【罷樑揭曉】分析/藍營熱戰奏效 綠營:同意票「不只綠基本盤」仍具警惕性
太報.2024年10月13日 21:09
罷樑投票否決,基隆市長謝國樑車隊掃街謝票。廖瑞祥攝
基隆市長謝國樑罷免案今(10/13)舉行投票,投票率50.44%,同意票為6萬9995票,不同意票為8萬5953票,最終結果罷免案不通過。這次同意票的票數,與2024參選立委的鄭文婷獲6萬9741票最接近,但綠營從中央到地方皆強調,這次同意罷免者,不等於只催出綠營基本盤,還包括各種公民、中間選民甚至藍營民眾,拆樑案對於謝國樑仍是一次當頭棒喝的警惕。

據公職選罷法第90條規定,有效同意票數須多於不同意票數,且同意票數達原選舉區選舉人總數1/4以上;以2022年基隆市長選舉人推算,謝國樑以得票率52.92%的9萬6784票當選市長,這次應至少高於7萬7700票才通過罷免。最終,拆樑案同意票為6萬9995票,不同意票為8萬5953票,結果是罷免案不通過。

投票率破5成之高 藍「熱戰」催基本盤奏效

有關這次拆樑投票率,與同為地方首長罷免案的罷韓相比,罷韓投票率42%、拆樑投票率50.44%,顯然投票情形較踴躍。民進黨發言人戴瑋姍指出,國民黨此役採取熱戰,全台各地方首長都去挺樑,很積極要催出基本盤;基隆本來就藍大於綠,基隆的藍營基本盤比較多,所以藍營催票也會連帶提升投票率。

民進黨立委沈伯洋認為,投票率破五成確實與國民黨採熱戰有關,國民黨一向都很喜歡全黨動員;這次投票率確實偏高,至少比他預估的都還要再更高。不過,這次願意站出來的公民還是蠻多的,民進黨沒有動員,同意罷免者來自各種想法、形形色色的公民,能開出6萬9995票,已經算很高了。

協助拆樑第一線的民進黨基隆市議員鄭文婷表示,國民黨這次採取熱戰,把市府行政資源、全黨資源都投入進來,最終投票結果,不同意與同意罷免票「只差1萬多票而已,贏的不是很漂亮」,而且基隆又是國民黨的鐵票區。投入那麼多資源,只贏一點點,代表謝國樑更需要警惕。

拆樑同意票近鄭文婷選立委票數 卻不只綠營基本盤

拆樑同意票6萬9995票,與鄭文婷2024參選立委得票數6萬9741票最接近,是否代表催出綠營基本盤?鄭文婷說,2024大選投票率比拆樑投票率還高,並且當時的立委候選人也有很多位,兩者相比來做分析,今天同意票的投票結構,不只有綠營的票,還包括很大一部分是中間選民,甚至有「持有國民黨證」的藍營支持者,「這是一個公民的運動,並非政黨對決的氛圍。」

沈伯洋直言,他自己有去接觸拆樑公民團體,發現支持拆樑者「什麼樣的人都有」,當然也有一些本來是中間選民,或之前2022、2024都沒有投票的人。這次同意罷免謝國樑者,蠻多是對於市政覺得有意見的一些市民,透過投下同意罷免,表達他們自己的意見。

戴瑋姍強調,民進黨沒有針對謝國樑罷免案做相關動員,基本上就是尊重公民團體的行動,大家也可以看到公民團體已經盡了最大的努力,資源極大不對稱的情況下,還是取得一個很好的結果。同意罷免票數與不同意只差1萬多票,顯然許多市民認同,謝國良在市政上確實有缺失需要檢討。

拆樑失利仍具警惕 不影響明年大罷免潮

儘管拆樑失利,戴瑋姍提到,謝國良為了因應罷免案,所以積極回應過去提出的政策,試著想要落實,這就是公民行動上帶來一個比較正向的結果。比如雖然不是每個年輕人發一部Gogoro,但至少提供了電動機車的補助,代表公民的力量團結,還是有機會去鞭策執政者的行為。

鄭文婷則說,透過這次罷免案,希望謝國樑體會到,施政要貼近民意,符合最大多數人的利益,這樣才能得到市民的認同。如果想法太偏執,「把不支持的民眾,就都當成反對者」,採用這樣二分法的方式對待市民,對於謝國樑不是一件好事,大家還是期待他好好面對施政問題。

至於拆樑失敗,如何影響朝野局勢?沈伯洋指出,朝野在立院的攻防,還是以立院為主,民調上藍白的不滿意度目前很高,「立委在地方上的服務,跟在中央做了哪些事,台灣公民已經能分辨得越來越清楚了。」很多民眾對於藍委在立院做的事,其實是不買單的。

罷免謝國樑失敗,是否影響明年可能產生的藍委大罷免潮?沈伯洋表示,每個罷免案應該視為獨立看待。拆樑導火線是NET商場官司,其他正在進行的各地藍委罷免連署,背後有各自不同的原由。另外,許多藍委這陣子都來幫謝國樑站台,但拆樑失利,不代表這些藍委的正面形象也會提升,主要還是看每個罷免案各自運作的情況而定,「拆樑失敗,應該不至於影響大罷免藍委的運作。」

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北檢打臉黃國昌「為何退出民進黨」說法 律師:不說謊皮會癢
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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