批翁曉玲《憲法訴訟法》修正草案粗糙 林俊憲:粗到可拿來磨石頭
匯流新聞網.2024年7月5日 15:28

照片來源:林俊憲臉書

CNEWS匯流新聞網記者邱璽臣/台北報導

國民黨立委翁曉玲提出《憲法訴訟法》修正草案,遭民進黨立法院黨團今(5)日退回程序委員會。對此,民進黨立委林俊憲在臉書發文批評,在講該法案有多扯前,他想先問:「裁判的『質量』是什麼鬼?翁大立委是從哪部淪陷區法律抄的嗎?」他並諷刺「質量」兩字,依據字典的解釋是「大陸地區指物品或工作的品質」。

林俊憲表示,民眾可以暫時先放心,可能國民黨自知草案寫得不忍直視,今天民進黨團已經成功讓翁曉玲提出《憲法訴訟法》修正草案退回程序委員會,國民黨也不敢有異議,應該還會偷偷感謝民進黨給台階下。

「這部前天才倉促提出的《憲法訴訟法》修正草案,翁大立委只改了一條,完全無視對後面條文造成的影響,這會造成什麼問題?」林俊憲舉例表示,國民黨前幾天不是一次要7位大法官迴避嗎?如果按照翁的新條文,憲法法庭直接不用開了,因為她的條文硬性要求憲法法庭至少要10位大法官出席,15減7有大於10嗎?

照片來源:林俊憲臉書

林俊憲說,國民黨根本沒去思考這些自打臉的問題,主要目標還是在後面的人事同意權,想直接封印憲法法庭,以後愛怎麼違憲就怎麼違憲。他說:「我是真的不懂,一個號稱法學博士的大立委,為何寫出來的法案可以粗糙到這種程度?除了『急』以外,真的想不到其他解釋,粗糙法學再進化,已經粗到可以拿來磨石頭了。」

照片來源:林俊憲臉書

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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