罷樑失敗收場!林右昌:罷免案無所謂勝負
今日新聞NOWnews.2024年10月13日 22:01

▲林右昌表示罷免案其實並非真正的選戰,沒有所謂勝負,但從今以後基隆地方政治將從根本產生質變。(圖/記者嚴俊強攝)

[NOWnews今日新聞] 基隆市長謝國樑罷免案結果於今(13)晚出爐,最終不同意票大於同意票,公民團體罷免謝國樑失敗,民進黨秘書長、基隆市前市長林右昌晚間9時許發聲表示,這是基隆有史以來第一次公民行使罷免權,從連署到投票真的很不容易,並認為罷免其實並非真正的選戰,沒有所謂勝負,而面對近7萬票罷免民意,籲謝國樑應傾聽而非繼續漠視,從今以後,基隆地方政治將從根本產生質變,進入一個新的歷史階段,這一點才是最重要的,「我愛基隆,基隆加油!」

針對公民團體拆樑失敗,林右昌表示,這是基隆有史以來第一次公民行使罷免權,從第一階段與第二階段連署,到今天的投票,真的很不容易,他要向所有公民團體、志工致上最高敬意,也要向所有選務人員跟警察同仁說聲辛苦了。

林右昌說,過去基隆不管是在總統大選或是縣市長選舉,投票率相較於全國平均都是較低的,但這次基隆罷免案投票率達到了50.44%,對比過去幾次罷免投票,算是相當高的,這代表著基隆市民對此次罷免投票的關心以及公民意識的覺醒,特別是這次投票有非常多的年輕人專程返鄉投票,更是難得,也代表未來基隆不管是誰或是哪個政黨如果亂搞,基隆人是會生氣的,是會站出來的。

林右昌也羅列出過去罷免投票率,包括韓國瑜罷免案42.14%、王浩宇罷免案28.14%、黃捷罷免案41.54%、陳柏惟罷免案51.72%,可見基隆市民對此次罷免案的高度關心。

林右昌也說,此次罷免案國民黨以總統大選的陣仗來對付地方公民團體,集全黨資源與力量救一人。但在如此龐大的壓力之下仍有近7萬人站出來投下罷免票,比起第二階段連署的4萬3000多份連署書還要多出2萬7000人,跟罷免案達到門檻也只差約7000票,這已經是一個非常驚人的結果。

林右昌也說,對自己而言,罷免案其實並不是一場真正選戰,並沒有所謂的誰勝誰負。面對近7萬罷免民意,請謝國樑未來應該要重視傾聽,而非繼續漠視。雖然過程有許多波折,但基隆仍順利完成了一次深化民主的功課,這是所有基隆市民共同的成就,從今天過後,基隆的地方政治將從根本產生質變,進入一個新的歷史階段,這一點其實才是最重要的,「我愛基隆,基隆加油!」

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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