【艱苦囝仔拚縣長1】親睹鄉親向議員下跪　劉建國誓言助弱勢絕不向錢看

鏡週刊Mirror Media．2022年9月12日 05:58

出身寒微的立委劉建國直言：「我年輕時一頭栽進選舉，就是為了幫助弱勢的人」，他自幼喪父，母親什麼辛苦的工作都接，才養大五個孩子，童年時他也沒少領過宮廟的救濟品，更因為出身基層，目睹鄉親為了陳情向議員下跪，少年劉建國告訴自己，如果當了民代，絕不像他們一樣「向錢看」。

2020年總統大選前一晚，雲林縣的造勢大會上，身為在地立委的劉建國要上台前，幕僚及黨部的伙伴特別叮嚀他：「千萬、千萬不要提同婚，這個議題在鄉下沒有市場、沒有票的！」劉建國告訴本刊，他當然清楚，心裡也不是沒有掙扎，但是一上台，他卻不由自主為總統蔡英文的同婚政策辯護。

劉建國表示，雲林很保守，草地人認為同志結婚離經叛道，那一場演講非常不討好，甚至有政敵掛看板，說他支持「男娶男、嘸子孫」，甚至還有鄉親當著他的面說：「你支持那些半男洋仔（男同志），我幹嘛挺你跟小英！」雖然承受不小壓力，但劉建國始終認為，同婚議題的核心就是人權，他沒辦法不去關心弱勢的同志，更見不得同志受到社會的壓迫與歧視。

知音雖少，但不是沒有，有個平常反同的地方大老告訴劉建國：「委員，你所有的演講，那場最讓我感動！」為此，這位大老開始思考同志人權問題。劉建國堅定地告訴本刊：「我不是政二代、富二代，一個艱苦人家的囝仔，為何退伍就加入民進黨？一頭栽進選舉？因為我想幫助弱勢的人！」

劉建國8歲喪父，當年34歲的劉媽媽獨自帶大5個孩子，一家人住在低矮的土角厝，為了養家，再怎麼辛苦的工作她都願意做，包括到麵攤洗碗、到工地打零工、到議員家煮飯幫傭，什麼活都接，相當辛苦，年幼的劉建國也得騎著腳踏車，到宮廟或慈善機構領救濟物品貼補家用。他說：「白米、沙拉油、醬油等物資我都領過，過年時還有小紅包，不無小補。」

因為出身寒微，他看盡弱勢階層的痛苦與無奈。劉建國說：「民主社會選民不是最大嗎？選舉的時候，政治人物低頭鞠躬拜票，但當選後，換你求他，我就看過受到不公平對待的鄉親，為了請某議員幫忙，當場在服務處下跪，他已經求助無門了，但議員卻無動於衷，只較重視有錢的選民。」當時還很年輕的劉建國就想，如果有一天他當上民代，絕對不要像這些議員一樣「向錢看」。

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苗博雅逐字還原青鳥演講反擊陳沂:言論自由很珍貴不是用來栽贓

[Newtalk新聞] 《立法院職權行使法》及《刑法》部份條文修正案覆議，21日記名表決，以62：51票維持立法院三讀決議，覆議案不通過，之後可能將進行釋憲，陳沂昨天在臉書發文針對台北市議員苗博雅，前晚在青鳥行動現場喊話「大家站出來是要讓大法官知道，人民會願意做大法官後盾」，批評「身為一個法律人，難道是要用輿論左右司法獨立？」對此，苗博雅也發文反擊「言論自由很珍貴，不是讓你用來栽贓別人的」。苗博雅表示，自己之前沒有批評過陳沂，是因為覺得陳沂也是為台灣好，但現在胡說八道到這個程度，決定還是要把話講清楚，認為陳沂應該是沒看到演講，才會解釋成「完全相反」的意思，因為陳沂若有看到演講，應該可以聽到整段重點是：「現在已經有國民黨立委開始攻擊大法官，宣示拒絕承認大法官判決的效力。徒法不足以自行。大法官的判決如果其他憲政機關拒絕接受，就會變成憲政危機。總統和其他四院都應該承認大法官判決的效力。如果有人不承認大法官判決的效力，希望公民來做大法官的後盾，維護憲政秩序。」文末，苗博雅重申不希望輿論左右大法官，反而希望朝野各黨可以承認大法官判決的效力拘束全國各機關。認為陳沂故意把發言講成相反的意思，計畫

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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