選罷法審查焦土抗爭!高金素梅換會議室 議事人員傳遭「綁架」
中時新聞網.2024年7月4日 15:09

高金素梅痛批,他們不是口口聲聲說沒有討論沒有民主,外面這些為他們守候的年輕人不是說沒有討論沒有民主,有爭議大家都可以討論,必須把罷免連署更嚴謹,為什麼都不能討論?(姚志平攝)

立法院內政委員會今日上午預計審查《選罷法》修正案,藍綠都發出甲級動員,民進黨立委早上6點就動員占領主席台,雙方僵持不下導致無法開會,下午內政委員會召委高金素梅決議將開會場地變更至群賢樓101會議室,結果民進黨立委繼續守在內政委員會門口甚至將窗戶鎖住,不讓議事人員出去,民進黨立委林淑芬、賴瑞隆等人,甚至將桌子堵住前門,不讓議事人員進出。

早上無黨籍內政委員會召委高金素梅抱病進場,聲嘶力竭高喊,「我們開始開會」,還是無法阻止一片混亂,下午高金素梅宣布,將會議場地改在群賢樓101會議室,國民黨團也高喊,「我們要開會」,不過更換場地後,議事人員並未到群賢樓101,高金素梅質疑,議事人員被民進黨綁架。

高金素梅痛批,他們不是口口聲聲說沒有討論沒有民主,外面這些為他們守候的年輕人不是說沒有討論沒有民主,有爭議大家都可以討論,必須把罷免連署更嚴謹,為什麼都不能討論?

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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