中國推懲戒台獨22條新規 林右昌籲藍白:站在一起守護台灣民主
FTNN新聞網.2024年6月29日 15:17

[FTNN新聞網]記者劉秀敏/台北報導

民進黨「反擴權 護民主」全台宣講活動持續進行,至今舉行超過上百場,民進黨秘書長林右昌今(29)日帶領黨公職前往桃園宣講。林右昌表示,台灣目前面對國會擴權的濫權,相當嚴峻,加上中國宣布台獨22條法規,不斷壓迫台灣,呼籲大家一起站出來,不分黨派,團結站一起,守護最重要的台灣民主。

民進黨秘書長林右昌。(圖/民進黨提供)
民進黨秘書長林右昌。(圖/民進黨提供)

林右昌說,今天桃園有兩場宣講,民進黨和國民黨的宣講場距離只有五分鐘,但民進黨不是要政黨鬥爭,是為了讓更多人民知道現在立法院發生什麼事情、國家面臨多嚴重的事情,讓老百姓有知的權利。

林右昌指出,國民黨立法院黨團總召傅崐萁到中國回來後,台灣民主就變了,現在國民黨傅崐萁和民眾黨黃國昌組成「傅隨組織」,不只擴權還濫權。傅崐萁曾說「要讓民進黨政府找不到政務官」,沒有優秀的人才做政務官,民進黨四年執政就沒有政績,直到2026選舉、更意圖在2028年奪取政權,這是國民黨擾亂國會目的,就是共產黨和國民黨的劇碼。

林右昌表示,國會濫權法案中的藐視國會罪,立委叫人民去立法院問話,想請律師必須要主席同意,完全沒道理。國民黨立委擴權、民眾黨配合,讓立委兼任法官、檢察官,只要不合藍白的意,就冠上藐視國會罪名,個人或企業的個資、機密都可以被問。這是濫權、擴權,並不是改革。民進黨一直以來都是反貪腐的第一品牌,改革是民進黨先提出來,但他們用多數暴力,民進黨提的法案通通不理。

林右昌進一步提到,現在藍白兩黨開始談《財劃法》,簡單就是地方分錢,過去民進黨主張財劃法的時候,是一起討論,一個地方自治法、一個是行政區劃法,從處理國家制度是二級三級,還有包括以前凍省,廢省都是地方自治法,另外縣市合併,包括桃園行政區調整,這是行政區劃法,再來才是預算的分配。三條一起討論才是真正改革,如果單分配預算,那只是分贓,變成另一種黑金政治。但傅崐萁一下子要兩兆,國家總預算才兩兆八千億,傅崐萁一個人要兩兆,未來民進黨就沒有預算,可以建設國家,投資未來。

林右昌表示,最近捲起的AI旋風,都是過去蔡英文總統執政時,八年內做了很多建設和投資,讓世界大廠從AI、半導體企業看到台灣,國際看見台灣。藍白稱《財劃法》是用錢給地方政府建設地方,這就會掉進國民黨過的去黑金政治和地方派系,而錢坑法案將會打亂國家的財政,讓行政院沒有預算投資台灣、投資未來,台灣的競爭力將會受到影響。

林右昌接著指出,不只台灣內部嚴峻,現在中國發布台獨22條法規,照他們定義台灣人全部都是台獨,這也是在對藍白兩黨說,不要對中國共產黨有任何幻想,連在國際爭取空間也都是台獨,從中不斷打壓台灣。現在台灣能依靠的就是2300萬人民,台灣是個民主社會,最重視法治跟人權,民進黨立委這麼努力,因為這是守護台灣民主價值的最前線,還有地方立委、黨公職,希望民眾給他們加油打氣。

最後,林右昌也交付大家一項任務,聽完宣講後,在每個人的客廳,給親戚朋友聽,去到菜市場也講給他們聽,拜託大家讓大家知道,台灣是大家的,不分黨派,同時呼籲藍白兩黨跟民進黨站在一起,面對中國威脅,就應該站在一起守護台灣民主。

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  • 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