「被千夫所指也要這樣做!」徐巧芯:沒林奕華,蔣萬安蜜月期後會很慘
風傳媒.2022年12月27日 18:48

國民黨立委林奕華延後至明年2月接任台北市副市長,因剩餘任期不足1年,依法不須補選,引發綠營砲轟。台北市議員徐巧芯今(27)日接受《新聞不芹菜》節目專訪時坦言,這件事確實會引發很多批評,但因自己親身參與北市選戰,所以知道林奕華之於台北市長蔣萬安,有不可取代的重要性。

徐巧芯指出,林奕華做事認真、溝通能力強,議員出身、也曾任新北市教育局長,有行政和民代經驗,而蔣萬安在選舉初期曾被說「躺平」、「佛系」,整體狀況不穩,直到林奕華出任競選總幹事後才順起來、整個團隊才上軌道;若沒有林奕華做他的副市長,「我覺得他蜜月期一過會很慘。」

主持人黃光芹質疑,蔣萬安非要林奕華做副市長,還主宰要不要補選,「憑什麼有這個權利?」未來有1年大安區將沒有立委,且若能互相兼差,那選民們當初為何要投林奕華?政治雖有變數但也應講究承諾和原則,「我認為這是奧步。」

對此,徐巧芯回應,林奕華最初是大安文山區議員,現在當上大安區立委,文山區也照跑。至於補選則是勞民傷財,且國民黨對立委候選人王鴻薇已用盡全力,甚至蔣萬安競選團隊還為其延後關閉,無法再支持另一位補選候選人。她強調,受到批評很合理,緣由也有正當性,但林奕華的重要性,就是即使會被千夫所指依然要這樣做的情況。

林奕華是第2個黃珊珊?徐巧芯:同樣出身民代

另外,黃光芹提到,她認為蔣萬安用人用得不錯,「林奕華等同於第2個黃珊珊(前副市長)嗎?」徐巧芯則回應「可以這麼說」,據她所知,副市長李四川不會負責和議員溝通,而是由林奕華負責,林就像黃珊珊一樣都是長期的地方民代,比較知道議員們在想什麼。

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中國國民黨立法院黨團今(17)日召開記者會,表示立院內政委員會「數位身分證換發政策調閱專案小組」向內政部調閱資料,但內政部竟將整本厚達千頁計畫書內容塗黑、打上馬賽克,甚至有些資料只有封面和目次,連塗黑都懶得做,砲轟內政部成「內政布」。對此內政部回應,依據立法院職權行使法,已提供數位身分證相關資料5大卷87份文件,依法沒有拒絕、隱匿。提供的資料中,涉個資部分依法遮蔽、並依政府資訊公開法第18條,內部討論資訊不予提供。內政部表示,立法院內政委員會數位身分證調閱專案小組於2024年5月2日要求內政部、行政院、工程會及中央印製廠提供工作小組會議資料、相關委託研究、研討會紀錄、報告、相關招標文件、合約書及對外函文等相關資料,並於2024年5月29日要求再提供新一代國民身分證換發規劃案之管控會議歷次紀錄等資料。內政部均配合提供,涉個資部分依法遮蔽、並依政府資訊公開法第18條,內部討論資訊不予提供。內政部強調,依立法院職權行使法第52條,文件調閱之調閱報告書及處理意見未提出前,其工作人員、專業人員、保管人員或查閱人員負有保密之義務,不得對文件內容或處理情形予以揭露,應請調閱人員遵守該規定,內政部已依
  • 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