布林肯:美5個月內3度要求中勿介選 習近平曾承諾不做
世界日報World Journal.2024年4月27日 14:28

國務卿布林肯(Antony Blinken)26日在北京告訴美國有線電視新聞網(CNN),美國掌握了中方試圖影響甚或介入美國選舉的證據;美中外交高層互動,從總統、國安顧問到國務卿等級的往來,美方高層官員5個月內至少3度要求北京克制。

美國11月5日將舉行總統和國會議員選舉。

布:確保他們再次聽到

布林肯告訴CNN,他對中國國家主席習近平重述了拜登總統去年11月在舊金山峰會所說,要求中方不要介入美國今年的總統選舉,當時習近平承諾北京不會這麼做。

即便有了習近平的保證,布林肯在接受CNN專訪卻說,美國已經看到中方試圖影響甚或介入的證據,美國希望確保這些行動能盡快停止。

「我們會仔細關注中方任何介入我們選舉的行動,而且我們完全不能接受。」布林肯表示,「我想要確保他們再次聽到這項訊息。」

拜習會談及介選首曝光

拜習會談及選舉干預話題並未見諸當時的公開文件,而是CNN今年初獨家曝光細節。

據報導,拜登率先提起這個話題,習近平簡短回應,當中共中央外事辦公室主任兼外交部長王毅和白宮國家安全顧問蘇利文(Jake Sullivan)1月下旬在泰國曼谷會談時,蘇利文再次提及此事,王毅對蘇利文重申了習近平對拜登所做的保證,稱北京不會干預美國今年秋天舉行的選舉。

干預美選 北京轉趨積極

美國情報官員告訴CNN,在干預美國選舉這件事上,俄羅斯向來比中國更積極;不過,有跡象表明,北京的態度正轉趨積極,尤其鎖定美國選民和候選人。加上布林肯此行透露的訊息,美方高層官員在5個月內,已3度對北京表達立場。

CNN1月報導,2020年以來,中方資深官員的目標是強化美國社會的分裂,指示中方間諜加倍努力影響並形塑有利北京的美國政策與公眾輿論,這些影響力行動包含了中方運用虛假社交帳號,透過網路攻擊美國政治人物;美國情報部門和微軟都曾示警。

北京一再言明不干涉他國內政,也不干預美國選舉。

更多世界日報報導
千元護膚臉上布滿針眼、出血點 華女怨:被毀容
華裔探員張棟志 拆解殺豬盤等3大詐騙伎倆
稱「猶太復國主義者不配活著」 哥大學生抗議領袖黑歷史遭起底

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

國情 報告

蔡英文 特赦 陳水扁

立院 進行 國情

桃園 台電

緊咬 柯建銘

國會 修法

中天新聞網
匯流新聞網
TVBS新聞網
今日新聞NOWnews
影/大新聞大爆卦 赴國會報告恐會即問即答?蔡正元稱免驚啦:對賴清德根本是小菜一碟
準總統賴清德將於520上任,不過國民黨和民眾黨立院黨團,昨(7)日聯手在程序委員會中,提案邀請賴清德就任後赴立院進行國情報告。對此,前立委蔡正元認為,即問即答對賴清德可說是小菜一碟,除了羅智強和徐巧芯外,至少有一半的立委不會為難他,根本不用為他擔心。
  • 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