金門縣議長罷免案不成立!洪允典「過關」後吐心聲:相煎何太急
中天新聞網.2024年9月9日 20:06

金門縣有9位縣議員發起罷免議長洪允典,但今(9)日的罷免投票卻因出席人數不足宣告流會,罷免案不成立。對此,洪允典表示,感謝大家支持,讓他能繼續為議會服務,「19位議員一家人,本是同根生,相煎何太急!」

金門縣議長議長洪允典。(圖/中天新聞)

國民黨金門縣議長洪允典遭9位議員串聯罷免,今天上午9時30分在議會議事廳開罷免投票會議。19席金門縣議員只有8位到場、其中6人完成簽到,1人簽名出錯,1人未簽,主持會議的副議長歐陽儀雄宣布出席未達法定人數,宣告流會,罷免案不成立。依地方制度法規定,洪允典在本屆任期內不得對其再提罷免。

金門縣議長議長洪允典。(圖/中天新聞)

洪允典表示,當他在8月22日接到有議員提出罷免案的消息時,他正與其他9位議員赴大陸拜訪國台辦,爭取「開放來金旅遊、翔安機場共用、通橋通電通氣、金廈漳泉生活圈」等民生經濟相關的政策,令他感到措手不及。

對於罷免案未通過,洪允典說,相信流會的結果係全體議員所展現的高度智慧,他也希望這份革命情感,能讓全體議員們重新團結在一起。同時,他也希望事情能夠翻頁,不要再出現對立的氛圍,過去的恩怨能消弭無蹤,「願選舉的戰火不再蔓延!」

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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