從雙少數總統到雙輸總統
中時新聞網.2024年5月25日 04:10

(圖/本報系資料照)

 民進黨為了反對國會改革法案,除了日前在立法院內演出全武行,多個公民團體也發起立院集結行動,同時綠營還請出兩位AIT前處長在內的「國際學者」們來批評相關法案「違憲」。一夕之間,台灣好似退回到黨外時期,立法院的修法還得靠動員民眾和外國人來抗爭。

 當年在黨外時期,台灣人民還在《刑法》100條的陰影下,民進黨要爭取國際聲援給政府壓力,需要外國友人的協助,「施明德前妻」艾琳達就是最著名的例子。然而時至今日,台灣早已民主化多年,民進黨更是連三任取得執政權,國會議事難道還需要外國人來指導嗎?

 AIT前處長司徒文、楊甦棣等多位學者日前發表連署聲明,對於在野黨提出的國會改革方案表達關切與擔憂。此舉像是對台灣人民暗示「美方反對修法」。但隨後也有挺台的美國眾議員史密斯發文指出,賴清德總統需要優先克服的其中一個挑戰就是民進黨激進分子在立法院的破壞;並指國會改革法案是一個成熟且繁榮的民主的表徵。顯見美方各界也不是一面倒的反對台灣的國會改革法案,更何況這是台灣的內政問題,外國人的看法比不上台灣民意重要。

 賴清德總統在就職演說中表達「多數尊重少數,少數服從多數」,至此民進黨只能以「拖延」的方式杯葛議事,讓國會五法在緩慢但堅定的步調中完成審議。賴清德面臨的兩難是,如果自己剛上任國會就癱瘓,這是否是個好兆頭;以及如果民進黨自己不尊重法律,未來台灣社會是否還會尊重民進黨的統治?

 現在民進黨的策略是,先利用議事衝突累積相罵本,發動群眾上街塑造民意,然後讓大法官有底氣宣告「國會改革五法」違憲。然而台灣民意基金會24日公布的最新民調顯示,關於國會改革法案「藐視國會罪」,5成8贊成立法,2成9不贊成。這顯示集結在立法院周圍的人群不見得代表多數民意。

 以民進黨的資源要發動支持者在立院周圍集結並不困難,然而是否能再複製「太陽花運動」,就要打上問號。因為這次民進黨要對抗的對象不再只有國民黨,還包括民眾黨,以柯文哲在年輕族群中的支持度,如今綠營不可能再獨占對年輕世代的話語權。

 今年初,選民已用選票讓民進黨淪為「雙少數」的執政黨;如今,更有高達5成8民眾贊成增訂「藐視國會罪」,其所顯示的意義,就是拒絕民進黨繼續傲慢執政。上任不過幾天的賴清德,真要與民意對撞嗎?更何況在藍白聯手之下,民進黨在國會進行的是一場注定落敗的政治攻防。賴清德若堅持不改執拗的本性,在朝小野大的現實下,注定走向輸表決又輸民心的「雙輸總統」困境。(作者為國會助理)

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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