阻擋成功!綠委致意民眾爆熱烈歡呼 傅崐萁「頻咳嗽」喊這會期通過
三立新聞網 setn.com.2024年5月25日 13:05

記者高逸帆/台北報導

吳思瑤說,民進黨團愈夜愈猛(圖/記者高逸帆攝影)

立法院院會24日續審國民黨團、民眾黨團聯手推出的國會改革法案,不過外界批評為國會擴權法案,場外有破10萬民眾參與抗議活動。在民進黨團以文攻的方式下,讓《立法院職權行使法》修正草案無法在今日順利審議通過。會後,民進黨立委分別到青島東路的天橋,以及濟南路康園餐廳旁,向民眾揮手致意,現場民眾也爆出熱烈歡呼聲。

台灣公民陣線、經濟民主連合、公投護台灣聯盟、台灣民主實驗室等數超過60個公民團體今再次號召群眾於立法院集結,繼續台灣公民的民主捍衛行動。根據現場主辦單位宣布,現場人數突破10萬人,人群從青島東路蔓延至濟南路、中山南路、忠孝東路。

立法院院長韓國瑜約在晚間11時28分宣布休息,《立法院職權行使法》修正草案未能審議完畢,將在28日繼續審查。

民進黨立委許智傑會後受訪表示,今天沒有審查完畢,對國民黨團強行通過不符合程序正義的法案相當不以為然。他說,藍白28日會強行過關,會繼續表達立場,不支持這個法案,希望呼籲退回重審,這是民進黨的目標。

民進黨立委在青島東路天橋上向民眾致意(圖/記者高逸帆攝影)

民進黨團幹事長吳思瑤表示,民進黨運用議事規則能做的議事攻防,成功阻卻國民黨想做直達車、快速列車的政治企圖。他說明,累計至今條文通過41條、章節名則有2個,28日還有14個條文待處理。

吳思瑤指出,國民黨團一再認為民進黨在杯葛,但這是因為藍白連手,國會擴權法案沒有在委員會逐條審查,也沒有黨團協商,韓國瑜也閹割主持協商的權限。她說,如果國會擴權法案有在委員會中心主義下好好審議,都可以在委員會匯聚共識。

吳思瑤說,民進黨展現強大的作戰能力跟意志力,讓國民黨付出遠比自己想像的議事討論時間。她說,每個人都會累,每個立委從早到晚將近20個小時,但「我們愈夜愈勇猛,愈野愈強大」。她說,場外10萬可愛的台灣公民,賦予最大力量,藍白立委則很可惜,有這麼多公民來自四面八方,卻不敢跟公民揮揮手,感受人民的力量。

國民黨團總召傅崐萁會後則頻頻咳嗽,並受訪表示,民進黨團下週若再以其他暴力方式杯葛,國民黨團依然會透過正當的議事手段,讓國會改革法案在這個會期順利通過。

傅崐萁(中)說,這會期會通過國會改革法案(圖/記者高逸帆攝影)

此外,民進黨立委會後分頭至青島東路的天橋上,以及濟南路上的康園餐廳旁,向前來抗議的民眾致意,民眾並報以熱烈歡呼聲。其中,民進黨立委沈伯洋更是備受歡迎,是當中歡呼聲最高者。相較之下,民眾黨團總召黃國昌則在散會後,匆匆在警察的陪伴下快速搭車離去。

民進黨立委向民眾致意(圖/記者高逸帆攝影)

民進黨立委向民眾致意(圖/記者高逸帆攝影)

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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