列舉吳怡農讓人感動的3件事 賴清德讚:彷彿看見創黨前輩的身影
風傳媒.2023年1月7日 19:44

台北市立委補選明(8)日登場,副總統賴清德在臉書列出民進黨候選人吳怡農3個讓他感動的地方,更稱吳怡農走入人群,面對民眾,讓他彷彿看見民進黨創黨初期,許多前輩在街頭為民主理念打拼宣傳的身影。

賴清德表示,第一,吳怡農的承擔讓他感動。吳怡農創立「壯闊台灣」,為了讓國人在緊急事故中保護自己,也能幫助別人,透過「後盾計畫」的教育課程,讓參與課程的民眾學會如何在急難中自救與救人,更因此入選了時代雜誌「次世代百大人物」的殊榮。

賴清德說,基於為國舉才的理念,民進黨徵召吳怡農投入這次補選,吳怡農為了熱愛的國家,願意承擔這個艱鉅的責任,希望透過國會實現更多在社會無法完成的工作。這是民進黨現在最需要的能量,也讓他深受感動。

第二,賴清德說,吳怡農的行動讓他感動,吳怡農在這次選舉,在街頭以宣講的方式,與民眾近距離,面對面講述他對國家的期許與願景。吳怡農走入人群,面對民眾,讓他彷彿看見民進黨創黨初期,許多前輩在街頭為民主理念打拼宣傳的身影。尤其他近期在各縣市舉辦黨員見面會,知道與民眾直接面對面接觸,聆聽基層對我們的期許及建言,是民進黨現階段很重要的課題。

第三,賴清德說,吳怡農的理念讓他感動。面對選舉中對手的扭曲攻擊,吳一再表達絕不打負面選戰,即使面臨一場艱難的選舉,他也對自己的政治理念有堅持,他對支持者說「不要生氣,要投票」。在這個民進黨正要重振旗鼓的時刻,我也要對台北市中山、北松山選區的朋友說「不要氣餒,明天我們一起去投票」。

最後,賴清德說,台灣是美麗的寶島,但因為地理位置的關係,時常遭受地震、颱風等天災的襲擊,同時台灣面臨威權主義的擴張,外部的威脅從不曾減低過。因此,台灣需要建立一套完善的國土安全、防災、救難的制度規劃,國會也需要有專業的立委,監督部會,並提供專業建議。邀請中山、北松山的朋友一起出門投票,支持真正專業、真正熱愛國家的吳怡農。

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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