陳智菡引用樂團英文歌詞 被狠酸「英文比國中生還差」
民視.2024年9月22日 18:37

政治中心/綜合報導

民眾黨主席柯文哲因京華城案,遭羈押禁見,立院民眾黨團主任陳智菡貼團體動力火車的「莫忘初衷」歌詞,感性呼籲小草回憶柯文哲疫情政績,結果被婦產科名醫施景中踢爆,過去因疫苗議題找柯文哲卻被潑冷水,回嗆「關我什麼事」,而且陳智菡貼出的歌詞文法錯誤,被綠營狠酸,國中生都懂。

PO柯文哲背影照,民眾黨立院黨團主任陳智菡,臉書貼動力火車的莫忘初衷歌詞,喊話小草,說疫情間你多努力守護這裡,如今只剩污衊.

動力火車歌曲莫忘初衷:「看沒星星的夜空,youneveralone。」

陳智菡引用樂團英文歌詞 被狠酸「英文比國中生還差」
民眾黨立院黨團主任陳智菡發文,喊話小草想想柯文哲過去疫情政績。(圖/翻攝自陳智菡臉書)


陳智菡的貼文裡頭,引用歌詞的這一句you never alone,被台中市議員周永鴻圈起來,質疑這英文程度,國中生都要懂得吧,問be動詞去哪裡了,陳智菡卻反擊,爭論歌詞裡少了一個are或be,只能說俗氣,

原來她貼文的目的,是要小草留言回憶柯文哲政績,結果被網友狠酸,月薪20萬只會貼歌詞嗎?疫情間阿北不是在守護京華城嗎?

民眾黨立院黨團主任陳智菡:「在疫情真的爆發之前,這個議員的便當會,都持續有在進行,但等到疫情真正爆發之後,其實主要的工作,都轉到防疫上頭。」

台北市議員(民)陳怡君:「真的是夠了,台北市當時打疫苗,打得真的是一團亂,為了打疫苗場地安排不周,讓民眾在雨中排隊兩三個小時,你們都忘記了嗎。」

台北市議員(民)何孟樺:「民眾黨一直以來的方針,就是用轉移焦點,來逃避問題,柯文哲防疫形象整個燒掉,根本是十足的提油救火。」

回憶起柯文哲疫情間做了什麼,部分醫界人士可是點滴在心,婦產科名醫施景中想起當年,一直流傳BNT會引起嚴重心肌炎,台大一群教授想到解方,讓學童在施打前後3天,各做一次心電圖,有變化就能及早發現,於是立刻聯絡柯文哲,但面對台大老同事,柯文哲卻當場潑冷水,說那是你們自己要做的研究,關我什麼事?

陳智菡引用樂團英文歌詞 被狠酸「英文比國中生還差」
台大婦產科名醫施景中回憶起疫情時,曾因疫苗副作用配套找上柯文哲卻被潑冷水。(圖/民視新聞)

聲音來源:澄清醫院胸腔外科主治醫師杜承哲:「我認為其實臨床醫師,一直有非常非常高的比例,其實一直有很多對這些防疫上,柯文哲當時的一些做法,其實是非常感冒,這個防疫的過程中,有很多的言論其實對現況,以及對實際上的作為是完全沒有幫助的,但他卻不停的在放話。」

從前一天把捷運淡水紅線圖當成塞車,被笑到爆;到分享錯誤英文歌詞,想幫阿北回顧政績,反而引來台大醫生吐槽,柯文哲根本不在乎疫情,一連串的負面示範,讓戰狼小姐姐,顏面無光。

原文出處:陳智菡引用樂團英文歌詞 被狠酸「英文比國中生還差」

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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