謝典林退出國民黨 胞姐謝衣鳳否認買「雙保險」:政治抉擇不盡相同
三立新聞網 setn.com.2023年7月31日 10:55

記者盧素梅/台北報導

被視為「挺郭派」(鴻海創辦人郭台銘)的彰化縣議長謝典林今(31)日凌晨,突然在臉書宣布退出國民黨,表示「不希望再有讓有心人見縫插針的機會」,消息一出震撼政壇。對此,謝典林的胞姐、國民黨立委謝衣鳳受訪時指出,身為家人,她有親情壓力,但她強調,「不如同外界所說,我們在為選舉做雙保險,我們有不同工作場域、交友關係,對於政治上抉擇不盡相同。」

彰化縣議長謝典林的胞姐、國民黨立委謝衣鳳。(圖/記者盧素梅攝影)

謝典林今天凌晨在臉書發文表示,他在情感上,無法繼續與國民黨並肩作戰,還是感到有些惆悵。面對明年總統大選,他認同必須團結所有力量,才能下架無能政府,不過卻變成同志間相猜忌的肅殺氣氛,為了不被有心人見縫插針,決定退出國民黨,此舉也被解讀為郭台銘可能將宣布參選總統。

對於謝典林退黨,謝衣鳳上午接受媒體聯訪時表示,在這段期間以來,台灣民意趨勢,有六成以上民眾希望可以政黨輪替,讓台灣更前進,國民黨不管是在區域委員總統提名,朝著共同目標方向前進。他說,謝典林是她的家人,身為家人我們有親情壓力,「不如同外界所說,我們在為選舉做雙保險,我們有不同工作場域、交友關係,對於政治上抉擇不盡相同。」

謝衣鳳並表示,她身為黨部主委,對於黨員規範如同中央黨部宣布的,對於民眾黨總統參選人柯文哲,不能協助造勢動員,藍營重要夥伴郭台銘只要不鼓吹他獨立參選,希望可以共同合作。她過去仔細觀察謝典林和郭台銘互動還在黨規範的範圍裡
,「對於媒體、部分民眾會認為,我們這樣買雙保險,跟各位鄭重宣佈不是,我們在政治抉擇上不同。」

她並強調,面對媒體給予我們壓力,她不知道謝典林選擇在今天凌晨宣布退黨,不用過多臆測。謝典林是資深黨員,她感到惋惜,身為他家人,對於他的決定表示尊重,希望大家不要在選舉中給小雞過多壓力。「我身為書記長有義務希望與所有參選同志共同努力,完成所有民眾心願政黨輪替,要結合大家力量共同成完成。」

媒體問說,對於謝典林退黨事前知道嗎?謝衣鳳表示,前幾天他就有這樣想法,希望他可以深思熟慮,如果這是他最後決定
,給予尊重。至於是否有勸謝典林,她說,家人有勸,她我本人沒有做溝通,我是黨部主委,我是牧羊犬,把羊群趕在同個方向,也許有些人認為黨紀有共同軌跡,希望黨內同志朝同樣的方向,為同樣目標努力。」

謝典林發文後黨中央對謝有任何想法?謝衣鳳表示,「助理教練(國民黨秘書長黃健廷)有打給我說,要照顧競辦和總統候選人,不希望影響侯訪日。」媒體追問,黃健庭表達主席朱立倫立場?謝衣鳳表示,黃健庭沒有說總教練(朱立倫)怎麼說
,只說我談話把危機控制在黨的範圍,不希望影響到訪日行程。至於是否和金溥聰連絡過,她說,她跟金執行長沒有通過電話,金的層級應該是要跟總教練,「我不是總教練。」

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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