影/返立院分享被罷免經歷!陳柏惟3點分析
今日新聞NOWnews.2024年7月3日 14:51

▲前立委陳柏惟出席內政委員會召開的「公職人員選舉罷免法實務現況精進」公聽會,分享當初被立案罷免遇到的問題。(圖/記者葉政勳攝 , 2024.07.03)

[NOWnews今日新聞] 立法院內政委員會今(3)日召開選罷法修法公聽會,過去曾被罷免的前基進黨立委陳柏惟亦列席發言,分享「當事人」經驗。陳柏惟在會中分享被罷免經歷,從錯假連署、選區空窗期、募款三觀點分析,並感嘆他覺得最近國民黨替他講話,「他們都在指涉國民黨立委顏寬恒是輸不起的人,我真的替顏委員感到非常的悲傷,怎麼會被同黨同志這樣子講?」

國民黨團力拚年底前三讀修正公職人員罷免門檻,立法院內政委員會今召開修法公聽會,並於明天逐條審查藍委許宇甄等人提出的公職人員選罷法修正草案,拚休會前完成委員會審查。

陳柏惟登台後先直言,今天的公聽會,他算是當事人,他對這個制度有些建言,首先,不要把罷免當成毒蛇猛獸,罷免會製造成仇恨、對立,是因為罷免方起心有邪念,所以才會變成一場戰爭、變成一場歌喉,若罷免方的理由正當,如請假選總統、半夜強盜破門,「那我覺得你應該要給人家罷免的機會」。

陳柏惟提到,若整個行政市長、單一選區的立委人都不見,那當然要把罷免權利留給人民,所以不免又讓人家覺得,國會是不是又擴權,怎麼會討論這個議題?且過去的制度明明就有受害者,「若照國會多數的版本,唯一會被罷免的,是現在的立法院院長,院長不知道會不會跳起來?院長應該要來發表意見」。

陳柏惟回顧,在錯假連署上,從前高雄市長韓國瑜的7%,到他的17%、時任議員黃捷的26%、前立委林昶佐的30%、前議員高閔琳的75%,「四張連署人,裡面有三張是錯的、是假的,不是假的,就是死的,這合理嗎?提出罷免方的比例超過十幾趴的,剛好都是同政黨發起的,那這樣子我的頭也是暈暈的!怎麼會說錯假連署是罷免,應該要提高門檻的理由呢?」

在選區空窗期上,陳柏惟提到,罷免方發動罷免,不論原因是輸不起、想搶回來等,該立委、也是他本人,大概要提早3個月到半年,花上一定的時間來回應媒體、上節目辯論回應,做一些根本不是他立委本業的事,「自然就會讓人家覺得,你是不是有一些時間花在不必要的事情上,但沒辦法,因為罷免方在搞你啊!」

陳柏惟說,罷免是人民的權利,因此對基本盤不穩,及意識型態極端的人,如統派的韓國瑜、獨派的陳柏惟,就一定會遇到這個問題,他的狀況從罷免發動到補選選上前立委林靜儀,「我們選區有將近4個月的時間,是沒有立委的」,這件事情,他看過其他國家方法,他們在罷免啟動後,就要讓選的人都出來選,「總不會繞了一圈,又還給原本的人吧!」

第三層次是募款,陳柏惟說,當時他的選區,贊成反對罷免方有200多塊的招牌,「全部都是我的臉」,在罷免方的錢,能無窮無盡的注資情況下,卻不受政治獻金管理,而反罷免方卻不得成立政治獻金專戶。

陳柏惟說,歷史上罷免投票率最高的,是他那一場,也不過才51%的投票率,以全國性投票有80%比例而言,「說你的得票數不夠、民意不正當,我最近來看,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,我真的替顏委員感到非常的悲傷,怎麼會被同黨同志這樣子講?」

▲前立委陳柏惟出席內政委員會召開的「公職人員選舉罷免法實務現況精進」公聽會,分享其當初被立案罷免遇到的問題。(圖/記者葉政勳攝 , 2024.07.03)
▲前立委陳柏惟出席內政委員會召開的「公職人員選舉罷免法實務現況精進」公聽會,分享其當初被立案罷免遇到的問題。(圖/記者葉政勳攝 , 2024.07.03)

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即時中心/詹詠淇報導國民黨立委陳雪生、陳玉珍等提案修正「離島建設條例」,主張引進中資參與離島重大公共工程,該案列入今(5)日立法院會報告事項處理時,民進黨團提議退回程序委員會,現場無異議,立法院長韓國瑜裁示退回。對此,民進黨立委黃捷盤點近5年離島已決標的工程列表,「內容令人不寒而慄」,一旦這法案通過,幾乎可宣告金門馬祖淪陷。
  • 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