「全台最兇市議員」超有誠意謝票!曝當選感言
民視.2022年11月28日 11:08

政治中心/林孟蓉報導

九合一大選26日告一段落,候選人中幾家歡樂幾家愁,其中,由網紅「小商人」所推派的嘉義市議員候選人「顏色不分藍綠支持性專區顏色田慎節」、電競直播主「Molly翎熹」成功以2813票當選,闖進嘉義市議會,引發全台關注。順利選上議員,不同於其他候選人準備了謝票行程,她錄製了一段22秒的謝票影片,特別感謝選民對她的支持。

「顏色不分藍綠支持性專區顏色田慎節」從參選以來就話題不斷,她不但選前曾與「雞排妹」鄭家純合體掃街拜票,掀起不小轟動,選前之夜她更是換上性感婚紗,與網紅「鳳梨」一塊在嘉義市區進行車隊掃街,話題性十足。最後她順利選上議員,26日她也在臉書發文開心喊,「謝謝大家的厚愛,讓我沒有失婚」,不過有部分網友笑說,「心裡一定很慌,居然真的當選了」,如今她也分享當選感言,透露真實心聲。


「顏色不分藍綠支持性專區顏色田慎節」、Molly翎熹27日特別錄製了一段當選感言:「謝謝大家的支持,讓更多人關注到我出來參選的原因和政見,這也正是民主制度的難得可貴之處,藉由自由選舉,即使是衝撞現有體制、民風的政見,仍有可能被推動和實現的一天,肩上現在背負著大家對我的期待和厚愛,我會繼續努力,謝謝大家」。


影片中,她穿上白色低胸上衣,一展豐滿好身材,全台「最兇市議員」封號果真名不虛傳。她隨後也在個人臉書粉專分享拍攝感言時的美照,並開玩笑地說「如果等等在新聞上看到打碼的我,衣服原本是長這樣的」。網友看完她的美照也紛紛留言,「恭喜當選」、「所以會穿這樣進議會質詢就是了」、「成功掌握流量密碼!」、「真希望我是嘉義人」、「有誠意」。

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上千頁數位身分證決策資料全塗黑 內政部:內部討論資訊不予提供
[Newtalk新聞] 對於國民黨團今(17)日召開記者會「內政布2.0?數位身分證文件塗黑,政府怕什麼?」,內政部表示,依據立法院職權行使法,已提供數位身分證相關資料5大卷87份文件,依法沒有拒絕、隱匿。涉個資部分依法遮蔽、並依政府資訊公開法第18條,內部討論資訊不予提供。 國民黨立法院黨團今日表示,行政院暫緩數位身分證換發後,立法院內政委員會成立專案調閱小組,內政部提供的資料卻「全冊塗黑」,並回應稱「依法未便提供」。國民黨立委許宇甄指出,內政委員會3月成立專案調閱小組,向內政部調閱相關文件釐清疑點,卻發現內政部提供的文件,有好幾份全冊塗黑,甚至發覺塗黑太麻煩,後面有幾本只提供目錄。 國民黨立委張智倫指,調閱小組去查負責數位身分證規畫案的國巨公司的會議紀錄,發現內政部一年與國巨開會超過20多次,卻沒有提供任何一次會議紀錄給調閱小組,追查內政部提供資料更發現,高達1000多頁的服務計畫書內容全被塗黑。 對此,內政部表示,立法院內政委員會數位身分證調閱專案小組於2024年5月2日要求內政部、行政院、工程會及中央印製廠提供工作小組會議資料、相關委託研究、研討會紀錄、報告、相關招標文件、合約
  • 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