新聞幕後/全黨固一人守住基隆!國民黨憂大罷免潮仍會來 這4人最危險
三立新聞網 setn.com.2024年10月13日 21:51

記者陳怡潔/台北報導

國民黨傾全黨之力「固樑」,謝國樑成功守住基隆市長

▲國民黨傾全黨之力「固樑」,謝國樑成功守住基隆市長。

基隆市長謝國樑罷免案投票於今(13)日舉行,中選會公布最終結果,投票結果有效票數中,不同意罷免票數多於同意罷免票數,該罷免案投票結果為否決。這場罷免案,國民黨傾全黨之力「固樑」,就是憂心若沒守下,隨之而來的是綠營明年發動的大罷免潮。藍營人士分析,罷免不成功,大罷免潮一樣會來,因為總統賴清德需要國會過半,不然意識無法貫徹。黨內人士也指出,可能遭到罷免的立委包括台中市立委羅廷瑋、廖偉翔,新北市立委葉元之,以及台北市立委徐巧芯。

國民黨為了這場戰役全黨出動,黨中央到縣市首長,甚至連應當中立的立法院長韓國瑜都陪同謝國樑車隊掃街,加上選前之夜下起大雨,謝國樑索性脫下雨衣,在雨中訴諸悲情形象,確實成功催出不同意罷免票8萬6,014票,佔總投票數55.16%,但同意罷免票數為6萬9,934票,佔 44.84%,也不容小覷。藍營人士分析,將罷免案打成熱戰,確實有效果,成功催出不同意票高於同意票的訴求。

另外,國民黨團人士選前就透露,上會期鬧得沸沸揚揚的《公職人員選罷法》修法會在10月13日罷樑順利通過後再推,可以說是國民黨團隱藏版優先法案。一名不具名藍委認為,這是很明智的抉擇,13日之後來修選罷法是合理選擇,對藍綠都是,要知道民進黨也有區域立委,且仇恨值不比國民黨區域立委低。

國民黨團首席副書記長王鴻薇今天也證實,待總質詢結束後,將盡速在院會完成選罷法修正草案二、三讀,確保未來罷免案發動與連署的程序正義與正當性。

國民黨立委廖偉翔被列為可能遭罷免的危險名單。(圖/廖偉翔立委辦公室提供)

▲國民黨立委廖偉翔被列為可能遭罷免的危險名單。(圖/廖偉翔立委辦公室提供)

國民黨立委葉元之被列為可能遭罷免的危險名單。(圖/資料照)

▲國民黨立委葉元之被列為可能遭罷免的危險名單。(圖/資料照)

國民黨立委羅廷瑋被列為可能遭罷免的危險名單。(圖/翻攝自羅廷瑋臉書)

▲國民黨立委羅廷瑋被列為可能遭罷免的危險名單。(圖/翻攝自羅廷瑋臉書)

國民黨立委徐巧芯被列為可能遭罷免的危險名單

▲國民黨立委徐巧芯被列為可能遭罷免的危險名單。

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北檢打臉黃國昌「為何退出民進黨」說法 律師:不說謊皮會癢
即時中心/潘柏廷報導民眾黨團總召黃國昌昨(12)日稱,民眾黨祕書長周榆修11日被檢察官偵訊時,竟問他「為何退出民進黨?」。今日,北檢便發出新聞稿反駁,強調當時檢察官問周榆修「何時加入民眾黨」問題時,周榆修自己陳述何時、因何事退出民進黨,後加入民眾黨;北檢新聞稿一出,黃國昌的說法等同被北檢打臉。對此,律師林智群強調 「黃國昌真的一天不說謊,皮會癢」。
  • 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