總統到立院國情報告採哪模式?吳宗憲:即問答恐羞辱官員、統問答變秀場
三立新聞網 setn.com.2024年3月21日 10:15

記者陳怡潔/台北報導

國民黨立委吳宗憲。(圖/翻攝自吳宗憲臉書)

立法院司法及法制委員會今天排定「中華民國總統至立法院進行國情報告及詢答模式建議」專題報告。而在野黨團主張總統赴立院國情報告應該採「即問即答」。國民黨籍召委吳宗憲受訪表示,即問即答有即問即答缺點,可能有羞辱官員情況,這要考量;統問統答也有缺點,沒辦法清楚表達提問,統問統答變成總統秀場,沒辦法問倒他。

吳宗憲受訪指出,國會改革法案民進黨說想提出自己的版本,當然希望很多事情事緩則圓,雙方高強度爭執回到前幾年每株進口,勞基法二修造成朝野對立,社會撕裂,很多事情可以坐下談,不是沒有時間,找到雙方接受的點,那個點才有辦法改革國會,直接吵架是最簡單最不負責任的事情,也最輕鬆,但沒辦法解決事情,在這原則下可以做很多溝通。

對於即問即答,民進黨批違憲。吳宗憲說,還有爭執,憲法有沒有規範即問即答還是統問統達黨團委員都有各自想法,尊重黨團作法,即問即答有即問即答缺點,可能有羞辱官員情況,這要考量。統問統答也有缺點,沒辦法清楚表達提問,統問統答變成總統秀場,沒辦法問倒他。各有優缺點,沒有定論,跟黨團方向走。

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  • 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