基隆青年召開反罷免記者會 「四個不同意」拒絕惡意罷免
CTWANT.2024年9月30日 11:48
基隆市長謝國樑罷免案投票將於10月13日舉行,30日國民黨立委吳宗憲、多名基隆在地青年和青年政治工作者共同召開記者會,傳達「4個不同意」的反罷理由,並號召市民投反罷免票。(圖/趙世勳攝)

[周刊王CTWANT] 基隆市長謝國樑罷免案投票將於10月13日舉行,30日多名基隆在地青年和青年政治工作者共同召開記者會,國民黨立委吳宗憲也到場支持,共同呼籲絕不會坐視執政黨以政治惡鬥的罷免手段霸凌基隆市,並表示「4個不同意」的反罷理由:不同意基隆市民的財產被剝奪、不同意市政建設被政治操作延宕、不同意基隆市成為民進黨霸凌對象,以及不同意惡意罷免文化弄髒台灣民主環境。

吳宗憲表示,今天站出來發聲的都是年輕人,面對越來越鴨霸、專權的執政黨,很佩服年輕人願意勇敢站出來發聲,「我其實是配角,現場的這些年輕人們,他們是國家的未來,他們才是主角」

基隆在地青年林姵萱表示,謝國樑自上任以來推動許多切實的市政建設,包括設立都更辦公室推動城市更新、打造基隆首座寵物友善公園暖暖寵物公園、推行市容整潔政策,還有優化年久失修的監視器系統跟夜間照明系統等。

林姵萱說,過去的基隆在民進黨執政下,曾因不當的政治操弄,導致公共工程進展緩慢,基隆田徑場工程3年未完工、基隆美術館工程延宕一樣;而謝國樑正在努力扭轉這些局面,讓市政建設回歸正軌,這次的罷免實質上是對市政進展的阻礙。

基隆在地青年童翊娟質疑,「民進黨在基隆市的治理真的有辦法令人信服嗎?」2022年縣市長選舉,基隆市民們用選票表達了對民進黨的不滿意,如今民進黨選輸就喊要重選,推動惡意罷免企圖掩蓋缺失,用錯誤跟偏頗的資訊誘導、煽動人民情緒,無異於將市民當政治鬥爭的棋子。

國會青年幕僚鄭皓文則表示,正因為對國家有愛、對政治有理想,未來想要投身並長久在政治場域耕耘,所以不願意看到惡意罷免文化氾濫。她說,現在選罷法的設計讓少數民意可以輕易否決多數民意,前一年辛苦選上、隔年草草被罷,社會會進入惡性循環,不得安寧。

鄭皓文也宣布,10月開始,年輕朋友們將會一同走上街頭宣講,並發送反罷濕紙巾,付諸實體行動把反對惡罷的聲音傳遞出去,號召市民一起擦去政治髒水。她也希望,告訴更多基隆好朋友、對這片土地有愛的朋友,「社會上有堅定反惡霸的聲音存在,即使執政黨傾注資源煽動仇恨、看起來聲勢浩大,我們也不用怕,一票不同意、一起反罷凌,堅決向惡意罷免say No!」

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賴清德茶會罵將官?吳思瑤澄清「沒有的事」 曝他20年只為1事動怒過
外傳總統賴清德在8月出席國防部晉任將官茶會時,因不滿將官見到他時仍坐著而動怒,民進黨團幹事長吳思瑤今(30日)受訪表示,總統府、國防部都已經清楚澄清,絕對沒有立威、動怒,希望事實回歸事實,沒有的事不要以訛傳訛。此外,吳思瑤也透露,賴清德最動怒的一次,就是在國民黨程序委員會國會多數時,一直擋下台灣軍購預算,「這是我認識賴清德20年,第一次看到他動怒,但他為的是國家福祉與台灣防衛安全。」
  • 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