轟藍白配合共產黨演出 林右昌:台灣民主新危機
台灣好新聞.2024年6月22日 18:27

民進黨秘書長林右昌(中)(圖/翻攝自林右昌臉書)


立法院昨(21)日針對國會改革覆議案進行記名投票表決,藍白挾人數優勢下,覆議案不通過。民進黨秘書長林右昌今(22)日帶領黨公職前往基隆宣講時表示,共產黨導演,國民黨跟民眾黨賣力配合演出,在立法院內用國會改革包裝濫權法案,讓民進黨政府無法好好執政,更意圖在2028年奪取政權,是台灣民主的新危機。

林右昌指出,台灣最重要的價值就是民主制度,民主、法治跟人權缺一不可,過去國民黨執政戒嚴時期,台灣人不敢出聲,一路以來好不容易走向民主化,人民成為國家的主人,台灣的民主法治才有能長久發展進步,成為台灣最重要的資產。

林右昌說,然而自從傅崐萁赴中回來之後,一切都改變了。變成由共產黨導演,國民黨跟民眾黨賣力配合演出,在立法院內用國會改革包裝濫權法案,進而製造恐懼,讓民進黨政府無法好好執政,更意圖在2028年奪取政權,就是共產黨和國民黨的劇碼。

林右昌表示,國會濫權法案通過後,立委叫人民去立法院問話,想請律師必須要主席同意,完全沒道理。國民黨立委擴權、民眾黨配合,讓立委兼任法官、檢察官,只要不合藍白的意,就冠上藐視國會罪名,個人或企業的個資、機密都可以被問。這是濫權、擴權,並不是改革。真正的改革應該是改革立委自己,立委的清廉要被規範、立委不能洩密,立委赴中國要受規範,這才是國會改革,而民進黨一直以來都是反貪腐的第一品牌。

林右昌指出,立法院還透過擴權,把手伸進行政院,控制行政權,更提出了一堆錢坑法案。近期世界AI科技大廠紛紛來台灣,就是因為民進黨執政的蔡英文政府,用政府預算投資台灣、建設台灣、投資未來,將台灣變成世界的台灣。這樣的腳步不能停,錢坑法案將會打亂國家的財政,讓行政院沒有預算投資台灣、投資未來,台灣的競爭力將會受到影響。林右昌表示,更離譜的是,國民黨準備修改黨產條例,將收回國有的黨產拿回國民黨,而民眾黨卻配合國民黨演出,變成國民黨的傅隨組織。

林右昌說,昨天國台辦開記者會稱要嚴懲台獨份子,然而台灣2300萬人民一起選出台灣總統,每一個都變成台獨份子,因此台灣人去中國旅遊被抓、過境香港時被海關問話。這些作為已經侵犯台灣人民自主的權利,也侵犯中華民國台灣作為一個民主自由國家的主體性。國民黨和民眾黨卻與共產黨裡應外合,沒有把國家主權看在眼裡,這將是台灣民主的新危機。

林右昌呼籲,參與行動的民眾、年輕的朋友不要氣餒,要相信民主的制度,回到地方撒下種子,讓更多人知道真相,並在下一次選舉時找回人民的權利和民主的價值,守護民主是每一位國民的責任,這不是挺民進黨,而是挺台灣民主。

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4部長缺席立院院會 韓國瑜看不下去說重話!行政院回應了
總統賴清德日前才下軍令狀,要求綠委「全勤」,不料今天立院不只有大批綠委缺席,連內閣中也有4名部長請假,讓立法院長韓國瑜都看不下去,引發討論。對此,行政院則回應,感謝立法院韓國瑜院長對於過往慣例的再次提醒。
  • 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