北市議會今開議!委員會抽籤結果曝:陳重文進教育、應曉薇進民政
三立新聞網 setn.com.2024年10月4日 17:10

政治中心/陳沛瀠報導

北市議會今天開議,委員會抽籤結果一覽。(示意圖/資料照)

▲北市議會今天開議,委員會抽籤結果一覽。(示意圖/資料照)

台北市議會於今(4)日開議,首日只進行委員會抽籤、召委選舉、質詢順序抽籤等。此會期議員席次有不少變化,有王鴻薇、徐巧芯、李彥秀、吳沛憶、王世堅等5人當選、陳重文因邰智光案被羈押195天後以800萬元交保,重返議會;應曉薇目前仍因京華城案被羈押中,另外無黨籍的陳政忠遭解職,加上民進黨議員許家蓓過世,此會期共少了8席市議員。

委員會抽籤結果顯示,工務委員會最搶手,有25人登記但僅有11個席次,中籤的有民進黨籍議員陳怡君、陳賢蔚、王閔生、許淑華、林亮君等5人、國民黨籍議員李柏毅、郭昭巖、陳錦祥、李傅中武等4人,及社民黨議員苗博雅、無黨籍議員徐立信。

其他委員會抽籤結果如下:

警政衛生委員會:國民黨楊植斗、柳采葳、秦慧珠、李明賢、吳志剛等5人、民進黨劉耀仁、李建昌等2人、民眾黨林珍羽、張志豪等2人。

交通委員會:國民黨徐弘庭、陳炳甫、張斯綱、戴錫欽等4人、民進黨洪健益、顏若芳、林延鳳、趙怡翔等4人、新黨侯漢廷。

教育委員會:國民黨耿葳、吳世正、闕枚莎、陳重文、葉林傳、王欣儀等6人、民進黨王孝維、鍾佩玲等2人、民眾黨黃瀞瑩。

財政建設委員會:民進黨洪婉臻、簡舒培、張文潔、林世宗、何孟樺等5人、國民黨汪志冰、林杏兒、鍾小平等3人。

民政委員會:國民黨李芳儒、曾獻瑩、應曉薇、鍾沛君、詹為元、游淑慧等6人、民進黨陳慈慧、民眾黨陳宥丞。

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賴清德6問徐榛蔚「總撤離人數」遭轟立威!媒體人:非責備、是想協助
因山陀兒颱風來襲,總統賴清德本月1日與花蓮縣長徐榛蔚視訊詢問「總撤離人數」,但因中央與地方數字對不上,導致賴「6度詢問」徐。部分藍營人士稱「賴清德藉機暴走立威」,但資深媒體人黃暐瀚則直言:若有聽完整段對話,就會知道他沒有責備意思。1日總統賴清德至中央災害應變中心與地方首長視訊詢問「各縣市撤離人數」,但到花蓮縣長徐榛蔚卻因雙方總計需撤離的數字出現巨大差距而卡關。當時賴清德六度詢問徐榛蔚「花蓮縣的須撤離人數」,導致徐一度用眼神向幕僚求救。最終賴清德要求花蓮縣府團隊「確實掌握應撤離的人數」,並表示「後續若需要國軍幫忙,會請國防部協助」。此事件一出也引起外界討論,意外引起部分藍營人士砲轟賴清德「靠責備來建立威信」、「藉機暴走立威」、「好大的官威」;而內政部次長吳堂安則澄清,「賴總統本意是依照提報人數提醒徐榛蔚,並善意請徐再確認。」資深媒體人黃暐瀚指出,那天防災會議視訊賴總統手上的花蓮保全名冊有8259人需要撤離,結果縣長回報撤離3千多,「人數相差5千多人,如果總統連問都不問,那不是沒在聽,就是根本不關心!」若有聽完整段談話,會發現「賴不是責備,而是在問徐(既然還有5千多人沒撤離),需不需要出動
  • 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