「敲羅斷健廢翔」登場!羅廷瑋:衝盧秀燕來
今日新聞NOWnews.2024年10月14日 20:06

▲羅廷瑋認為,敲羅、斷健、廢翔的背後動機就是衝著盧秀燕來的。(圖/翻攝羅廷瑋臉書,2024.10.14)

[NOWnews今日新聞] 基隆市長謝國樑罷免案落幕後,政壇傳出民團醞釀多時的罷免台中3立委將接力登場,當事人之一的羅廷瑋今天上網路節目時指出,這次敲羅、斷健、廢翔背後更深大意義,就是醉翁之意不在酒,背後有政黨運作的痕跡,企圖透過期中考往前,傷害台中市盧秀燕。這次拆樑雖然失敗,但「在錯誤中學習是民進黨最強的地方,國民黨在成功中更要小心翼翼」。

民團醞釀罷免台中市3位盧系立委,包括中4選區廖偉翔、中5黃健豪及中6羅廷瑋,近來在臉書成立「台中覺醒─展翅廢翔」、「斷健行動─下架黃健豪」、「敲羅行動─下架羅廷瑋」等社群。羅廷瑋今(14)日接受主持人黃光芹網路節目《中午來開匯》專訪時,以這次謝國樑罷免為例,舉出自己與基隆市長謝國樑許多相似處,也稱在支持謝國樑的過程中,自己獲得許多啟發。

羅廷瑋說,兩人選區的選民數差不多(基隆市31萬、中六選區39萬)、都在選舉中獲得約52%支持率,自己主打「三寶奶爸」,謝國樑被稱為「小愛爸爸」,罷免的背後感受得到政黨利益與政黨操作。

▲台中三名國民黨年輕立委,被視為盧秀燕子弟兵。(圖/翻攝羅廷瑋臉書,2024.10.14)
▲台中三名國民黨年輕立委,被視為盧秀燕子弟兵。(圖/翻攝羅廷瑋臉書,2024.10.14)

羅廷瑋說,謝國樑模式是最好的參考值,自己原訂去基隆站台造勢9次,最後只去了5次,因為謝國樑認為選民希望的是城市進步、安居樂業,應該多些力道投入市政、減少拜票行程。謝國樑的成功經驗讓他體會到,最主要的敵人其實是自己,自己對選民開出的政治牛肉要兌現,比應付罷免更重要。因此現階段要蘊釀相關量能、透過法案讓人注意到國會表現,未來則要加大論述能力、增加在地方曝光的機會。

對於民團劍指選戰「台中F4」中當選的3人,黃光芹認為就是衝著盧秀燕而來。羅廷瑋說,盧秀燕有很特別的人格特質,能整合不同的力量,當時他和廖偉翔受到民眾黨主席柯主席拍影片推薦、獲得小草的支持,可以說集了天時地利人和。因此這次「敲羅、斷健、廢翔」背後更深大意義,可以說是醉翁之意不在酒,企圖將「期中考」往前提,以傷害盧秀燕,背後政黨運作痕跡很明顯,但台中市民非常嚴格,心中自有一把尺,不會認同這種操作。

黃光芹再問,關於2028大選,盧系立委少任何一席,是否會牽動盧秀燕未來的政治版圖?羅廷瑋說,近來幾份民調可以看到,盧秀燕在藍營中已經脫穎而出,至於民調也高的立法院長韓國瑜,因為職位有不可替代性,導致盧秀燕成為綠營的頭號假想敵。但是「黨的運作不一定是全民的運作」,站在盧秀燕的立場,必須把目前的把工作做好,才有資格談到下一步,因此盧秀燕現階段要考量的,是尋求最大力度的團結步伐,至於明年的黨主席選舉,他認為之前已有前例「國民黨不一定要當上黨主席才能選總統」。

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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