脫口大地震老天有眼!綠委失言引炸鍋不只他
今日新聞NOWnews.2024年5月6日 14:51

▲民進黨黨團總召柯建銘針對失言鞠躬道歉。(圖/記者葉政勳攝 , 2024.05.06)

[NOWnews今日新聞] 立法院司法及法制委員會今(6)日續審國會改革法案,民進黨立法院總召柯建銘在程序發言時拋出「老天有眼發生大地震」言論,引發撻伐,柯建銘趕緊在黨團舉行記者會道歉。花蓮一直被視為藍營鐵票區,綠營經營艱辛,但過去仍不乏綠營民代發表言論引發花蓮人不滿,進而道歉。

2016年8月28日,花蓮市長補選,民進黨籍的花蓮市長田宣智病故,民進黨在補選中推出田的遺孀張美慧上陣,最後由國民黨魏嘉賢勝出,民進黨立委段宜康在臉書上指出,在花蓮的選舉從2014年的地方選舉,光是鄉鎮市長的選舉大概就有10%的(賄選)案件是發生在花蓮,他並強調「沒辦法假裝不鄙視選民」,儘管事後刪文但仍引發撻伐。

時任法務部次長陳明堂表示,是認知不同而產生的誤解,這次選舉也是投入很大的心力去查察賄選。時任民進黨花蓮選區立委蕭美琴則表示,「對花蓮鄉親,我和民進黨只有感恩」。她第一時間聽聞,就有向段宜康反應,這樣的說法,花蓮人都無法接受,尤其對長期支持她且不離不棄的花蓮鄉親也不公平

段宜康也為失言致歉,指出在選舉結束後,做了近乎洩憤式的發言,對民進黨的支持者、輔選團隊、花蓮選民、花蓮以外的選民,以及台灣社會關注這件事的民眾造成傷害,他願意誠摯的道歉,也願意用最大誠意面對指責。

2023年12月26日,民眾黨副總統候選人吳欣盈到花蓮展開拜票行程,在與民眾黨婦女後援會座談時,竟有支持者脫口說出「花蓮遍地都是原住民,會心生畏懼」的歧視言論,而吳欣盈聽到這番話則是點頭,也引發民進黨原住民事務部譴責,發聲怒斥,「原來花蓮可怕的不是花蓮王,是原住民?這就是民眾黨的族群價值!聽到這種誇張言論的當下,擔任副總統候選人的吳欣盈不但沒有任何回應緩頰,反倒繼續低頭做筆記⋯⋯而民眾黨的支持者卻在花蓮大膽地歧視我們族人,這就是民眾黨所謂的『共融多元』,然後大家都是一家人(中國人)嗎?」

2024年5月6日,柯建銘在司法及法制委員會程序發言時指出,他建議國民黨委吳宗憲審查藍營國會改革法案前要辦公聽會,逐條好好審,雖然吳宗憲有些難言之隱的無奈,但好在4月3日老天有眼發生大地震,讓原先國民黨要硬幹的國會改革審查停下來,是老天要救台灣的民主;此話一出,引起藍委批評。

對此,柯建銘下午1時在黨團召開記者會指出,「早上在委員會上的發言引起風波,0403花蓮地震是國人傷痛,黨團馬上也捐100萬,若大家認為我發言,引起誤解或不舒服,本人在此鄭重道歉」。

國民黨立法院黨團總召傅崐萁也於稍後於黨團舉行記者會批評,民進黨總統當選人賴清德應該為所屬政黨在立法院有這種黨鞭出面致歉,他也要對民進黨啃食血肉饅頭表達最強烈的譴責。

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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