譴責率100%!陳耀祥兩次到立院都遭譴責
今日新聞NOWnews.2024年5月2日 07:00

▲國家通訊委員會(NCC)主委陳耀祥開議迄今兩次到立法院都被譴責。(圖/記者葉政勳攝 , 2024.03.11)

[NOWnews今日新聞] 立法院司法法制委員會昨在藍白立委聯手下,通過提案對NCC主委陳耀祥予以最嚴厲譴責,並移送監察院。這不是陳耀祥第一次被譴責,3月11日藍白立委不滿陳耀祥報告空泛,極盡敷衍,嚴重藐視國會,通過對陳耀祥的「譴責」案。不到兩個月的時間,陳耀祥就被譴責兩次,且陳耀祥這會期也只來這兩次,等於被譴責率「百分之百」,仇恨值之高可想而知。

陳耀祥是學者出身,更特別的是,他並非民進黨員,而是無黨籍。他是台大法律系、德國海德堡大學博士畢業的學霸,學成返國後,2005年在台北大學公共行政暨政策學系擔任助理教授。擔任學者期間,他與公部門互動頻繁,擔任過國防部法規會委員及訴願委員、行政院新聞局法規委員、行政院文建會訴願委員、銓敘部訴願審議委員、文化部法規委員及訴願委員,2016年民進黨政府上台,他獲提名擔任NCC委員。巧合的是,當時的NCC主委詹婷怡、副主委翁柏宗相繼請辭,陳耀祥於2019年5月底接任代理主委,2020年大選民進黨再度勝選後,陳耀祥獲真除為主委。

但在陳耀祥擔任NCC主委後,在野黨立委就不斷質疑,他對鏡電視護航,未堅守獨立機關立場,且三立集團掌握中嘉有線電視系統將近3成的股權,明顯跨越媒體壟斷的管制紅線,NCC也未積極處理。此外,中天電視因多次違規遭撤照,但中天提行政訴訟,NCC卻不斷敗訴,藍營質疑NCC對待中天與對待綠媒的態度差太多。

新國會開議後,陳耀祥首度到立法院報告,也遭立委質疑,1萬3000字的內容中,有超過9300字都是照抄去年舊的內容,陳耀祥解釋因政策有延續性,但立委不接受,最後通過譴責案。

行政權與立法權是憲政架構下兩大重要機關,為了彼此和諧,個別立委對行政機關或部會首長有意見,召委通常會居中協調化解。例如3月初海洋委員會主委管碧玲不滿委員會會議名稱,逕自修改,也遭立委譴責,但最後召委高金素梅並未處理譴責案,讓大事化小。相較之下,陳耀祥卻能兩次遭譴責,可見藍白立委對陳耀祥有多厭惡。

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兩案協商皆無共識 柯建銘預告:明院會恐爆發「史上最嚴重衝突」
立法院長韓國瑜今(5/16)下午再召集藍綠白黨團展開朝野協商,因討論總統赴立法院國情報告形式皆未達共識,韓國瑜裁示下次再議,並續商議由國民黨團總召傅崐萁等人領銜提出的「花東建設條例」相關草案。民進黨團總召柯建銘突說出,明天就是立法院會,「沒有朝野協商簽名的東西,院會實難進行,一定發生史上最大、嚴重衝突」,國民黨團總召傅崐萁與書記長洪孟楷也不甘示弱地回嗆,願意「挑燈夜戰」,要柯建銘別走。
  • 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