列兩大理由 黃暐瀚罕見明確表態:我反對提高罷免門檻!
三立新聞網 setn.com.2024年7月8日 13:40

記者李鴻典/台北報導

立法院內政委員會今(8)天排審選罷法修正草案等案。由於內政委員會4日排審公職人員選舉罷免法修正草案議程,納入國民黨立委提高罷免門檻的提案,引發朝野衝突。資深媒體人黃暐瀚稍早在臉書發文表態,他反對提高罷免門檻!

黃暐瀚稍早在臉書發文表態,他反對提高罷免門檻!(圖/翻攝自黃暐瀚臉書)

黃暐瀚說,他跟大家談時事、聊政治,很少直接對公眾議題表示明確意見。「有關『罷免門檻提高』這個修法,我明確表示反對」。

理由有二:
1、目前罷免規定,完美呈現這個機制符合現實,1/4公民數的門檻,不至於濫罷、亂罷。仇恨值不高,地方經營認真的民代或首長,不會被罷免成功。
2、若提高成「罷免票數須高於得票數」,將使得罷免權被閹割,形同「鳥籠罷免」,再無一人會被罷免成功。(因為選舉的投票率,遠遠高於罷免案的投票率)

黃暐瀚表示,國民黨立委許宇甄提出「罷免票數需高於得票數」的修法建議,理由是「這樣才不會被隨便罷掉」。所有論述「謝國樑得票九萬六,罷免只需七萬六,公平嗎?」的質疑者,是否知道,當年陳柏惟「得票11萬2千票,罷免票僅7萬7千票,就罷免成功」?

陳柏惟當年被比自己得票少三萬五千票的「罷免票」罷免成功時,國民黨的回應是:「這是台灣民主的勝利」!

黃暐瀚說,選舉、罷免、創制、複決,是人民的權利,目前罷免的相關規定與門檻適當,反對修法提高!(許宇甄的提案,藍營已經於上週,緊急抽案)

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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