藍白立院聯手輾壓表決！李正皓到抗議現場聲援：我憤怒但一步都不後退

三立新聞網 setn.com．2024年5月24日 15:20

記者劉宇鈞／台北報導

李正皓與抗議群眾合影。（圖／翻攝自李正皓臉書）

立法院今（24）日續審國會改革相關法案，藍白立委仍持續聯手輾壓表決，不過在院外已經聚集了上萬名群眾抗議。政論節目主持人李正皓也趁著錄影空檔到現場聲援，「我真的太憤怒」；他也強調，會站穩捍衛台灣民主法治輿論戰、認知戰的第一線，一步都不會後退。

李正皓到立法院外抗議現場聲援群眾。（圖／翻攝自李正皓臉書）

李正皓在臉書上發文表示，看到立法院藍白聯手通過立法委員職權行使法52-2，連請律師都要主席同意才能請，「我真的太憤怒」，趁著錄影前的空檔到立法院現場聲援，不過幾經思考，他還是不希望上台講話，所以也沒有通知任何人就自己去了立法院繞了一圈、坐了一會，他把舞台留給各位，也把想說的話放在網路上：

第一，強化論述。

他說，立法委員職權行使法52-2絕對是最直觀、最離譜的侵權法條之一，如果周遭有人不懂，直接傳這個法條給他看。

第二，避免衝突。

他提到，剛剛要離開立法院時，攔了一台計程車，車上一個老先生剛好要下車，一看到他就用外省口音對他破口大罵，說他們整天在亂。當下他第一反應跟那位老先生說請小心下車，並且攙扶著那位老先生下車，避免衝突大家一定要記得。

第三，不要灰心。

他指出，這次真的很有可能讓藍白聯手修法通過，但台灣的民主是有修復機制的，大法官釋憲與公投複決法條都是未來可行的路，今天大家站出來只是整個事件的開始，未來公投的連署、街講、投票，都需要大家的能量。

第四，民主路上不孤單。

他直言，民主路上總會丟失一些夥伴，也會有些夥伴背棄了民主的價值成了敵人，這都沒關係，因為這些年民主路上也多了很多新台派，他們都會在不同的位置上為台灣的民主奮鬥，「我會站穩捍衛台灣民主法治輿論戰、認知戰的第一線，一步不會後退。」

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

身分證文件塗黑

郭智輝電價

賴清德出席黃埔

行政院提出國會

賴清德引戰

民眾黨出席海峽

中時新聞網

CTWANT

三立新聞網 setn.com

數位ID資料「塗黑、打馬賽克」畫面曝綠委：沒發現瑕疵

行政院在110年暫緩推動換發數位身分證，立法院內政委員會成立「數位身分證換發政策及預算執行專案調閱小組」，但內政部提供的資料竟「全被塗黑」，還稱「依法未便提供」。藍委痛批，很多書面資料遮蔽塗黑，根本文字天書，質疑是否有圖利廠商行為，將提案全數凍結或刪除6000多萬元維護費。綠委吳琪銘則稱，翻閱過資料，未發現重大瑕疵。名嘴歷史哥李易修揭露快速翻頁畫面，資料果然全被塗黑的景象讓人驚呆。

選舉假訊息查核

看更多新聞專輯

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