恐懼 賴清德續命丹
中時新聞網.2024年6月29日 04:10

(圖/本報系資料照)

 從賴清德就職以來的表現看,他維護政權靠兩招:對內撕裂人民,對外撕裂兩岸,目的是煽動民眾對中國大陸的恐懼。人民愈恐中,民進黨的政權就愈穩固,2026縣市長選舉乃至2028總統大選都愈有勝算。

 外界常認為民進黨是台獨政黨,其實真心篤信台獨的是賴清德,不是民進黨,民進黨最核心的特質是「鬥」,它的鬥性極強,嗜鬥且擅鬥,為了求勝無所不用其極。當民進黨處於強勢時,會藉權勢吃乾抹淨;當它處於弱勢時,會窮盡一切手段戰鬥。

 這股鬥志不但頑強,且從不把憲政體制或法規、道德放在眼裡,畢竟民進黨就是從推翻「外來政權」、在街頭喊打喊殺起家的。很多人責怪國民黨等其他政黨都鬥不過民進黨,那是因為唯獨民進黨是浴血對抗威權打出來的江山,「鬥」就是民進黨的中間名。所以,民進黨的靈魂深處有強大的「鬥性」及不受道德拘束的「任性」,二者相乘,為所欲為的凶狠是非常強大的力量,民進黨甚至不需要非常好的政績,只要想辦法在大選時比對手多一點票就可以了。

 如今賴清德只靠40%選票當選、民進黨在立法院淪為弱勢,於是民進黨又重啟援引民意對抗政敵的舊招,一如30年前與太陽花時,對抗的都是外來政權。什麼,台灣早已沒有外來政權?沒關係,把政敵抹紅成外來政權的走狗,不就替人民找到仇恨的對象了嗎?

 賴清德抗拒國會權壓過民進黨,煽動青鳥對在野黨施壓,同時誣指在野黨是中共同路人,這一連串的行動,都只是未來民進黨持續撕裂台灣社會的開始,接下來釋憲、罷免一場又一場的戰役輪番上陣,而民進黨的終極一招,就是扣紅帽子,動輒說藍白是受中國指使。這些指控毫無證據且心懷惡意,告上法庭都可以判誹謗或妨害名譽,但綠營鐵粉被洗腦到民進黨餵什麼就信什麼。台灣內部愈撕裂,人民之間愈仇視,民進黨就愈能分化在野黨的力量,強化綠營鐵票的凝聚力。

 而中國大陸也很幫忙,文攻武嚇、封島演習、懲戒台獨等等威嚇措施,都一再加深台灣民眾的反感,也讓在野黨難以在民進黨的抗中保台之外提出有吸引力且不被抹紅的主張。

 賴清德從「新兩國論」開始,就毫無意願改善兩岸關係,因為兩岸緊張才是民進黨執政的養分,兩岸愈緊張,民進黨的紅帽戰術愈能壓得政敵動彈不得。當解放軍戰機軍艦侵門踏戶時,台灣人民覺得誰最不會出賣台灣?當然是那個口口聲聲喊「抗中保台」的民進黨。

 國民黨想呼籲兩岸和解,但中國的強勢作風卻一直在打臉台灣的和解派,面臨國家路線抉擇的總統大選,特別是中國強悍壓制台灣時,和解派絕對難以取得大多數民眾信任。

 賴清德是堅定的台獨信仰者,撕裂台灣內部、撕裂兩岸,讓更多的恐懼與敵意成為鞏固民進黨政權的基礎,是仔細算計後的冷血策略,也是民進黨鬥性的展現。民進黨不需比共產黨強,只要比台灣的對手強一點點,就可以苟且保住政權。而其代價是,台灣將陷入持續的分裂與動盪。

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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