黃國昌與國民黨聯手為新北?蘇巧慧:選擇始終如一、標準一致的人較真誠
三立新聞網 setn.com.2024年5月5日 15:10

記者盧素梅/台北報導

針對國民黨、民眾黨上周五聯手擋下民進黨立委沈伯洋等18立委提案《兩岸人民關係條例》修正議案,民進黨立委蘇巧慧批評,民眾黨立法院總召黃國昌2016罵國民黨,現在跟國民黨聯手?民進黨立法院黨團總召批評,黃國昌當國民黨立法院總召傅崐萁小弟,是希望國民黨可以讓他選新北市?對此,蘇巧慧今(5)日表示,人凡是做過的事、走過的路,都會留下痕跡,這些痕跡大家也都會檢驗的,「希望選擇一個始終如一、標準一致的人,這樣的人比較真誠。」

民進黨立委蘇巧慧今(5)日出席「牽阿母ㄟ手-樹林區慶祝母親節感恩音樂會」。

民進黨提出「立委赴中報備」案今(3日)在表決時,遭藍白聯手封殺撤回,對此,立委蘇巧慧翻出民眾黨總召黃國昌昔日言論表示,2018年黃國昌批評國民黨率團前往中國是「赴中朝貢」,今天帶領民眾黨擋下國安提案,正式成為「傅隨組織」,並怒轟黃國昌「你欠台灣!」

蘇巧慧上午出席「牽阿母ㄟ手-樹林區慶祝母親節感恩音樂會」並發送康乃馨,媒體詢問,黃國昌今天也在蘆洲發送康乃馨,是否黃國昌被點名選2026新北市長較勁?蘇巧慧表示,母親節活動,從當選以來,每年會和地方里長鄉親社團舉辦的活動,不是今年才有,只是規模越來越大,樹林的里長社團越來越團結。

蘇巧慧並表示,這真的是一件好事。如果有人願意認真對待新北市民,認真一起解決新北的事物,她認為這是好事,不分黨派,她說過,希望大家看待2026選舉;她也說過,她在選新北黨部主委,就是民進黨在新北這裡的前哨站,重點是希望民進黨推出最好人選,黨中央推出最強最好的人選,一起解決新北的問題讓新北更好。

媒體追問,黃國昌2016罵國民黨,現在跟國民黨聯手?蘇巧慧表示,人凡是做過的事、走過的路,都會留下痕跡,其實大家也都在看,這些痕跡大家也都會檢驗的,不管是民意代表、地方首長、甚至交朋友,都會希望選擇一個始終如一、標準一致的人,這樣的人比較真誠。

媒體追問,白跟藍同一陣線,柯建銘昨日批評,黃國昌以為自己還穿著國王的新衣,已成為國民黨團總召傅崐萁的小弟,「期待國民黨有一天讓他選新北市。」蘇巧慧表示,上週五看到投票現場真的非常感慨,尤其在國安相關問題時,竟然是由民眾黨提出異議把國安相關法案退回程序委員會,無法進入委員會實質討論,這作法讓我們非常錯愕。

蘇巧慧批評,民眾黨怎麼會變成站在不顧台灣國安的這一方呢?現在國民黨加民眾黨的委員確實人數比民進黨多很多,遺憾會但偎想更多方法,在立法院盡職責繼續守護台灣。

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影/72歲周萬來遭民進黨失心瘋對待「史上第一次」 高金素梅痛喊:沒有一字可形容
立法院會昨上演國會改革法案表決大戰,朝野立委肉搏戰全武行,甚至還發生郭國文突然出手,搶走周萬來手上的公文的狀況發生;對此,高金素梅表示,她覺得很無奈,這一次民進黨好像失心瘋一樣,沒有一個字可以形容。
  • 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