法規的要求來落實政策,同時也將照顧到中小企業的利益。

原始連結

看更多 CTWANT 文章
男大生瘋狂表白「想要你當我的妻子」…天天傳40封訊息 女同學嚇到胃潰瘍
娘家送車都公公在開「一借就好幾天」!人妻苦惱:該如何拒絕 網友傳授2招
大陸3姊弟吃粿條中毒 6歲童抽搐陷昏迷…米酵菌酸「毒素入侵內臟」送醫亡

最新選舉新聞

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

大陸 馬祖

介入 人事

媒體 大亨 插手

會見 傅崐萁

媒體 介入 主委

傅崐萁 配合 北京

中天新聞網
TVBS新聞網
中時新聞網
三立新聞網 setn.com
大陸漁民登上馬祖高登島附近無人礁 海巡急協處交檢方查辦中
連江縣北竿鄉漁民反映,多次看到中國大陸漁船靠近高登島礁,25日又在附近的無人島礁現蹤,馬防部緊急通報海巡協處,目前正交由檢方調查中。陸委會副主委梁文傑今(26)日上午受訪表示,目前沒有評論。
  • 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