【選情戰況2-1】藍營不重視青年導致紛紛跳船?他反舉民進黨重視後輩願給舞台
匯流新聞網.2022年6月8日 18:33

國民黨青年軍

CNEWS匯流新聞網記者潘永鴻/台北報導

國民黨台北市前議員羅智強,先前宣布參選桃園市長,籌組團隊給予年輕人許多空間,讓他們發揮自己的專長,其中,台北市議員李柏毅辦公室主任田方倫,議員初選落敗後,沒有因此灰心,他重新振作,開始協助羅智強行腳桃園。不過,國民黨主席朱立倫(18日)突襲式徵召前行政院長張善政參選桃園市長,引爆桃園藍營地方勢力大反彈,田方倫還自嘲自己「二度失業」,張善政事件甚至讓許多青年軍看不慣黨內的做法,更批評違反「程序正義」,還傳出有人想跳船投靠其他陣營或脫黨參選。

田方倫說,雖然初選落敗,與地方服務不會中斷,至今還是有非常多里民前來陳情,不管接下來是否要繼續選,區域上的民眾有需要,都會盡力協助。

有關初選接下來的規劃?田方倫表示,先前答應前台北市議員羅智強的「行腳桃園」,會盡責任完成,當時對這件事情感到興趣,能用雙腳認識在地民眾,邊走邊聊與他人建立關係,是一件可貴的政治活動,和以往車掃不同,這兩者之間會有差。 

國民黨主席朱立倫突襲式徵召前行政院長張善政選桃園,讓黨內所有人錯愕,也有人認為過程瑕疵,毫無「程序正義」可言,田方倫認為,在行腳過程當中,與許多朋友談論此議題,大多沒有這麼關心政治、國民黨,因此,很多人根本不知道發生什麼事情,因為對民眾來說,他們只看年底選票上的人和政見以及形象,能不能接受?

距離選舉剩下五個月,田方倫指出,現階段的紛紛擾擾是否會影響投票行為,程度有限,以個人角度評論,國民黨必須拿出一個公平的態度,在野的這段期間,不斷質疑政府、執政黨,程序上的不公平以及錯誤,反求諸己時,國民黨卻沒有將問題解決,這是黨內目前要思考的方向。「程序正義和大局為重,兩者是否重要?是藍營支持者,需要討論的目標。」

此次2022年選舉,許多新秀表態參選,但因為廝殺激烈,不少人因而退選或讓位給資深前輩,因此,造成有青年軍跳槽到別的陣營,比如原本打算登記台北市港湖議員選戰的張煥霖,在前立委李彥秀宣布回鍋參選後,默默遭出局,隨後一度要加入蔣萬安的團隊擔任發言人,卻屢屢碰壁,又被爆出要投靠代表民眾黨的黃珊珊陣營,事跡曝光後,張煥霖選擇神隱,連黨部都找不到人。

田方倫說,初選結束之後,來自黨內外的朋友關心非常多,但是國民黨並沒有給年輕人太多的關心和建議,回饋的部分也完全沒有,最後僅說「方倫,一定要團結喔!」這樣的回答讓他質疑,要團結什麼?為誰團結?要怎麼團結?

田方倫表示,至今要拿什麼東西團結,黨中央沒有給太多方向,這就是藍營年輕人,在中後階段會選擇脫黨參選,或投靠其他黨派,反觀民進黨給予年輕人的空間相當多,在各派系角力之下,未能參選的青年戰將,民進黨會給這些人很多機會和舞台,讓他們發揮專業才能繼續服務民眾。

田方倫指出,許多參選的年輕人提出很多意見,想要改變國民黨,至今常常碰壁,落選結束,黨更毫無當一座堅固的燈塔,照亮指引方向,許多「青年參選完初選後,就默默消失離開,沒有角色,和發揮的舞台。」

田方倫認為,選舉本來就有贏有輸,國民黨要去思考,如何協助輸的那些人,繼續培養這些人的專業,放在對的位子,將這些人的支持者團結凝聚在其他參選人身上,這是國民黨要面對的課題,如果國民黨還只會不斷擁抱那個唯一初選過的人,把其他夥伴一個一個排除掉,只是會讓支持選民越來越少。

圖片來源:田方倫、羅智強粉專。

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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