中廣民調45.15%不同意「罷樑」 郝龍斌:罷樑若過台灣民主永無寧日
太報.2024年10月1日 17:59
郝龍斌日前赴基隆為謝國樑站台。截自謝國樑臉書
記者周志豪/台北報導

罷免基隆市長謝國樑案13日投票,中廣今公布最新民調,45.15%基隆市民不同意罷免、22.32%同意、19.68%不會投票。該份民調還顯示,有43.06%基市民認為民進黨在背後操作罷樑案,但也有35.22%基市民不認為民進黨介入。

至於引爆罷樑案的東岸商場案,44.54%基隆市民對基隆市府勝訴感到滿意,僅18.83%民眾不滿。而對謝國樑擔任基隆市長已來的施政,50.6%民眾滿意,但不滿意度也有32.38%。

前中廣董事長趙少康表示,民調看似對謝國樑有利,但基隆市有30萬7913位公民,若以22.32%支持罷樑換算,會去投同意罷免票已近7萬人,呼籲不同意罷免市民還是要去投票,把他當成一次選舉,若罷樑過關將全台烽火。

趙少康說,民進黨「輸就打、贏就要」,就是輸不起,搞罷免很惡毒、不道德,現在還要把罷免謝國樑當破口,製造之後發動大規模罷免國民黨立委的骨牌效應,要在全台掀罷免烽火,要幹到底。

趙少康批評,民選公職若做不好,爭取連任時不投票就算了,但民進黨卻讓大家疲於奔命;總統賴清德對在野黨這種態度,對兩岸怎麼會好?

前台北市長郝龍斌則說,這次民調中基隆市民進黨支持者竟只8.74%,代表民進黨支持者也羞於承認罷樑;目前民調看來罷樑案大概不會過,但仍籲基市民用不同意票支持謝國樑,否決民進黨邪惡操作,否則台灣民主永無寧日。

郝龍斌說,一如有43%基市民認為民進黨幕後操作罷樑案,民進黨就是輸了要翻桌,要為之後立委大罷免潮暖身;但就任不滿一年或過半就罷免,不是民主常態,是邪惡操作,若藍白被裂解,國會失去監督力量,不是民主之福。

國民黨立委王鴻薇表示,民調顯示對基市府處理東岸商場滿意度達44.54%,僅18.83%不滿意,顯見罷樑初始理由已不存在,讓罷樑團體還更荒腔走板的說謝國樑不住基隆,說謝在淹水時請假理頭髮,罷樑理由造謠抹黑。

王鴻薇提醒,當初罷免高雄市長韓國瑜投票率只有42%就通過,如今22.32%支持罷樑的人天下刀子都會出來,但不同意罷免者可能被氣候影響,籲基市民一定要出來投票,若謝國樑失守,明年立委大罷免潮一定會席捲而來。

王鴻薇批評,現在大家關心電價等民生議題,執政的民進黨秘書長林右昌臉書一周發3篇挺罷樑貼文,只在乎罷樑,介入操作明確不過。國民黨立委賴士葆也說,林積極介入罷樑,前幾天御用監委趙永清與葉大華視察基隆市場。

賴士葆說,這次罷免源於謝國樑護市產,但司法已還謝公道,謝施政滿意度超過五成也映證公理自在人心,13日罷樑投票不同意罷免票要多於支持罷免票,才是還謝公道。

中廣該份民調,於9月27至29日以家戶電話3分之2、手機3分之1的訪問方式進行,有效樣本數1079人,正負誤差2.98%。

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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