柯文哲揭很多人不知情就「被連署」　直言罷免淪為政黨仇恨動員手段

FTNN新聞網．2024年7月1日 11:50

[FTNN新聞網]記者盧逸峰／台北報導

立法院國民黨團提出《公職人員選舉罷免法》修正，新增同意票數超過被罷免人當選得票數等條件，引發政壇議論。民眾黨主席柯文哲透過臉書指出，總統、副總統連署需要身分證正面影本，但是連署罷免只需要姓名、身分證字號、戶籍地址，結果更方便政黨動員抄寫「椿腳名冊」，許多人在不知情下「被連署」。

柯文哲直言，目前罷免連署方式其實方便動員抄寫「椿腳名冊」，許多人在不知情下「被連署」。（圖／資料照）

柯文哲直言，這讓罷免更容易變成作為政治攻擊手段，因此他主張的罷免連署要更嚴謹，也沒有理由總統、副總統的連署和罷免的連署有不同的規定；柯文哲強調，反對政黨仇恨動員，利用罷免來擾亂社會。

柯文哲表示，總統大選時，他期許選後台灣是一個政黨和解、社會和諧、兩岸和平的社會。台灣有太多問題要處理，怎麼選後這半年還是吵吵鬧鬧。所謂當家不鬧事，期望執政當局體察民意所在，不要再鬧事了。

柯文哲強調，過去公投的規則，因為各自政黨的政治需要而變成變去，為人詬病；如今現在又要因人設事調整罷免門檻，喪失法律的一致性，因此民眾黨不贊成現在又要更改罷免之門檻。

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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