法國會首輪選舉登場 8大QA一次看
中央社.2024年6月30日 22:35

(中央社巴黎30日綜合外電報導)法國今天展開首輪國會選舉投票,民調預測極右翼的「國民聯盟」將勝出,但不會取得絕對多數席次。以下為路透社整理本次選舉的8大問答。

●7月7日第2輪選舉後沒有政黨取得絕對多數席次會如何?能否避免政局陷入癱瘓?

最簡短的回答是:沒人能確定。

法國憲法第8條規定總統任命總理,但未規定採用何種標準。總統馬克宏(Emmanuel Macron)預料將把總理職位交給國會第一大黨團,而民調顯示那會是標榜反移民與疑歐派的極右翼政黨「國民聯盟」(RN)。

● 國民聯盟黨魁巴德拉即將成為總理?

「國民聯盟」表示,巴德拉(Jordan Bardella)雖是黨內總理候選人,但該黨與盟友若未能拿下法國國會下議院國民議會(National Assembly)過半席次(至少289席),國民聯盟將拒絕接下總理棒子。

由於憲法未規定總統如何選擇總理,理論上馬克宏可試組一個反「國民聯盟」的同盟,將總理職位交給別的政黨或他黨人士。

● 除了巴德拉還有哪些選擇?

憲法沒有給出任何具體答案,可能的選項包括主要政黨結盟。目前法國政壇沒有這種聯盟,但馬克宏已敦促各黨團結一心排拒極右翼。

另一個選項是,包含極左翼、社會黨(Socialist Party)及綠黨(Greens)在內的左翼聯盟,若像民調所示成為第二大團體,就可以接下總理棒子並試組少數派政府。

● 這些選項可能成功嗎?

如果「國民聯盟」在第2輪選舉中贏得最多席次並接下總理棒子,該黨與馬克宏將展開一段「共治」時期。法國近代政壇出現3次這種情況,但都發生在主流政黨之間;「國民聯盟」可能阻礙馬克宏推動改革。

「國民聯盟」成為國會最大黨卻不執政,則可能封殺或修改政府提出的法案。憲法提供一些工具給政府避免這種情況,但也有其限制。

「國民聯盟」若取得國會多數席次,很大程度上保證其能獲得總理職位,因為它能迫使任何它不滿意的政府辭職。

● 未達成協議將會如何?

極右翼、中間派、左翼這3大陣營的席次不夠單獨執政、無法組成聯合政府,或無法保證能籌組一個可行的少數派政府,這是有可能發生的情況。

若面臨這個情況,法國政府運作恐怕陷入癱瘓,很少法案甚至沒有法案通過,由看守政府管理基本日常事務。

● 馬克宏會辭總統嗎?

馬克宏已排除這種可能性,但如果凡事都受阻就可能辭職。無論是國會或政府都不能強迫總統辭職。

● 無論如何都不會出現的情況為何?

憲法規定,一年內不得再解散國會和改選,因此立刻重新投票是不可能的事。

● 這場選舉的其他重點?

選舉結果難以預料。國會下議院總計577個席次,每個席次都是一場獨立競賽,而競選時間異常地短,意味選舉結果可能與調查預測的情況不同。(譯者:洪啟原/核稿:楊昭彥)1130630

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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