總預算遭退回 綠委痛批:藍白不演了!趁機擋社福、國防預算?
新頭殼.2024年9月20日 12:43
民進黨立委林楚茵痛批,藍白總預算是要卡社會福利與國防預算嗎?   圖:翻攝自林楚茵臉書(資料照)

[Newtalk新聞] 立法院今(20)日開議,朝野陣營一如外界預測,對立更加嚴重。無黨籍立委高金素梅提案將行政院114年總預算案退回程序委員會,在藍白聯手贊成下通過。對此,民進黨立委林楚茵痛批,退回總預算是要卡社會福利與國防預算嗎?

行政院函請立法院審議114年度中央政府總預算案、附屬單位預算及中央政府前瞻基礎建設第五期特別預算案,在藍白兩黨立委聯手贊成下,出席105位委員,贊成59位、反對46位,贊成者多數,將該案退回立法院程序委員會。

民進黨立委沈伯洋驚呼「新會期真的更慘」,藍白真的演都不演,上台發言造謠、事實錯誤、邏輯錯亂,前言不對後語,連2758那麼短的決議也看不懂,蔚為奇觀。

他接著說,直接退回預算、舉牌抗議叫行政院長出去,第一天就直接升級。沈伯洋感嘆說,上工啦。看之後修寬反滲透法、提出憲法訴訟法架空司法,藍白應該都沒有打算要藏了。

林楚茵則批評,藍白一開議就來亂,她質疑,退回總預算是要卡社會福利與國防預算嗎?藍白聯手的立法院就是在預算會期,讓立委沒有預算審查?

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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