大酸韓國瑜、謝國樑 陳柏惟「經驗分享」嗆:若理由正當就該給人罷免機會
太報.2024年7月3日 12:06
前立委陳柏惟。 胡家銘攝
國民黨立院黨團提出《公職人員選舉罷免法》修正草案,欲提高罷免門檻,今(7/3)召開「公職人員選舉罷免法實務現況精進」公聽會。成為唯一被成功罷免的前立委陳柏惟也出席與會,他強調,不要把罷免當成毒蟲猛獸,罷免會製造仇恨對立,是因為罷免方的起心動念有邪念,才會變成一種戰爭。他並狠酸立法院長韓國瑜、基隆市長謝國樑,稱若罷免方的理由正當,如請假選總統、半夜強盜破門,那就該給人家罷免機會。

陳柏惟指出,行政首長怠忽職守,與議員發聲路線不同是兩個完全不同概念,不能說左派、右派的理念競爭是怠忽職守,但如果整個行政首長與單一選區立委連人都不見了,那當然要將罷免權利留給人民。

陳柏惟質疑「國會是不是又再擴權?怎麼會討論這個議題?」他說,過去制度明明就有受害者,若照國會多數版本通過,唯一被罷免的就是現在立法院長韓國瑜,修這種法韓國瑜不知道會不會跳起來,他應該也要發表意見,「罷免為何會變成仇恨?難道不能快樂罷免、平安回家嗎?」

陳柏惟說明,從韓國瑜被罷免7%,到他的16%、黃捷26%、林昶佐30%、高閔琳75%,四張連署人有三張是錯的,不是錯的就是假的、不是假的就是死的,「這合理嗎?」他反問,提出罷免方的比例超過百分之十幾,而且剛好都是同政黨發起的,怎麼說錯假連署是提高罷免理由?

陳柏惟提到,當罷免方發動罷免,無論理由是「輸不起」、「想搶回來」,或是覺得沒有選舉很無聊等各種原因,他並以自己為例:「該立委就是我本人,大概花了三個月到半年時間回應媒體、上節目辯論,回應一些根本不是立委本業問題,這會讓大家認為花時間在不必要事情上,但沒辦法,罷免方在搞你,也不能不回,對基本盤不穩及意識形態極端的人,如統派韓國瑜與獨派陳柏惟,就一定會遇到這個問題;而就我的狀況來看,從罷免發動到補選,將近四個月該區沒有立委。」

陳柏惟認為,應把罷免看作正常選舉,只是需要啟動門檻原因,是因為已經有全國性選舉,還有四年任期制民意代表。陳柏惟直言,「歷史上罷免投票比例最多、投票率最高的就是我這場,最近都覺得國民黨在幫我講話,他們都在指涉顏寬恒是輸不起的人,真的替他感到悲傷,怎麼會被同黨委員這樣講?而一人當選全黨服務,但罷免一人全黨投入,這就是我的親身經驗。」

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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