韓國瑜夜宴白委真有玄機?郭正亮竟懷疑1事:這很不好說
中時新聞網.2024年6月19日 21:27

立法院長韓國瑜(中)。(資料照/姚志平攝)

立法院長韓國瑜18日中午宴請國民黨教文、交通委員會立委聚餐,晚間再宴請由民眾黨主席柯文哲率領的民眾黨團立委吃飯,韓國瑜9點離開餐廳時被問及是否還會邀請其他黨團吃飯?韓國瑜說,「會會會,都會約。」而副總召黃珊珊19日也表示,因為小孩在醫院做檢查所以沒出席昨晚的飯局。對此,前立委郭正亮19日就表示,「民進黨會去嗎?我很懷疑,我認為不會有太多人去,因為這個很不好說」,引發討論。

郭正亮19日在中天節目《綠也掀桌》中表示,「其實我通常除非病到起不來,不然會去現場致意再離開,重要場合通常是這樣,如果認為這場合非常重要,她一定會這樣做,顯然她是認為剛好找到一個理由就不要去了」,至於有風聲在傳黃珊珊接觸進黨民進黨,郭正亮認為,「想這個實現不了,民進黨怎麼可能不選台北市?那你要林右昌去哪裡?最近中廣公布的民調,林右昌新北不可能輪到,所以民進黨一定勝選為主的」。

而韓國瑜也表示會邀請民進黨團吃飯,郭正亮則直言,「民進黨會去嗎?我很懷疑,我認為不會有太多人去,因為這個很不好說,民進黨一定是少數人才會去,你去了留下照片,支持者要怎麼隨意聯想怎麼知道?」郭正亮最後也說,「民進黨去的機率很低,韓國瑜跟白委溝通本來就合理,因為要促成多數,但以前王金平請吃飯也很少請民進黨,因為這邏輯很怪,除非民進黨是國會多數,但王金平剛好都沒碰到,民進黨立法院多數的時候根本甩都不甩你」。

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「先有不進議會,後有拒國會改革?」 柯文哲嗆賴清德「法律與你牴觸無效?」
針對賴清德總統將對國會改革法案聲請釋憲及暫時處分,台灣民眾黨主席柯文哲在YouTube頻道節目「柯P揪時在」裡強調,賴總統說「在野黨不宜貿然採取行動」的說法實在可怕,這代表即便立院三讀通過修法,只要賴總統個人覺得不對,就可以在釋憲結果出來前都不用守法,難道中華民國法律與賴清德牴觸者無效嗎?柯文哲也提到,聲請釋憲可能拖個2、3年,若在這之前都不用守法,讓人想起當年台南市議會,時任台南市長的賴清德200多天不進議會,如今變成賴總統後,還是沒有改變。柯文哲批評,賴總統的做法造成國家憲政危機,口口聲聲說自己守護台灣憲政體制,但帶頭毀憲亂政的、就是賴總統本人!節目中柯文哲也點出,賴總統叫在野不要貿然行動,聽起來像在威脅在野黨,難道國會不該追查超思雞蛋、疫苗採購、光電案當中的可能弊端嗎?賴總統說,聽證調查權會侵害企業營業秘密,這就是總統帶頭公然造謠。另外,賴總統以器官移植舉例,柯文哲認為這比喻不倫不類,他認為,賴總統如今做法,是明明器官移植有一套醫界採用的配對系統,但可能因為賴個人不滿意,就可以主張在自己喜歡的方法提出來之前,大家都不要遵守以前的系統。柯文哲呼籲賴總統「不懂醫學不要緊,至少要懂法律
  • 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