名家論壇》單厚之/罷樑失敗後還能繼續嗎?
今日新聞NOWnews.2024年10月14日 17:05
▲基隆市昨天舉行謝國樑罷免投票,謝國樑最終以86,014票張不同意票反罷免成功。(圖/李政龍攝,2024.10.13)

[NOWnews今日新聞] 基隆市昨天舉行謝國樑罷免投票,謝國樑以86,014票張不同意票、55.16%得票率,強勢獲勝。藍營認為,這樣的結果顯示民眾對於動輒罷免的反感;綠營則看到在民進黨未積極參與的情況下,仍有近7萬張同意票,可以說是雖敗猶榮,顯示大罷免仍有可為。

這次罷免投票前,輿論和網路的討論聲量並不高,投票結果卻遠比外界想像中的熱,投票率50.44%是史上第二高,僅次於2021年中二選區罷免陳柏惟的51.72%。但陳柏惟的罷免投票是在週六,而這次的罷免則是理論上投票率可能較低的週日;2023年同樣在週日舉行的王鴻薇VS.吳怡農北市第三選區補選,投票率也僅有43.35%。雖然基隆罷免並沒有成為全國關注的主要議題,但在陸戰或各自的同溫層中,熱度必然很高。

再對比選舉與罷免投票的情況,2022年謝國樑當選時,那場選舉的投票率是60.16%,而這次罷免還有50.44%,等於有83%的人參與了罷免投票;2022年陳柏惟當選中二立委的投票率是77.20%,被罷免的投票率則是51.72%,只有選舉投票的67%。

謝國樑當選的票數是96,784,這次的不同意票是86,014,大致可以認為有88.9%的人出來再次投給謝國樑;2022年民進黨蔡適應、時代力量陳薇仲和另外兩位無黨籍候選人的總得票是86,109,這次的同意票是69,934,再次反對謝國樑的是81.2%。從動員各自支持者的角度來講,謝國樑也是大幅勝出,這次的不同票放到2年前,也足以當選。

綠營認為在民進黨保持距離的情況下,同意票有近7萬票是雖敗猶榮,但其實距離25%得票門檻的77,700票仍有一段距離;而且這樣得票,明顯是因為謝國樑炒熱選情,同時激出綠營支持者的結果。如果選情更冷一些,距離25%的門檻還會更遠,罷免絕非綠營想像的情勢大好。

謝國樑是史上成功否決罷免的第一人,當初喊出8萬不同意票的目標,最後竟開出了86,104票,不僅高於同意票、也跨越25%的門檻,可以說是強勢否決罷免。之前被罷免未通過的高雄市議員黃捷和台北市立委林昶佐,黃捷的不同意票65,391雖比同意票高了1萬票,但距離25%的門檻有仍7千票的距離;林昶佐則是同意票比不同意票多了1萬多,只是沒有跨過25%的門檻。

以往罷免最受藍綠詬病的就是如陳柏惟的「高票當選、低票罷免」(112,839票當選卻被77,899票罷免),而謝國樑則讓藍綠看到一種新的模式和可能,如果沒有太大失格,選民並不會改變原本的立場,也未必如政客想像的那樣冷淡。有了謝國樑模式在前,立委對罷免的恐懼會降低不少。

民進黨或許有些人對「大罷免」仍念念不忘,但青鳥的聲勢早已大不如前,被視為大罷免前哨戰的謝國樑罷免案也已經被否決,明年再發動罷免立委的正當性和難度只會更高。

這次謝國樑罷免案,民進黨到後期明顯切割罷樑團體,以免罷免的失敗變成民進黨的失敗、賴清德的失敗,所以這次罷免只傷到民進黨秘書長林右昌一人。但若真的要發動大罷免,賴清德必然要親上火線,承擔罷免失敗的風險和責任。以賴清德的性格是不是敢show hand,承擔上任一年多就聲望重挫的風險,以及後續黨內各方可能究責的壓力,才是大罷免會不會上演的關鍵。

●作者:單厚之/資深媒體人

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  • 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
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    • 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