中午來開匯/黃珊珊赴美為何爭議大? 蔡壁如:社會覺得沒制度「停權3年還能去」
匯流新聞網.2024年9月24日 15:18

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CNEWS匯流新聞網記者邱璽臣/台北報導

台中市政府顧問蔡壁如於9月24日播出的《匯流新聞網》節目《中午來開匯》,接受主持人黃光芹專訪。蔡壁如表示,自己去參加小黨研討會被罵了,那活動叫做「第三勢力的興衰史」。她在那裡談到「一人政黨」這件事情,所以被外界某些人批評。

蔡壁如表示,一人政黨這麼不穩定,有幾個黨,從李登輝的台聯黨,然後宋楚瑜的親民黨,到時代力量的黃國昌,再到台灣民眾黨的柯文哲,基本上都是因為一個明星政黨領袖崛起的。她認為,「等於說是一人政黨,等那一人不見或怎麼樣,例如出事了,這個黨就殞落了。」

針對自己檢討一人政黨,有人有意見,蔡壁如提到,要面對現實,很多人不願意面對現實,每個人都還是很心疼黨主席柯文哲,但在這個時間點,應要好好的檢討、建立起制度。

受時代力量邀請出席研討會,蔡壁如認為,這很好,第三勢力這些小黨,大家來看一下,到底自己的黨出了哪些問題,而有記者認為她來參加第三勢力創黨與興衰,感覺上民眾黨跟其他這些小黨應該格格不入,但自己來這邊磨合。

蔡壁如表示,從2012年開始,除了國民黨、民進黨以外,其他是親民黨跟台聯黨,還有其他一些小黨,藍綠以外的政黨票占22%,到2016年時代力量出來以後,基本上第三勢力的空間、政黨票幾乎與藍綠是三分天下,「賓士板塊」已經形成了。她說,2016到2020過程中,台灣民眾黨出來後,政黨票就拿到12%,就有五席不分區,加上時代力量三席,加上其他小黨就佔了30%。

蔡壁如說,到這一次2024年,事實上經過了3次總統大選,這些小黨、第三勢力的政黨票加起來,跟國、民兩黨都已經可以均分1/3,這些小黨一定有其存在意義價值。她說:「很多人問我,這些小草會不會回歸到民進黨,或回去國民黨,我個人認為不會,因為它已經進過三次的大選了蛻變了。」

蔡壁如提到,從2000年以後民進黨開始執政,政黨輪替執政後,政治大學的選研中心每年做的兩岸認同度,基本上大概就有6成到7成的人都認為要維持現狀。她說:「如果要維持現狀,我們給國民黨長期執政,就知道國民黨是這個樣子,我們也給民進黨完全執政了,可是完全執政,一直要喊台灣獨立,請問一下獨立了嗎?」民眾也看破民進黨了,比國民黨執政還要爛,一直在利用統獨、抗中保台來爭取選票。

蔡壁如認為,第三勢力是一直存在的,現在很多民調稱民眾黨的民調從15%掉到12%,掉到最新的9%,但她個人認為那只是這段時間,很多中間選民不表態,因為不是選舉期間不表態。

被問及黃珊珊去美國開會,為何有如此爭議?蔡壁如說,自己不太願意批評黨中央,但假設她不是以黨的角度,而是用社會來看,「就沒制度啊,停權3年還能去,應該照制度,不要帶有太多人情。」她說,人治不會讓黨走下去,要回歸法治,但自己都拒絕回答,不想掉進漩渦。

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邱議瑩貼國慶小物「韓味」滿出來!網:是庫存?
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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