【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
劉建國出身寒微,母親辛苦養大5個孩子,他也沒少領過宮廟的救濟品。(劉建國提供)

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!」

為了弱勢,即使不討好,劉建國在總統大選選前之夜演講,還是為弱勢的同志發聲。

 

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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  • 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