罷免謝國樑難?名醫揭賴清德1挑戰嚴峻:連任的不好兆頭
中時新聞網.2024年7月1日 20:50
沈政男指出,罷免謝國樑(右)若失敗,將是對賴清德(左)2028連任的不好兆頭。(合成圖/示意圖/資料照)

基隆市長謝國樑罷免案第二階段連署已超過門檻,可能將交付罷免投票。依現行規定,罷免投票率達4分之1,且贊成多於反對,謝就會被罷免。精神科醫師沈政男直言,總統賴清德知道若罷免失敗,將會是他2028連任的不好兆頭;民眾黨2026與2028除了藍白合,也沒有更好的路可走。 

沈政男今(1日)在臉書發文表示,有人說謝國樑2022當選市長,綠營的票數7萬1,還不到罷免門檻7萬6,要過關很困難!是嗎?更遠一些,兩次林右昌當選基隆市長,票數可都是超過10萬啊!綠營要衝破門檻並非難事!因為整個台灣社會根本沒有從2022、2024兩次選舉的激情冷卻,加上國會改革法案造成藍白綠惡鬥升高,看起來謝國樑罷免案將是下一個政治鬥爭的絕佳場域,眾多政治狂熱份子早已躍躍欲試! 

沈政男指出,謝國樑罷免案是綠營對於國會朝小野大的尷尬情境,亟欲翻轉,所找到的最新槓桿,如果能夠將他拉下,絕對可以拉抬下一波罷免藍委的氣勢,而只要罷掉幾席藍委,那麼民進黨就可重回國會多數。甚至,若能罷掉謝國樑,對於綠營的2026地方選舉,也是漂亮的前哨戰。 

沈政男強調,賴清德應該頗有危機感,因為藍白在2028若記取先前教訓,成功聯合起來,對他將是嚴峻挑戰。所以說,罷免謝國樑,對賴清德來說,也是利害重大的一役。如果罷免失敗,將會是他2028連任的不好兆頭。現在,國民黨已經知道此役不能放冷,而是必須全黨動員,全力保護謝國樑,以免第一張罷免骨牌就此被啟動。民眾黨當然也須阻止罷免案過關,因為2026與2028,除了藍白合,民眾黨也沒有更好的路可走。 

「國民黨內,有人醞釀修改選罷法,打算提高罷免門檻,這當然是正確的做法!」沈政男直言,理由:罷免本身,是一種多餘的制度,既已有四年一任的選舉,做不好就不連任,何須再多個任滿一年就可罷免的機制?四年,讓一個政治新手做看看,不為過啦!怎麼會看了幾個月,就認定不行?再讓他做,大家就會完蛋?否則,為了擔心罷免,你永遠只能選出那些專事諂媚選民、只做表面功夫的政治人物了。 

「真的,任滿一年就可罷免,等於是一種過度管教,不可能教出有創意、有遠見的孩子!」沈政男提到。現在柯文哲說,「不支持提高罷免門檻」,如此一來即使國民黨全力修法,也不會過關。這是不對的!提高罷免投票率門檻,不是沒收選民的罷免權利,而是挽救罷免被濫用,避免成為政治惡鬥工具的正確做法!原本的二分之一投票率門檻是合理數字,民眾黨應該支持回歸先前罷免門檻。

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開調查權第一槍!立院成立「鏡電視調查小組」
立法院交通、司法委員會今天聯席會議,今討論成立「鏡電視調查專案小組」,會中藍白達成共識,由藍委吳宗憲擔任召集人,接下來NCC須配合調查外,還可以邀請民間人士到國會說明,且無正當理由不得拒絕出席,對此民進黨立委抗議,會議程序於法不符,因此退席抗議。
  • 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