死刑釋憲　他舉這案嘆：無須再勞煩大法官 - 2022 縣市長九合一選舉

死刑釋憲　他舉這案嘆：無須再勞煩大法官

今日新聞NOWnews．2024年9月20日 12:26

▲由37名死囚共同聲請的死刑釋憲案，憲法法庭將在20日宣布釋憲結果。（圖／翻攝憲法法庭官網）

[NOWnews今日新聞] 由37名死囚共同聲請的死刑釋憲案，憲法法庭將在今（20）日宣布釋憲結果，此結果將影響未來台灣的死刑制度，也攸關待執行死刑犯能否重獲救濟。對此，作家「漂浪島嶼」在臉書舉出一過去案例，嘆「法官不判死，不勞大法官釋憲」。

「漂浪島嶼」在臉書貼出過去案例，彰化縣一名陳姓男子，2019年間懷疑同居女友陪酒與異性曖昧，在台中租屋處將女友掐死，隨後還把11個月大雙胞胎男嬰丟入洗衣機中悶死。陳男二度被判死，但更一審改判無期徒刑，19日最高法院駁回檢方及陳男的上訴，無期徒刑定讞。

「漂浪島嶼」表示，其實法官持續找理由，不判死刑，就已達到實質廢死目的，無須再勞煩大法官釋憲，惹到全國大暴走。網友也紛紛留言「不判死，就不用廢死」、「另類共犯結構，反正不會判死刑，手下留情不可能」、「死不死刑我們不是被害人家屬，請政府去關心被害者家屬所有人的心願」。

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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