接任總統府秘書長下一步選直轄市長?潘孟安:不會「吃碗內看碗外」
三立新聞網 setn.com.2024年4月25日 11:25

記者盧素梅/台北報導

準總統賴清德今(25)日公布準總統府秘書長由潘孟安擔任,他表示,潘孟安有「紅色鋼鐡人」之稱,從基層做起,包括當過代表會會長、屏東縣議員、屏東縣長等,每個職務都是五星級表現,規劃他擔任秘書長就是希望善用他折衝協調能力。
至於是否有可能投入2026直轄市長選舉?潘孟安回應,「剛剛賴清德才公布我的新職務,都還沒履新,現在又派一個新職務」,這有點「吃碗內看碗外」,未來將襄助賴清德推動政務,這是其義務和責任,「至於2026,目前沒有這樣的規劃,也不會有這樣的規劃」。

準總統賴清德(右)今(25)日公布準總統府秘書長潘孟安(右)

賴清德今日親自公布國安人事,成員包括準總統府秘書長潘孟安、準國防部長顧立雄、準外交部長林佳龍、準國安局長蔡明彥、準國安會秘書長吳釗燮、準退輔會主委嚴德發、準陸委會主委邱垂正、準海基會董事長鄭文燦。

潘孟安為前屏東縣長、三屆立法委員,在屏東縣長任內,締造連續四年榮獲《天下》雜誌縣市長評比第一名的紀錄,更在《遠見》雜誌評比中獲得四度五星縣市長的殊榮。在屏東執政期間,潘孟安推動多項改革,在他甫接任之初,屏東縣負債達到舉債上限的九成,曾被列為瀕臨破表縣市之一。但在他八年任期內,不僅沒有舉新債,甚至償還舊債高達183.83億,而在這樣的情況之下,屏東縣的預算規模仍持續增長,不增添無謂的開支,將預算真正用在人民身上,直至今日為止,屏東財政狀況日益健全,長債也償還完畢。

2019年台灣燈會首度移師屏東,也是燈會首次嘗試在海邊舉辦。當時屏東縣政府限制以「全接駁」的方式,確保周邊交通順暢,接駁車甚至多達980多輛,創下燈會紀錄,也帶動屏東周邊觀光活絡。在外界原不看好的情況之下,潘孟安利用有限的預算,打造出驚艷全台、國際規格的燈會,吸引超過一千三百萬名遊客爭相到屏東觀賞燈會,當時的社群媒體上連日皆為屏東燈會的照片,「我屏東,我驕傲!」一詞也廣為流傳,直至今日仍有許多人以這句口號為榮。

潘孟安執政期間,所有縣政親力親為,不跑紅白帖,將所有時間皆投入縣政工作,到議會進行施政報告全程不看稿,卻依然熟記每項政策細節、預算數字,任期最後一次施政報告甚至長達90分鐘不看稿,細數八年來每一項政績,包括交通、醫療、水環境、綠能、兒童權益、校園環境、教育、文化、農業等。

尤其在文化方面,屏東成功從農業縣轉型為文化之都,以「越在地,越國際」的理念,吸引許多文化產業工作者紛紛進駐,讓屏東成為「閱讀屏東」、「文化屏東」、「音樂屏東」、「品牌屏東」,讓屏東美學如落山風藝術季、四重溪溫泉季、屏東聖誕節、台灣祭、三大日音樂節等活動享譽國際。值得一提的是,有別於多數縣市首長習慣在公共建設上題字落款,潘孟安八年以來皆未在建設上落款,將政治意味降到最低,期盼留給屏東人一個更美好的故鄉。潘孟安也曾引述鈴木一郎的名言表示:「完成夢想就是累積微不足道的小事」,顯見紅色鋼鐵人堅毅、不屈不撓的奮鬥性格。

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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