鄭知道了/選後黨內檢討聲浪起 李建昌:別再用刀子割一次!
三立新聞網 setn.com.2022年11月30日 00:40

政治中心/綜合報導

議員李建昌在節目中,要高嘉瑜有智慧,別再傷害黨。(圖/翻攝自鄭知道了)

這次九合一大選,民進黨大敗,黨內各界掀起檢討風浪,立委高嘉瑜和議員王世堅炮口對內,在《三立電視》今(29)日播出「鄭知道了」節目中,台北市議員李建昌語重心長的呼籲高嘉瑜,別再把支持者的痛,再用刀子再割一次!

李建昌於《三立電視》今(29)日播出「鄭知道了」節目中,被主持人問到:怎麼看高嘉瑜,李建昌說:「如果我們民進黨的所有民意代表,每個人要扮演這種角色,老實說,我已經做二十幾年的民意代表了,我也可以這樣子,我如果在這個選後,我發一篇臉書,如果我是一個要紅的人的話,我第一天我出來講話,我會成為明天的很多的新聞台來追我。但是,我走了二十幾年,我從野百合學運到現在,我觀察在我們民進黨裡面,非常多的政治人物來來去去,大家有些都紅,都紅不過十年」。

議員李建昌在節目中表示,政治人物來來去去,要有分寸。(圖/翻攝自鄭知道了)

李建昌又說:「如果國民黨提名一個人,黃珊珊再回來的話,高嘉瑜再選的話,你相信誰會當選?我走了20幾年的地方的民意代表,這個政治生涯,不要去做這種貪圖一時之快,然後傷害自己的黨,讓自己的支持者,很傷心的事情。要講這些話,民進黨有很多政治前輩都可以講。情緒大家都有,但是理智跟智慧,要贏過你的情緒,這樣你才是真的這一條中道、正道的人,這個是奉獻,有這種行為的人,最好是要有一點分寸」。

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國民黨轟數位身分證計畫書內容塗黑 內政部:個資依法遮蔽、內部討論不提供
中國國民黨立法院黨團今(17)日召開記者會,表示立院內政委員會「數位身分證換發政策調閱專案小組」向內政部調閱資料,但內政部竟將整本厚達千頁計畫書內容塗黑、打上馬賽克,甚至有些資料只有封面和目次,連塗黑都懶得做,砲轟內政部成「內政布」。對此內政部回應,依據立法院職權行使法,已提供數位身分證相關資料5大卷87份文件,依法沒有拒絕、隱匿。提供的資料中,涉個資部分依法遮蔽、並依政府資訊公開法第18條,內部討論資訊不予提供。內政部表示,立法院內政委員會數位身分證調閱專案小組於2024年5月2日要求內政部、行政院、工程會及中央印製廠提供工作小組會議資料、相關委託研究、研討會紀錄、報告、相關招標文件、合約書及對外函文等相關資料,並於2024年5月29日要求再提供新一代國民身分證換發規劃案之管控會議歷次紀錄等資料。內政部均配合提供,涉個資部分依法遮蔽、並依政府資訊公開法第18條,內部討論資訊不予提供。內政部強調,依立法院職權行使法第52條,文件調閱之調閱報告書及處理意見未提出前,其工作人員、專業人員、保管人員或查閱人員負有保密之義務,不得對文件內容或處理情形予以揭露,應請調閱人員遵守該規定,內政部已依
  • 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