嘆在基隆不斷被打壓!拆樑行動發言人喊:罷免門檻不該淪為政治喊價
三立新聞網 setn.com.2024年7月3日 14:45

記者詹宜庭/台北報導

李晏蓉出席「公職人員選舉罷免法實務現況精進」公聽會。

國民黨立院黨團提出「公職人員選罷法」修正草案,今(3日)舉辦「公職人員選舉罷免法實務現況精進」公聽會。山海公民拆樑行動發言人李晏蓉指出,他們身為公民團體,要提出罷免本身就有難度,更不用說從2月開始,基隆的罷免團體就不斷被打壓、造謠,以及公權力的介入威脅,這再再顯示公民在行使罷免權的困難。她認為,罷免門檻本來就不該淪為政治喊價,應該要經過詳細的規劃。

李晏蓉表示,當公職人員被認為不適任時,並不會是只上任一週、一個月或一年,就從一開始的滿意轉為不滿意。過去這幾年,台灣政治有多起的惡意罷免,還出現許多不知所云、顛倒是非的理由書,這些都是可以精細再去討論的。而對於討論要通過什麼門檻,才能真正符合民意?她認為,大家應該要先認知到,大選投票與罷免案投票會面臨到的狀況本身就會不同,兩者不能一概而論。

李晏蓉指出,根據台灣人民對於政治行為的態度,除非當整體社會有風氣都在討論政治,否則很難公開對這位支持者是贊成還是反對。再者,現在有很多在外地工作的遊子,他們投票的成本非常高,因此當他們要為一個罷免案而付出高成本投票,對於某些人來說他們是不會選擇站出來的;因此,從過去投票的數據來看,大選投票率約為7成,罷免案只有4成,若以投票率的基數來推導罷免案應以同樣數據代表該罷免案是否有一定民意基礎,這樣是不合理的。

李晏蓉說,當社會討論罷免案時,通常站出來表態是反對這個人,而非支持這個人,可是在台灣,要站出來反抗比要站出來支持某人的成本高昂許多。例如大選投票對比罷免案投票,身邊的親友反應會有所不同,代表上述兩者投票的本質是不同的,當選擇出門投票的心理壓力,以及過程中提出自我看法時所面臨的指責,差異都非常大。

「罷免門檻本來就不該淪為政治喊價,應該要經過詳細的規劃,相信現場專家學者可以提出更近一步的規劃!」李晏蓉提到,根據現行法規,只有政黨才能收取罷免活動的政治獻金,因此他們身為公民團體,要提出罷免本身就有難度,更不用說從2月開始,基隆的罷免團體就不斷被打壓、造謠,以及公權力的介入威脅,這再再顯示公民在行使罷免權的困難。

李晏蓉指出,現在討論的修正草案,都是意圖在以一個政黨政治的狀態來定意罷免行動,身為已經發行罷免行動的公民團體來說非常不合理,公民團體受到的阻礙,與政黨在大選時遇到的困難,以及其運用資源都有極大差異。

面對連署是否要加深嚴謹度,甚至上綱到繳交身分證影本?李晏蓉認為,這都大大無視人民隱私權的在乎,以及現在許多人民對部分政府濫用隱私權的恐懼,罷免應該是憲法明定賦予人民的權利,但現在看到的是,在面對人民對於同黨公職人員的失望與批評時,某些政治人物不是選擇修正與改善,而是濫用立法權方式,修法來保住席次,這些未來都會讓罷免權如同虛設,是否之後代表人民再也沒有機會監督民意代表?

李晏蓉強調,「維持門檻還是上修門檻,到底哪個是政治操作不是我說了算,相信大家心中都有答案,希望大家能仔細思考,面對投票、罷免投票時,是否用同樣標準一概而論?這是需要深思的。」

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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