徐巧芯稱對民進黨「是一個趕盡殺絕的態度」 許淑華:為她感到難過
新頭殼.2023年4月27日 08:56
許淑華在臉書恭喜徐巧芯正式被國民黨提名,但也替她難過。   圖:翻攝許淑華臉書

[Newtalk新聞] 國民黨26日正式提名台北市議員徐巧芯成為立委參選人,她的對手,民進黨台北市議員許淑華喊話希望來一場君子之爭。徐巧芯卻烙狠話表明,她對民進黨的政治人物基本上是趕盡殺絕的態度。對此,許淑華在臉書發文直言,不解「這是她真心的仇恨,還是為了激起部分激進人士騷動的政治算計的話語?」除了詫異外「更為她感到難過」。

對於許淑華表示:「徐議員她通過黨內初選,我們也是恭喜她,那也希望說接下來在我這個選區的選舉,我們還是用君子之爭,大家好好把政見、政策提出來,她當然也是一個非常優秀的議員啦!」徐巧芯回應:「搞得好像我們在做黨內初選一樣,我跟民進黨沒有什麼君子之爭,對於民進黨的政治人物,尤其是那一些塔綠班的側翼,基本上我就是一個趕盡殺絕的態度。」

許淑華在臉書恭喜徐巧芯正式被國民黨提名;但也替她難過。她昨天說:「要對民進黨趕盡殺絕。」聽到轉述時,許淑華先是詫異:「為什麼一個三十多歲的女孩子,人生也算相對順遂,是有什麼樣的仇恨在她心中萌芽,令她輕易地說出要將他人『趕盡殺絕』?這是她真心的仇恨,還是為了激起部分激進人士騷動的政治算計的話語?」許淑華深思了許久,至今沒有答案。

許淑華感嘆:「思考之餘,我除了不解,更為她感到難過…也許,她在政治與人生上的前輩們,未曾真正讓她明瞭:『慈悲沒有敵人』,這句聖嚴法師生前的智慧之語。政治路上宛如修羅道,選舉過程往往盡是攻伐。但選戰的激情過後,我們不都是帶著選民的託付,全力為松信付出嗎?我們難道會因為部分民眾沒有投自己,而對他們怒目相向嗎?不會,不能,更不必要。」

許淑華強調:「我踏入政壇17年,深深知道政治是不斷交心與說服的過程,我33歲時踏入這個當時所有人都認為是鐵桿深藍的選區,起初也是篳路藍縷,但17年來我相信認真經營與用心服務,一件件服務認真的做、踏實的做,無論任何立場的民眾,都被我的認真所感動。所以我今天才能有機會站在這裡,代表我所屬的政黨,挑戰國會殿堂,為松信爭取更多資源。」

許淑華指出,支持她的「遠遠不只有政黨的支持者,更多的是將這17年來日復一日的努力看在眼裡的支持者。我當然希望自己能贏得這場選戰,但也希望我的對手即便落敗還是能活得好好的,身體健康、家庭幸福,我們在不同的陣營、不同的立場,繼續競爭也繼續為民服務。我沒有辦法輕易的如巧芯議員那樣說出要『殺神殺佛』、要對民進黨『趕盡殺絕』的仇恨話語」。

許淑華續指:「因為我知道,在政黨之上,大家都是深愛這個國家的台灣人,也許選戰有輸贏,但人民永遠該是最大的贏家。我仍然會用更多的政績跟選民服務,堅定地爭取松山信義更多選民支持!選戰開始了,我希望告訴巧芯:慈悲沒有敵人,仇恨難生希望。良性競爭才是民主的坦途。我相信理性與希望,總能勝過仇恨。」

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台北市議員徐巧芯(右)勝出黨內初選後,正式對戰民進黨議員許淑華(左)。   圖:新頭殼合成

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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