傅崐萁被挖10年前反質詢影片 吳思瑤:刮別人鬍子前先刮自己的
中時新聞網.2024年6月2日 13:19
吳思瑤。(本報資料照片)

國會改革法案三讀通過,新增藐視國會罪。立院民進黨團幹事長吳思瑤表示,10年前立院國民黨團總召傅崐萁擔任花蓮縣長期間,在議會備詢態度囂張惡劣,議員提及傅崐萁不想回答的問題時,傅崐萁居然就大剌剌的站在備詢台上不發一語,這不就是藐視議會嗎?她呼籲傅崐萁要刮別人的鬍子之前,先刮刮自己的。 

吳思瑤表示,藍白聯手強行通過的國會擴權法案,引起社會各界的撻伐,當中藐視國會罪,所謂反質詢到底如何清楚定義,現在有了最經典的案例,而這個案例的主角不是別人,就是傅崐萁自己。 

吳思瑤說,有人踢爆起底,十年前傅崐萁擔任花蓮縣長期間,在議會備詢態度囂張惡劣,就是不折不扣反質詢的代表,當議員提及傅崐萁不願面對,相對敏感爭議的話題時,傅崐萁採取的態度居然是火爆對嗆,高分貝反制,完全不尊重議員,而另外一段影片,議員提及傅崐萁不想回答的問題時,傅崐萁居然就大剌剌的站在備詢台上不發一語,而且面帶冷笑,一臉輕蔑,這不就是藐視議會嗎? 

吳思瑤批評,傅崐萁要刮別人的鬍子之前,先刮刮自己的。她說,民進黨一路都反對定義不明的藐視國會罪,民進黨主張質詢不是上對下,質詢在行政立法的互動,應當是平起平坐,沒有誰藐視誰,沒有討論不是民主,除了適用在立院審議議案之上,同時也應當適用在詢答期間,透過討論,能夠讓真理越辯越明,能夠讓政策有效正面的進行辯論。

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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