公民排班、捍衛民主民團號召28日再上街頭

中央社．2024年5月25日 01:38

（中央社記者邱祖胤台北25日電）民間團體24日號召民眾抗議立法院修法擴權，約10萬民眾走上街頭包圍立院，晚間12時平和落幕，民眾陸續散場，並相約28日再上街頭，公民排班、捍衛民主。

主辦單位之一、經濟民主連合召集人賴中強約在24日晚間10時45分報告立院現況，尚有18個條文未審，表示至少還要4個半小時才能結束，「今天審不完」。

賴中強向現場民眾表示，21、24日兩天都未讓藍白立委稱心如意，「這是台灣公民運動的成功」，他希望民眾28日當天繼續前來守護民主，繼續「公民排班，守衛台灣的民主」。

賴中強說，萬一相關法案真的三讀通過，後續還有6個方案因應，包括行政院覆議、聲請釋憲、公民複決、罷免濫權立委、強化國會監督以及強化民主防衛，屆時要邀請偉大的台灣人民一起來參與。

由於24日適逢週五，下班、下課的民眾及學生在晚間陸續到場，且愈晚人愈多，主辦單位為避免人潮退場不易，提前向民眾宣布散場方式，指示位於中山南路、忠孝東路等路段民眾，先行離開，留在青島東路的民眾，則陪同尚在立院內的立委到最後一刻，過程溫馨平和。

到了晚間11時27分，立法院長韓國瑜宣布休息散會，民進黨立委也在散會後前往立院天橋上向群眾致意，現場民眾熱情高喊「台灣加油」。（編輯：徐睿承）1130525

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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
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- 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
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