【藍黨魁卡位戰】防盧秀燕提前北上布局 朱立倫出招拚連任
鏡週刊Mirror Media.2024年7月17日 05:28
朱立倫赴各縣市向支持者與黨員宣講國會改革,被黨內解讀拚黨魁連任的起手式。

立法院進入休會期,聯手民眾黨擁過半優勢的國民黨,新會期落幕前,在國會職權修法、《公職人員選舉罷免法》等修法案,並未如預期達成目標,不僅藍營整體國會戰力面臨檢討,黨魁朱立倫領導權威也備受挑戰。本刊調查,朱立倫尋求明年10月連任的計畫,可能在黨內公認由台中市長盧秀燕挑戰2028總統的共識下生變,黨內挺朱派已嗅到盧秀燕挑戰主席的煙硝味,近日不只頻頻安排朱立倫下鄉宣講國會改革,重大議案也由朱強勢下達指導棋,大有拉高黨魁存在感的意味。

盧秀燕被各界看好代表藍營參選2028總統,但是否先搶攻黨主席,盧營內部意見分歧。
盧秀燕被各界看好代表藍營參選2028總統,但是否先搶攻黨主席,盧營內部意見分歧。

第11屆立法院3黨不過半,朝野遍地烽火,從時事議題到議案審查,攻防未曾間斷;其中,國會職權修法進入延長加賽,不僅啟動釋憲戰,藍綠更在全台宣講活動拚場。國民黨方面,黨中央舉辦百場國會改革說明會,由黨主席朱立倫御駕親征,上週六先南下屏東,隔天上午轉進台南,下午再北返新北,行程滿檔。

「讓陽光照進國會,人民才能真正當家作主,而不是民進黨作主!」結束周末說明會行程,朱立倫14日在臉書發文強調,一定要把過去民進黨弊案、黑箱問題一一揭露,他更宣告,財劃法、能源政策是接下來國民黨要關注的議題。

朝野為選罷法再爆激烈衝突,藍營2次攻防都居下風,最後挾人數優勢逕付二讀。
朝野為選罷法再爆激烈衝突,藍營2次攻防都居下風,最後挾人數優勢逕付二讀。

本刊調查,早在朝野就國會職權修法進行攻防時,藍營的政黨支持度即出現下滑趨勢,甚至立法院黨團與扮演後勤支援角色的智庫,還出現磨合問題,讓朱立倫逐漸坐不住,開始藉由兼任黨職的藍委掌握國會動態,進一步對爭議法案踩煞車,或針對重大議案下指導棋。

此外,號稱百場的國會說明會,不少係以既有地方黨部工作會報、小組長會報為基礎擴大辨理,參與者主要以黨員、支持者為主,幾乎未跨出同溫層,因此被黨內認為朱立倫提前暖身,先操兵動員系統。

「從朱立倫的積極,看出他的焦慮,朱想連任主席,但主觀條件跟籌碼都無法操之在己。」一位藍營中常委分析,2028年總統大選黨內幾乎已有默契,由台中市長任滿後的盧秀燕代表出戰幾乎毫無疑義,黨內青壯派立委及各縣市諸侯也多有共識,剩下的只是盧願不願意提前北上角逐黨魁,再以黨主席身分挑戰總統大選,面對此一情勢,「朱只有被動的局,手上僅剩13席不分區立委,已無影響黨魁這局的重要性」。

儘管如此,黨內人士直言,藍營高層如何面對國會職權修法進入憲法法庭辯論的下半場攻防,以及基隆市長罷免案是否延燒,甚至牽動明年2月立委就職滿1年後各地的罷免連署,都考驗朱立倫領導最大的在野黨,在瞬息萬變的民意浪潮下如何應變。

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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