迴力鏢!林智堅12億新竹棒球場慘兮兮 9年前批這球場「驗收怎過」網瘋朝聖
鏡週刊Mirror Media.2022年7月25日 12:59
網友翻出林智堅9年前認真監督球場的貼文,大酸迴力鏢飛回來了。(翻攝自林智堅臉書、本刊資料照)

斥資12億大改造的新竹市立棒球場22日風光啟用,目前已辭職投入桃園市長選戰的新竹前市長林智堅也到場觀戰,賽後球迷卻負評如潮,甚至有4名中職球員因場地問題受傷,讓不少人質疑這品質到底是怎麼通過驗收的。而林智堅2013年擔任市議員時,曾指出竹市簡易球場缺失多怎麼還能通過驗收,認真監督的文章被網友挖出來朝聖,直呼「迴力標飛了9年飛回來囉」。

林智堅2013年擔任市議員時,曾赴竹市簡易球場勘查,表示該球場在2013年11月2日正式啟用前,他就指出牛棚方向錯置、圍網不夠高界外球易打傷路人、外維護欄鐵片外露、全壘打黃線標竿的方向錯置、草皮光禿、灑水器故障、球員休息室太小等問題,但正式啟用時這些問題卻未改善,質疑球場有諸多缺失,「為何廠商還能通過驗收?!」並附上一張紅土有大顆碎石的照片。

林智堅9年前擔任市議員時,認真監督的文章被網友翻出朝聖。(翻攝自林智堅臉書)

 

林智堅該篇貼文等同狠狠打臉如今的自己,網友也紛紛前往朝聖,「穿越時空來打臉!」「2013年的林議員打臉2022年的林市長」「小智打球啦」「林議員,請務必要用同個標準監督林市長!」「被當年的自己監督到,你沒想到有這一天吧」「抄跑堅迴力標飛了9年飛回來囉」「所以這些碎石後來被丟到竹市球場外野就對了」。

新竹市立棒球場22日風光啟用,首戰由主場球隊味全龍迎戰富邦悍將,除了總統蔡英文親臨現場外,雖已辭職投入選戰,但作為任內政績的林智堅也到場觀戰,滿場1萬張票售罄,不料賽後卻負評如潮,除了有觀眾指出外野觀眾席地板表面保護漆到處是破洞、樓梯大生鏽、女廁門裝反無法上鎖、孩子被座椅外露的鐵片及螺絲刮傷流血等,在場上的球員甚至因場地問題受傷。

味全龍三壘手劉基鴻22日在處理滾地球時,因不規則彈跳傷到手指退場休息;外野手張祐銘在跑壘時因紅土鬆軟跌倒;由於新竹球場休息室內樓梯旁有水溝蓋,林智勝為了避免釘鞋踩到水溝蓋而向前跨,卻不慎滑倒;富邦外野手林哲瑄則是美技撲接後左肩挫傷,賽後表示外野草皮沒有緩衝、跑起來很吃力,一下去「完全定桿,卡住了」。

富邦外野手林哲瑄撲球美技接殺,卻直接「定桿卡住」受傷退場。(翻攝自CPBL 中華職棒YouTube)

 

不僅如此,有投手反映投手丘過於鬆軟、難以踩踏;外野手表示草地上小石子很多,會不敢撲球;內野紅土顆粒較粗、土質鬆軟,味全龍總教練葉君璋甚至親自下場整理球場;另有球員認為中外野區的灰白色高樓影響視覺,影響打擊時反應。盛大重啟的新竹球場短短2天就暴露一堆缺點,中職聯盟決定延後24日賽事,8月已排定的3場賽事也決定更換場地。

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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