「6級地震在台北會發生什麼事?」黃珊珊攜手李鴻源推「防災型都更」
風傳媒.2022年9月20日 16:29

首都之戰競爭白熱化,台東近日接連發生2起規模6的大地震,花蓮災情慘重,各陣營候選人陸續拋出相關政策。無黨籍台北市長候選人黃珊珊表示,全台北屋齡30年以上的老屋高達64萬戶,為此她將推動「防災型都更」,針對危險區域進行普查。

台東池上大地震發生後,台北市長候選人紛紛暫停競選行程1日,而後在今(20)日921地震23周年前夕,相繼提出相關政策。國民黨候選人蔣萬公布「耐災城市」政見,盼提高北市應變能力;民進黨候選人陳時中則提解方,拚加速危老更新。

黃珊珊今發布新影片,和競選政策總顧問、具水利土木專業的前內政部長李鴻源同台討論台北如何因應地震頻繁的問題,推出「防災型都更」政策。李鴻源指出,若震度6級的地震發生在台北市,後果不堪設想,全台北屋齡30年以上的老屋高達64萬戶,顯見都市更新刻不容緩。

針對防災型都更政策,黃珊珊在臉書文中提到,淡水河沿岸的士林、北投、萬華、中山、大同一帶,土壤液化相對嚴重,她將以ROD(河岸導向都市發展策略)的方式增加獎勵容積,加速都更,除美化河岸景觀,也加速解決安全問題。

再來則是「台北未來宅」。黃珊珊指出,透過EOD(市有建物及用地整合運用導向都市發展)閒置校舍整併改建作為「中繼住宅」的土地來源,讓住戶可以安心等待舊房子更新完成後,再搬回來。以及針對危險區域進行普查,分級分類,高度危險之虞的優先都更,找周邊的公有地媒合,公私協力共同改善城市風貌。

最後則是都更紅利全民共享。黃珊珊說明,市府依據各區域條件需求程度訂定相應的容積額度,公私合作,開放「以租代購」、「以租轉售」、「以房養老」3種模式,活化台北未來宅(中繼住宅)輪轉,增加房屋使用效率,不僅青年族群能以較輕的房價負擔安居,也讓市府擴充財源。

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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