批罷免門檻過低 藍委:成輸不起的報復工具
今日新聞NOWnews.2024年7月3日 12:02
▲許宇甄說,「罷免的門檻偏低、連署的方式過於寬鬆,已成為罷免者,成為輸不起的報復工具」。(圖/國會頻道)

[NOWnews今日新聞] 立法院內政委員會今(3)日召開選罷法修法公聽會,提案提高罷免門檻的國民黨立委許宇甄在會中表示,現行罷免門檻過低,應警惕不該成為政治鬥爭籌碼,更不能成為政治報復工具,「罷免的門檻偏低、連署的方式過於寬鬆,已成為罷免者,成為輸不起的報復工具」。

國民黨團力拚年底前三讀修正公職人員罷免門檻,立法院內政委員會今召開修法公聽會,並於明天逐條審查許宇甄等人提出的公職人員選罷法修正草案,拚休會前完成委員會審查。

許宇甄在公聽會中指出,選罷法在2016年修法後,公職人員門檻從同意票數變成原選區四分之一以上,且同意大於不同意票,修法通過後有成功例子也有失敗例子,罷免制度雖然有機會下架不適任公職人員,但也要警惕,不該成為政治鬥爭籌碼,更不能成為政治報復工具,「當罷免門檻過低時,就可能成為少數人為了罷免實現私利,而削弱民主」。

許宇甄提到,這幾年罷免的提案經常發生,這跟低門檻設計有很大的問題,現行的罷免門檻過低,除了會變相鼓勵罷免外,也讓敗選一方容易操作罷免,成為選舉的延長賽,不但不利於民主良善發展,且讓浪費國家社會資源,所以在2016年選罷法修法後的罷免制度,已經變成罷免比當選還容易的畸形制度。

許宇甄指出,現行門檻過低,已被專家學者多次討論,因為罷免權具有破壞性職位、破壞政治的穩定性,脫離憲政常軌,應要修正現行選罷法中的罷免制度規定。

許宇甄說,她這次修正第75條規定,就職未滿一年者不得罷免,因為沒有明確的規定,導致很多的里長、民意代表一上任,就有人啟動罷免,讓他們沒辦法真正好好做事,就要必須面對罷免;此外,她也提議新增同意票數,超過被罷免的人當選票數,較符合公平正義,也就是說,不能讓少數的民意去否決多數的民意。

許宇甄認為,因低門檻的罷免設計,且罷免連署規範不夠嚴謹,導致有心人都拿著名冊亂抄,加上中選會的不作為,已為這系列罷免帶來一系列不良影響,「罷免的門檻偏低、連署的方式過於寬鬆,已成為罷免者,成為輸不起的報復工具」,期盼朝野能共同努力,修復被破壞的民主制度。

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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