立院三讀通過《工會法》修正　雇主打壓最高可罰50萬元並公布姓名

三立新聞網 setn.com．2022年11月15日 11:20

記者盧素梅／台北報導

立法院今（15）日三讀通過《工會法》部分條文修正，明定雇主不得以拒絕僱用、解僱、降調、減薪或為其他不利待遇限制勞工加入工會，違者將處新台幣10萬元以上、50萬元以下罰鍰，並且公布其名稱、代表人姓名、處分期日、違反條文及罰鍰金額。

立法院院會今（15）日三讀通過《工會法》部分條文修正（資料照／記者盧素梅攝影)

立委認為《工會法》針對不當勞動行為之罰責過輕，以致屢屢出現透過不當勞動行為打壓工會及工會幹部之違法情事，為了保障勞工的團結權、協商權及爭議權，同時強化督促雇主不得對勞工行不利待遇，或者以其他不當方式影響、妨礙工會運作及自主性等不當勞動行為之情形，立法院會今天三讀通過《工會法》45條條文修正案，嚇阻雇主心存僥倖，並且避免有違犯之虞。

三讀條文明定，雇主或代表雇主行使管理權之人違反《工會法》第35條第1項規定，經過依照《勞資爭議處理法》裁決決定者，由中央主管機關處雇主新台幣10萬元以上、50萬元以下罰鍰，並且公布其名稱、代表人姓名、處分期日、違反條文及罰鍰金額。

三讀條文規定，雇主或代表雇主行使管理權之人對於勞工組織工會、加入工會、參加工會活動或擔任工會職務，還有勞工提出團體協商之要求或參與團體協商相關事務，以及勞工參與或支持爭議行為，而解僱、降調、減薪或為其他不利之待遇，未依裁決決定書所定期限為一定之行為或不行為者，由中央主管機關處雇主新台幣20萬元以上、100萬元以下罰鍰。

三讀條文明定，雇主或代表雇主行使管理權之人對於勞工或求職者以不加入工會或擔任工會職務為僱用條件，以及不當影響、妨礙或限制工會之成立、組織或活動，未依裁決決定書所定期限為一定之行為或不行為者，由中央主管機關處雇主新台幣20萬元以上、100萬元以下罰鍰，並得令其限期改正；屆期未改正者得按次連續處罰。

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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