轟賴清德「當陸紙老虎」！被吳子嘉罵腦筋壞掉　郭正亮回應了

TVBS新聞網．2024年7月1日 23:15

前立委郭正亮。（圖／翻攝自YT@GuoVision-TV）前立委郭正亮日前說，總統賴清德將大陸當「紙老虎」，要是北京不打，2026、2028選舉綠營將全勝；美麗島電子報董事長吳子嘉對此批評，「你腦筋壞掉啦」，怎麼可以公然慫恿中共打過來。郭正亮今（1）日回應，「很不幸，賴清德真的在賭」。

郭正亮日前提出「紙老虎說」，指賴清德就是吃定大陸不敢打，如2026大陸沒打台灣，綠營地方大勝，2028沒打，賴也連任定了。吳子嘉對此表示，「你腦筋壞掉啦」，雖然認識郭正亮多年，但不苟同這種論調，吳說：「郭正亮你在那邊戳大陸打台灣嘛！『唉呦大陸紙老虎啦，你看你紙老虎不敢打，所以賴清德一直搞你』」。

郭正亮今對此回應，不幸的是，賴清德就真的在賭，製造這種緊張有助內部鬥爭，一方面瓦解民眾黨，又讓國民黨難有作為，於是鋪天蓋地抹紅塑造被害妄想，「這就是民進黨執政的根基」。郭仍保持原調批評，自賴清德執政後，兩岸關係和朝野都緊張，既沒建樹也沒有緩解戰爭焦慮。

郭正亮和三妹拍Vlog。（圖／翻攝自YT@GuoVision-TV）

另外，最近社群流傳郭正亮和「新西蘭中文國際頻道」主持人三妹（Summer）互動影片，有網友酸說，「中國危不危險，可不可以去」，看郭正亮在深圳玩那麼開心，「真正危險是亮哥的腰部啊」。

網友酸郭正亮。（圖／翻攝自Threads）

郭正亮對此回應，「拜託，三妹都可以當我女兒了，我跟她老公也認識一段時間」，並指自己就吃飯唱歌，「我真的是覺得很可笑，我也沒告訴三妹，台灣、海外這些惡質政治文化，我見多了」。他批評，那些「1450」先去管好前立委趙天麟，自己在民進黨混了30年，誰有小三他不知道。

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蘇巧慧表態選新北市長江怡臻喊話：先支持財劃法修正

[Newtalk新聞] 民進黨新北市黨部主委、立委蘇巧慧今（2）日接受廣播專訪時，清楚表態會努力爭取代表民進黨參選2026新北市長。國民黨新北市議員江怡臻表示，國民黨一定會找出最強候選人，她呼籲蘇巧慧若有意參選新北市長，應該先支持財劃法修正，健全地方政府財源，真正地幫助新北市。江怡臻今日接受「POP搶先爆」專訪，談及新北市長候選人議題，她指出，對於2026新北市長選舉，民進黨可說磨刀霍霍，尤其蘇巧慧接任民進黨新北市黨部主委後，除了聲量更大，還有聯合地方議員及潛在議員候選人的動作，不過國民黨在台北縣、新北市長年執政以來，推動各項市政建設蓬勃發展，讓許多市民對新北產生光榮感，這都是大家有目共睹。對於蘇巧慧接受媒體訪問表示願意當新北隊長，江怡臻說，蘇巧慧長期以來的發言及行為，累積許多仇恨值，對於爭取中間選民恐怕沒有助益，甚至會讓人覺得，民進黨沒有想贏新北市長這場選舉。江怡臻並呼籲，如果蘇巧慧有意參選新北市長，應該先支持財劃法修正，健全地方政府財源，改善新北市人均預算長年過低的情況，這樣才是真正地幫助新北市。另外，談及民進黨推動罷免基隆市長謝國樑，江怡臻表示，罷免是人民的權利，但今年1月

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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