【選前之夜】蔣萬安定調「勝選之夜」 太太石舫亘感動哭了
鏡週刊Mirror Media.2022年11月25日 23:31
蔣萬安舉辦選前之夜,主軸定調為「奮戰勝選之夜」。

國民黨台北市長候選人蔣萬安今(25)晚在市民大道、基隆路口的台泥松山廠旁停車場舉辦選前之夜,主軸定調為「奮戰勝選之夜」,他向市民提出承諾,強調當選市長將不分黨派、族群及性別擁抱市民。造勢會上最高潮,是一支蔣萬安太太石舫亘淚流替蔣加油的感人影片,接著她在造勢尾聲帶著大兒子蔣得立驚喜現身,一家人在台上擁抱,畫面十分感人。

蔣萬安致詞時提出五大承諾,強調若當選市長,會用雙眼看台北市的每個角落、耳朵會傾聽市民的每句抱怨、雙腳將踏遍每條街道巷弄,並用雙手撫摸台北的歷史、感觸台北的溫度、推動台北的改革,更將用心全面擁抱台北、擁抱市民,不分黨派、不分族群、不分性別。

他也感性地說,民主政治的選舉,本來就是一場馬拉松,要長途的奔跑,才能看出一個候選人的品質及政黨體質,「我不怕累,我不怕跑選舉馬拉松,因為我非常珍惜這個機會,我珍惜這個民主體制,所以我們要堅定的捍衛台灣的自由民主,捍衛中華民國的存在」。

話鋒一轉,蔣萬安說,這幾個月來,對手陣營及側翼、政黨無所不用其極的污衊、打擊他,「為什麼?他們在怕什麼?他們怕我們會贏啊!」他並說:「他們怕我們以選票,以數人頭,打破他們的黑箱執政!他們怕我們以選票,以人民的力量,重新界定光明與黑暗!」

蔣萬安高喊:「我們就從明天投票開始,贏給民進黨政府看吧!」要讓台北市看到人民及善良的力量、國際的光芒,也要讓台北市看到老有所終、幼有所養,看到青年有希望,看到兩性平權和樂共好,「讓台北市成為適合生活、安居樂業的首都城市!」

出席選前之夜的支持者相當熱烈。

 

「我這一生都要捍衛台灣的民主政治、捍衛中華民國的存在。」蔣萬安強調,他若得到台北市民的支持,進入台北市政府,市政府的大門將會為所有市民而敞開,「我準備好了!我準備好了!就等大家明天投下勇敢的一票!」語畢現場氣氛熱到最高點,高喊「蔣萬安凍蒜」,並合唱蔣萬安競選歌曲《無限台北》。

今晚造勢大會上,蔣萬安的太太石舫亘也特別錄製一段熱淚盈匡的影片,替蔣萬安加油打氣,並在造勢大會尾聲帶著大兒子驚喜現身,感動台下民眾。

而今晚出了有蔣萬安的家人到場支持外,藍營大咖還有黨主席朱立倫、前台北市長郝龍斌、前台北市副市長李永萍,以及前台北市副市長歐晉德、前高雄市副市長李四川、國民黨副主席連勝文等人,立委林奕華及曾銘宗及數名北市議員候選人也到場,營造團結勝選氣氛。

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媒體大亨爆介入NCC人事!傳硬拔劉柏立「逼宮賴清德親信」
國家通訊傳播委員會(NCC)新任委員提名爭議、引起各界高度關注,包含現任主委陳耀祥在內的四名委員,因將於今(2024)年7月底屆滿,因此下一任主委的推舉提名,也成為首要之務,然而先是有消息指出,原內定被提名主委的台經院四所所長劉柏立,因「民進黨內部反彈」遭強硬撤換,再有知情人士爆料,稱相關事件是因為「媒體大亨介入」所引發。
  • 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