徐巧芯幫謝國樑喊話「草船借箭」?柯前幕僚:火燒連環船,一個都別想跑
三立新聞網 setn.com.2024年7月1日 12:00

記者李鴻典/台北報導

發起罷免基隆市長謝國樑行動的公民團體「山海公民拆樑行動」6月29日表示,第二階段連署書終於在到達36000份,通過第二階門檻份數116%,預定7月初送件審查。7/1目前份數則達到40000份,連署書也持續收件。政治評論員、民眾黨主席前幕僚吳靜怡說,謝國樑成為藍白骨牌效應的第一張,而基隆會不會成為罷免熱戰的實驗場域?

「山海公民拆樑行動」表示,7/1目前份數則達到40000份,連署書持續收件。(圖/翻攝自山海公民拆樑行動 - 罷免謝國樑)

吳靜怡指出,目前國民黨還沒有策動過「熱罷免」的案例,若謝國樑第二階段連署通過,兩個月內會啟動投票,而之前韓國瑜罷免經驗,走的路線是「冷罷免」,也就是沒有強烈號召動員出來投「反罷免票」,主要是害怕激化罷免群眾。

但依據現在國民黨的事態,恐怕就是全員站出來挺謝國樑,動員群眾的策略,但,同時,基隆也會陷入世代和政黨對決,謝國樑要繼續小愛爸爸溫和派還是要強硬的手段,就要看他抉擇。

吳靜怡進一步指出,國民黨立委徐巧芯幫謝國樑喊話之後造成「草船借箭」戲碼,連署書成為群眾運動,瞬間的暴增讓原本困難的第二階段門檻變成觸手可及,這可能會演變成骨牌效應後的罷免「火燒連環船」,從基隆開始,台北、桃園、台中一個都別想跑。

吳靜怡也提到,柯文哲進步了,從君悅傷痛前進到凱道選前之夜的榮景!自以為很懂年輕人的阿北,又開始談起凱道選前之夜的榮景,說年輕人現在是三明治,有事才會聚集街頭,也是,選前之夜當天暴衝式破三十萬同時在線上的直播人數到隔天開票暴跌到僅剩一萬人,假老二針對這些數據和民調都解釋不清楚,柯文哲背後的數據大師才是真正三明治,有事才會衝高流量。由政黨號召,卻只來了八百壯士齊聚榮星花園的場景,難道柯文哲不覺得年輕人已經懶得理你了。

基隆連署,柯文哲接著形容連署行動就是「抄一抄」,就如同打臉青鳥一樣,直指是政黨動員,吳靜怡直言,這些業力只會累積到議員了,民眾黨也是很多軟爛柿子呀!

吳靜怡指出,國民黨立委徐巧芯幫謝國樑(圖)喊話之後造成「草船借箭」戲碼,連署書成為群眾運動。

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慶祝中央社一世紀 蕭美琴:紀錄東亞局勢百年變遷「華文媒體」非常難得
中央社邁入成立100年暨改制28週年,今(7/1)上午在台北漢來大飯店舉行「當今新聞界的挑戰與因應」國際媒體論壇,下午舉辦「百年轉身‧自由永續」酒會,副總統蕭美琴、行政院長卓榮泰皆出席酒會。蕭美琴指出,親身見證、紀錄整個東亞局勢、百年變遷的華文媒體,是非常難得,她謝謝大家共同慶祝一世紀的中央社,也祝福中央社100歲生日快樂。
  • 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