被謝國樑稱「非常恨他」 林右昌譏想太多
今日新聞NOWnews.2024年10月12日 09:49
▲林右昌表示,要鼓勵大家出來踴躍投票,特別是支持進步、改革力量的民眾。(圖/記者陳佩君攝,2024.08.28)

[NOWnews今日新聞] 基隆市長謝國樑接受媒體專訪,談起與基隆前市長林右昌之間的交鋒時表示,他覺得林非常恨他。對此,林右昌上午受訪時反駁,「想太多」,並批評謝一開始就用選舉、政治思維回應公民團體,當然讓人無法接受;他也呼籲市民,明天應踴躍出來投票,因為這是公民力量展現。

公民團體「山海公民拆樑行動」發動連署罷免基隆市長謝國樑案8月16日宣告成立,將於明舉行投票。謝國樑接受媒體專訪時談起罷免行動時表示,他被民進黨針對,並認為林右昌非常恨他。

對此,林右昌上午赴新北市接雲寺出席活動時回應,謝國樑真的想太多,如果做得好根本沒有拆樑,是他一連串施政,讓大家無法接受,包含gogoro、防疫慰問金跳票等。他說,回顧罷樑事件以來,就能知道,並非只有東岸商場破門事件而已,這只是導火因,還有累積很多讓市民憤怒事情,所以才有這次罷免案。

林右昌提到,謝國樑從一開始就用選舉、政治思維回應公民團體,當然讓人無法接受,國民黨在選戰策略上,就是選定他個人、扭曲抹黑前市府政績。

林右昌說,罷免與選舉不同,罷免沒有候選人,因此他們鎖定他及前市府做操作,目的就是要凝聚傳統國民黨支持者出來「顧樑」,「謝國樑受訪所說並非事實,應該回到市政上及回應公民團體的質疑」。

針對明天罷免投票,林右昌表示,要鼓勵大家出來踴躍投票,特別是支持進步、改革力量的民眾,不管明天投票結果如何,公民團體都已寫下歷史,因為這是有史以來第一次,市民對市長施政不滿意,自覺性的發動罷免行動,這代表基隆公民力量覺醒,未來不論是哪個政治人物,在地方亂搞的話,他想民眾是難接受的。

林右昌強調,站在民主及民主深化角度,大家應該正向看待罷免選舉,呼籲大家踴躍投票,因為這是公民力量展現。

對於謝國樑以俄烏戰爭來形容這場罷免,直指民進黨是俄國、國民黨是烏克蘭一事,林右昌諷刺,該比較有點不倫不類、聽不太懂,「這比較不曉得是什麼意思,不過因為謝國樑本來就有很多讓人家聽不懂的發言,這也不是第一次」。

另外,媒體詢問,今天到新北參加活動,讓人聯想到是否與2026年選舉有關?林右昌回應,接雲寺是地方上重要的信仰中心,今天侍奉主席賴清德之命,來贈允贈匾及給予祝福,是為了地方祈福、庇佑國泰民安。

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談2大外送平台合併案 卓榮泰:希望買東西有充分選擇性
今年5月14日,外送平台Uber Eats宣布併購foodpanda台灣外送事業,但是這筆交易仍須經過公平會等主管機關審核。行政院長卓榮泰今(10/11)天到立法院備詢,國民黨立委羅廷瑋在質詢時關注此併購案,卓榮泰表示,他個人的意見是希望有一天透過外送平台來買東西的時候,能感受到充分選擇性;公平交易委員會主委李鎂則說,會慎重評估。
  • 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