林楚茵秀驗傷單會提告! 王鴻薇反嗆對方先動手
鏡週刊Mirror Media.2024年7月8日 11:15
林楚茵驗完傷重回立院,並表示為了遏止暴力行為會對王鴻薇提告。(翻攝自立法委員 林楚茵臉書)

藍、綠黨團為選罷法闖關上演全武行,今(8日)早立法院內政委員會續審「公職人員選舉罷免法修正草案」,國民黨立委王鴻薇出手打民進黨立委林楚茵巴掌,相關影片在網上流傳,網友紛紛譴責其暴力行為。林楚茵被打到下巴見血,稍早她已赴醫院驗完傷重回立院,並表示:「為了遏止暴力行為,我會提告」。不過王鴻薇則受訪反嗆是對方先動手,也秀出自己的手臂傷口,認為民進黨「打人喊救人」。

林楚茵表示,上午王鴻薇連續打她巴掌與用力抓頭髮,她認為這是對社會最錯誤示範,也是毫不掩飾的「國民黨暴力攻擊」畫面。

林楚茵說,自己目前右臉頰還有紅腫,右耳與右眼不舒服,下巴與右手都被抓傷,她已經完成驗傷,強調「立法院是論理立法的地方,不是比武競技場!為了遏止暴力行為,我會提告」「立委沒有暴力免責權」。

被控打人的王鴻薇則也公布另一視角的畫面,反控是林楚茵先動手她才反擊,她也向媒體秀出自己的手臂傷口,批評「民進黨做賊喊抓賊、打人喊救人!」

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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
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  • 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