藍打市政牌護謝國樑 防罷藍委骨牌效應發酵
今日新聞NOWnews.2024年7月1日 20:13

▲基隆市長謝國樑正面迎擊民進黨罷免戰。(圖/記者嚴俊強攝)

[NOWnews今日新聞] 公民團體「山海公民拆樑行動」昨天宣布,罷免基隆市長謝國樑第二階段連署數量突破門檻,若順利最快9月中下旬將迎來基隆市長罷免投票,正式吹起「大罷免時代」號角。而國民黨今下令全黨動起來,從現在起轉守為攻,盤點謝上任18個月的市政成績,更要以罷免基隆市議會議長童子瑋作反制,不只要替國民黨守住好不容易奪回的基隆市長寶座,更要嚴防罷免國民黨立委骨牌效應。

「罷樑行動」一路從3月乏人問津,再到6月意外成為全台焦點,關鍵就在立法院國會改革修法後,「青鳥行動」激起全台藍綠互罷情勢,以及民進黨表態公開力挺罷免謝國樑。

眼見「罷樑行動」恐成國民黨立委罷免潮的最後一道防線,國民黨中央緊急組成專案小組,和謝國樑市府團隊對接展開「固樑行動」反制,今天謝國樑親自出席在黨中央的首次會議,商討後續如何轉守為攻。

據了解,國民黨組成「守護基隆小組」,由國民黨秘書長黃健庭統籌,本次在黨中央會議共有10多人參與,包含國民黨主席朱立倫、立院系統許宇甄、謝市府團隊、基隆地方議員等人與會,約莫商討快一個小時才有結論。

凌濤也在會後轉述時提及,謝國樑在上任這18個月內,推出了高達20至30項的政績,把過去前基隆市長林右昌的「五大爛尾」好好地收拾。似乎意味未來將打「市政牌」,替謝國樑翻轉形象。

與會人士透露,謝國樑在會中心情看似沒太大影響,神情輕鬆、心情很自在,也有信心基隆市民對他的支持,相當欣慰終於可以回歸市政討論。在四方聯盟中,未來基隆的國民黨立委林沛祥會來幫忙,基隆市議員也會一起作戰,黨中央則協助政治攻防的即時回應。

對於未來「轉守為攻」策略,與會人士強調,罷免基隆市議會議長童子瑋為討論事項之一,開記者會、宣講都將是策略選項,且每週都將不定期針對事態的發展開會。

謝國樑2022年上任至今一年多,身陷Gogoro電動車政見、強拆NET爭議,再到被公民團體發動罷免,民進黨政治鑿痕明顯,面對未來民進黨恐傾全黨力助攻罷免。黨內人士分析,地方上對於罷免案有兩種氛圍,一種是看熱鬧心態,而另一種,也是大多數的選民的心態,正是厭倦政治紛擾,尤其不滿外地人把小事擴大渲染,鼓吹仇恨,「雖然鼓吹仇恨是很有用的選舉方式,但是選舉不是才剛過嗎?在地人很討厭這種事。」

黨內人士強調,這一戰非常關鍵,民進黨把謝國樑當成祭旗,如果連謝國樑都倒下,那麼接下來包含新竹市長高虹安,藍營議員、區域立委都躲不掉,罷免骨牌效應不容小覷,國民黨、民眾黨勢必都要全黨熱戰應對。

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太報
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開調查權第一槍!立院成立「鏡電視調查小組」
立法院交通、司法委員會今天聯席會議,今討論成立「鏡電視調查專案小組」,會中藍白達成共識,由藍委吳宗憲擔任召集人,接下來NCC須配合調查外,還可以邀請民間人士到國會說明,且無正當理由不得拒絕出席,對此民進黨立委抗議,會議程序於法不符,因此退席抗議。
  • 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