藍白聯手擋預算　吳思瑤說出背後1大目的：為對抗民進黨，不惜毀了國家

三立新聞網 setn.com．2024年9月21日 17:52

政治中心／綜合報導

民進黨立委吳思瑤抨擊藍白「為了對抗民進黨，不惜毀了國家！」（圖／記者高逸帆攝影）

▲民進黨立委吳思瑤抨擊藍白「為了對抗民進黨，不惜毀了國家！」（圖／記者高逸帆攝影）

藍白再度聯手杯葛？立法院新會期於昨（20）日開議，國民黨團與民眾黨團挾人數優勢，聯手將114年度中央政府總預算案退回程序委員會，做法引發社會兩派討論。其中，民進黨幹事長吳思瑤今（21）日就說出了重話，直言藍白「為了對抗民進黨，不惜毀了國家！」。

吳思瑤稍早在臉書發聲提到「再一次，藍白贏了表決，卻輸了民心！」預算審查是立委法定職權，不是零和遊戲，要刪要砍都需要透過審查，朝野可以對話溝通。但不審而退、未議而決，高金素梅一舉退回明年國家總預算，就是一種失心瘋、無差別式的攻擊。假照顧原民，真傷害全民！

吳思瑤以「原住民保留地禁伐補償」為例說道，上會期藍白聯手下強行通過修法，將補償經費由每公頃3萬加碼至6萬，一個修法條文就增加26億，倍增至52億。而這樣的優惠，優於台灣各地農民。一年52億是什麼概念呢？佔原民會年預算123億的42%，也就是單一項補償佔了四成，嚴重排擠其他原民預算。扣除法定支出，原民會只剩約10%的可支配預算，有限的預算受到排擠，國家將無法照顧更多的原民朋友。

吳思瑤提到「財務紀律」的重要原則，過去我們一再呼籲這項修法完全違反《財政紀律法》，適法性大有問題！但藍白為了討好特定選民，肉桶法案依舊被強行通過。

吳思瑤感慨，昨天退回總預算，是一種無差別式的攻擊，教育、社福、國防、經濟發展⋯各項預算全遭殃，國人從老至幼、不分男女、無分南北，都無端受累全民陪葬。這是真的照顧原民嗎？並不是。這是為了對抗民進黨，不惜毀了國家！

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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
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- 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
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