石破茂逆轉勝高市早苗!謝長廷揭3大原因
今日新聞NOWnews.2024年9月28日 12:06

▲日本自民黨總裁選舉投票27日舉行,最終經過第2輪投票,由前幹事長石破茂贏得總裁寶座。(圖/美聯社/達志影像)

[NOWnews今日新聞] 日本自民黨總裁選舉昨日投開票,眾議員石破茂在第二輪決選逆轉險勝經濟安保大臣高市早苗,成為下任總裁。對此,駐日前代表謝長廷分析,高市早苗落敗有三個原因,第一,有些議員考量未來比較好選,投給民間聲望高的石破茂;第二,日本政界仍有人不能接受女首相;第三,參拜靖國神社招來擔憂。

日本自民黨總裁選舉昨日投開票,五度挑戰大位、選前喊出政治生涯「最後一戰」的石破茂,在第二輪決選逆轉險勝經濟安保大臣高市早苗,成為下任總裁,可望出任日本首相。

謝長廷在臉書指出,石破茂出身鳥取縣,論述能力極強,受到一般國民歡迎,但在國會屬於小派系,難以得到多數支持,因此數次與總裁擦身而過,這次是他第五次參選,終償夙願。

謝長廷提到,石破茂近年積極主動研究兩岸和台灣問題,曾經數度拜訪台灣和駐日代表處,擔任地方台日親善組織理事長,他離任時也有來參加日華議員懇談會舉辦送別會,誠意感人,對其當選總裁謹致上誠摯的恭賀之意,期待未來能持續與台灣保持友善關係,維護地域的和平與穩定。

謝長廷說,高市早苗在第二輪投票落敗,出乎很多人意外,原因可能有三個,第一,有些議員考慮未來選舉誰當首相自己比較好選,大多投給民間聲望比較高的石破茂;第二,日本政界還有少數人不能接受女性首相;第三,高市草苗公開參拜靖國神社的強烈表態可能招來一些疑慮和擔憂,這些力量暗中聚集扺制。

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4位首長「請假」缺席立院 政院:除非總統任務或重要公務行程 一律要親自出席
[Newtalk新聞] 行政院今(27)日在立法院議場進行施政報告總質詢,就有4位首長「因公請假」,引發立法院長韓國瑜不滿而說重話。行政院發言人李慧芝傍晚回應,為遵守立法院職權行使法第26條規定,並彰顯行政機關對於立法院的尊重,行政院長卓榮泰於本會期開議前,即已要求各機關首長於總質詢期間,除因陪同總統接待外賓、重要公務出國、接待重要外賓或其他重大緊急事務須親自處理外,均應出席;如確實因為上述事由致無法出席時,亦須於事前辦妥請假手續,務必讓立院充分知悉相關請假資訊。 李慧芝指出,今天請假的4位首長包括:外交部長林佳龍因陪同外賓晉見總統暨訪台行程一事請假,並委由田中光政務次長代理出席立法院會;經濟部長郭智輝為台日經貿合作,率團訪日拜會交流一事請假,並委由陳正祺政務次長代理出席立法院會;僑務委員會徐佳青委員長因出席「世界台灣商會聯合總會第30屆年會暨第3次理監事會議」一事請假,並委由阮昭雄副委員長出席立法院會;以及原住民族委員會主委曾智勇Ljaucu‧Zingrur因獲派擔任總統特使赴帛琉共和國慶賀該國30周年國慶一事請假,並委由谷縱•喀勒芳安Qucung Qalavangan副主委出席立法
  • 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