基隆在地青年號召反「罷」凌 四大理由籲市民投不同意票
中時新聞網.2024年9月30日 11:52

國民黨立委吳宗憲今日偕同國民黨基隆市黨部發言人黃申棟、多名基隆在地青年及青年政治工作者於立法院召開記者會。(國民黨立委吳宗憲提供)

國民黨立委吳宗憲今(30)日偕同國民黨基隆市黨部發言人黃申棟、多名基隆在地青年及青年政治工作者於立法院召開記者會,表示絕不會坐視執政黨以政治惡鬥、惡意罷免的手段霸凌基隆市,並傳達「四個不同意」的反「罷」凌理由,不同意基隆市民的財產被剝奪、不同意市政建設被政治操作延宕、不同意基隆市成為民進黨霸凌的對象、不同意惡意罷免文化弄髒台灣的民主環境。

吳宗憲表示,今天站出來發聲的都是年輕人,自己在年輕人身上看到希望跟未來,但是再一回頭卻看到現在的政治環境烽火連天、滿目瘡痍;而身為大人應該要永遠記得:我們希望留給下一代的,是一個清明、健康的政治環境,而不是充滿鬥爭和怨恨的國家社會。

基隆在地青年黃申棟表示,謝國樑上任後,積極捍衛基隆市的財產權益,截至8月,基隆市府已經取得東岸商場產權糾紛四連勝訴,法院的判決已經證實市長是依法有據地捍衛市府財產,謝國樑的作為合法正當且恪盡市長職責,不應該成為政治鬥爭的犧牲品。

基隆在地青年童翊娟質疑,過去幾年民進黨在基隆市的成績,充滿了延宕與失敗,但更可惡的是,2022的縣市長選舉中,基隆市民們用選票表達對民進黨不滿意,如今他們卻選輸就喊要重選,推動惡意罷免企圖掩蓋自己的缺失,用錯誤跟偏頗的資訊誘導、煽動人民的情緒,無異於將基隆市民當作政治鬥爭的棋子。

基隆在地青年林姵萱說,謝國樑自上任以來推動了許多切實的市政建設,過去的基隆在民進黨執政下曾經因為不當的政治操弄導致公共工程進展緩慢,基隆田徑場工程三年未完工、基隆美術館工程延宕一樣;而今天,市長正在努力扭轉這些局面,讓市政建設回歸正常軌道,這次的罷免實質上是對市政進展的阻礙。

國會青年幕僚鄭皓文表示,正因為對國家有愛、對政治有理想,未來想要投身並長久在政治場域耕耘,所以不願意看到惡意罷免文化氾濫,惡「罷」橫行台灣。現在選罷法的設計讓少數民意可以輕易否決多數民意,前一年辛苦選上、隔年草草被罷,從此社會會進入一年選舉、一年罷免的惡性循環,不得安寧。10月起年輕朋友們會一同走上街頭宣講,付諸行動把反對惡罷的聲音傳遞出去,號召市民一起擦去政治髒水。

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賴清德茶會罵將官?吳思瑤澄清「沒有的事」 曝他20年只為1事動怒過
外傳總統賴清德在8月出席國防部晉任將官茶會時,因不滿將官見到他時仍坐著而動怒,民進黨團幹事長吳思瑤今(30日)受訪表示,總統府、國防部都已經清楚澄清,絕對沒有立威、動怒,希望事實回歸事實,沒有的事不要以訛傳訛。此外,吳思瑤也透露,賴清德最動怒的一次,就是在國民黨程序委員會國會多數時,一直擋下台灣軍購預算,「這是我認識賴清德20年,第一次看到他動怒,但他為的是國家福祉與台灣防衛安全。」
  • 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