中國國民黨雲林縣感恩大會 朱立倫主席親臨會場
台灣新生報.2022年12月8日 17:53

中國國民黨雲林縣感恩大會,朱立倫主席親臨會場與張縣長一同鞠躬向全體與會人員感謝致意並與各級民意代表一同合照。(記者劉春生攝)

▲中國國民黨雲林縣感恩大會,朱立倫主席親臨會場與張縣長一同鞠躬向全體與會人員感謝致意並與各級民意代表一同合照。(記者劉春生攝)

中國國民黨雲林縣黨部於十二月八日下午兩點,在雲林縣農會大禮堂舉辦「中國國民黨雲林縣感恩大會」,由陳瑞雄主委主持,張麗善縣長、副縣長謝淑亞、立法委員林文瑞、縣議員黃文祥、王秋足、斗六市長林聖爵、雲林縣農會簡明欽總幹事、縣政顧問團黃博?副總顧問,暨各級民意代表、黨務幹部、社團負責人等數百人出席參加。

朱立倫主席親臨會場與張縣長一同鞠躬向全體與會人員感謝致意,感謝大家在這次地方選舉的努力付出,國民黨的政策是保護國家及人民安全,朱立倫主席強調,這次國民黨獲得勝選,是全國人民的勝利,國民黨一步一腳印、堅持愛台灣的正確道路,未來也會秉持這個原則,好好做事,一定會獲得人民肯定,現在目標是全黨團結力拚嘉義市長選舉、以及台北市與南投縣立委缺額補選,請大家動員設籍在這些選區的親友,全力支持提名的候選人贏得勝選。

陳瑞雄主委首先向與會人員感謝,對黨一直以來的支持,這次選舉張麗善縣長高票連任,從四年前的「相信」張麗善,到現在的「肯定」張麗善,在二十鄉鎮市獲得大多數選民的支持,未來四年要讓「雲林上場,加速前進」,十二月八日藉此機會向努力打拚的所有人表達最誠摯的感謝,也恭喜所有當選的黨員同志,並期許大家在新的任期全力以赴,完成選民的託付。立法委員林文瑞表示,此次國民黨在雲林縣長選舉贏得勝利,感到相當光榮,能贏得選舉是因為受到鄉親的支持,未來張縣長會繼續為雲林鄉親努力,2024總統大選也希望能夠拿下執政權,為人民服務。

張麗善縣長指出,首先感謝雲林縣府行政團隊這四年來的努力繳出了亮麗的施政成果,更感謝雲林鄉親的肯定,願意再給我們一次機會,用未來的四年拼八年,實現「2030前進雲林」的目標。這次選舉是全體雲林人的勝利、更是品德操守與良善的勝利,讓雲林人贏回了應有的尊榮。

朱立倫主席會後接受媒體訪問表示,各地方議長都由各地黨部協調中,並未如外界傳言已定案,已當選的議員會依各地民情決定,在國民黨內都是一家人,不必因為這個過程造成是是非非,而對於選前支持高虹安的黨員,朱立倫再次強調,國民黨有自己的立場,對黨內事務會做通盤檢討。

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立院開打!陳菁徽擋鍾佳濱「摔倒在地上」 韓國瑜一旁看傻
立法院院會今(17)日處理國會改革法案,藍白立委輪守在議場門口,朝野表決前已率先開戰,多批人馬爆衝突,民進黨立委鍾佳濱企圖衝上主席台,被國民黨立委陳菁徽擋下,導致陳整個摔倒在地上。值得注意的是,立法院長韓國瑜也在一旁看傻,似乎對這起衝突感到很驚訝。
  • 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