吳秉叡曾扮「立院武場」勒他頸 郭正亮:藍營壯丁變多了
中時新聞網.2024年5月3日 00:01

洪孟楷(中)2020年中曾在國會議場肢體衝突中遭吳秉叡(中上)勒頸。(圖/洪孟楷提供)

立法院會1日進行電價凍漲等案表決,不料發生民進黨立委吳秉叡不在議場,卻疑似有人代按投票表決器的爭議插曲。吳秉叡2日被記者問到此事時,竟揮手推開綠媒麥克風,直嗆媒體「不要擋我的路!」態度跋扈引發討論。《大新聞大爆卦》節目回顧吳秉叡過去言行,不但曾嗆反對民眾「下次選舉可以不要投給民進黨」,還曾是武場火爆浪子。前立委郭正亮則指出,綠委現在老弱婦孺還比較多,但藍營須打出團隊戰力。

「我就是不在!欸,這種態度?那我請問,當時咬著國民黨說『你們要怎麼處理』的民進黨,現在要怎麼處理吳秉叡?」國民黨台北市議員柳采葳2日在《大新聞大爆卦》節目質疑,是要黨紀處理?還是要怎麼處理?完全沒看到一個民進黨的人出來講這件事情,反而是吳秉叡自己很大喇喇地說:啊我就是違規啊,怎麼樣?那民進黨是不是要出來說說話?

柳采葳強調,從NCC主委陳耀祥、外交部長吳釗燮的態度就可以知道,520後他們的態度依然會是如此,反正他們也不把國民黨、民眾黨當成在野黨。今天陳耀祥在開會之前去跟民進黨溝通,他到底有沒有搞清楚,今天的最大黨是國民黨?很顯然,他就是要去「報告」而已。

主持人馬千惠提到,吳秉叡過去在立院是「火爆浪子」、「走武場的」,不但2020年7月曾跟藍委魯明哲互毆,時任立委陳柏惟還說,竟然是他跟蔣萬安兩個人去勸架。稍早6月,藍委洪孟楷還被吳秉叡直接勒脖子,吳秉叡還說:你成熟一點啦,拉扯的過程要承受!旁邊前立委郭正亮笑說「我剛剛把這寄給他表妹(陳諺瑩)說:這個遭遇以後,回家有沒有拜師練功?他這真的是被三個人圍著,你看沈發惠還抓他的手!」

柳采葳直呼,他打完洪孟楷,出來還要酸人家不經打,這就是民進黨?郭正亮說「所以你要練功啦,因為你的對手是這一種!」主持人馬千惠提到,洪孟楷有在練功、有在健身。「有啦,他應該這個事情受到刺激。」郭正亮指出,因為這次國民黨新科立委比較多,洪孟楷是第二屆,所以這次新進來的壯丁,國民黨多很多。反而民進黨有一些壯丁沒當選,所以如果現在兩邊對陣,可能民進黨這邊老弱婦孺居多。

「當然國民黨也要考慮自己,就是...國民黨的支持者不喜歡這樣!我講白了啦。」郭正亮直言,民進黨的支持者對於吳秉叡這樣的表現會比大拇哥,所以他是表現給支持者看的!這就是兩個政黨的文化。立法院真的比較像踢足球,不是籃球一個人可以得30分,足球很難,真的比的就是團隊、紀律、戰法,所以國民黨不能只徐巧芯,應該有5、6個下來輪打吳釗燮,打到他道歉為止。「就是比流氓了嘛!你後面有沒有人接力?」

柳采葳表示,大家今天有時候被狗咬,就會想說:反正牠就是狗啊,我幹嘛跟牠計較呢?郭正亮說「問題是你跟牠同一個籠子啊!(眾人大笑)」

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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