【新國會online】從新北市議會「破釜沉舟」進軍立法院!李坤城聚焦三重建設,更倡議加重詐騙集團刑責!
Knowing.2024年4月11日 12:00

第十一屆新科立法委員李坤城在新北市選區第三選舉區以10萬141票、53.30%得票率,拿下民進黨在該區史上最高票。李坤城表示,將以打詐專法保障人民財產安全、關注全國行人權益為首要方向。同時,他也聚焦於三重地區建設,爭取更多公共設施與基礎建設,提升當地生活品質。

破釜沉舟轉向立委選舉,爭取中間選民支持

2022年3月,李坤城宣布放棄參加新北市選區第三選舉區的議員選舉,將焦點轉向立法委員選舉。「2022年決定不選議員時,當時余天大哥還沒有決定要不要選,可是對我來講就是一個破釜沉舟的決定。」而後,李坤城以46.55%高民調贏得黨內初選。

李坤城分析立委選戰該選區的選民傾向,他指出,過去多數人會認為三重為深綠選區,但近年隨著移入人口增加、移出人口也增加的情況,移入選民更傾向選人而非黨派。因此三重應該被視為「偏綠」選區,對於中間選民來說,總統候選人可能會傾向支持柯文哲,但立委候選人並沒有特定支持對象,盼自己能贏得中間選民的支持。

憑藉著連續三屆擔任地方議員所累積的經驗和人脈,李坤城將選舉重心之一放在家長群體上。他表示,自己在擔任議員時間大多與家長會互動,協助解決學校需求,並積極爭取建設特色遊具公園,並於寒暑假邀請適合親子觀賞的劇團演出。他認為,當初做出選擇是正確的。

從市議會跨足立法院的轉換中,李坤城直言:「我變得更忙了,每周一三四固定參加委員會業務報告與質詢,每周二五則是參與院會,加上立法院需要處理更多新聞性事件與即時回應,工作量多了不少。」

力推打詐專法,保障人民財產安全

「選舉期間,我接觸到許多民眾的不滿,他們對於詐騙活動感到極度反感,並認為政府應該做更多。」進入立法院後,李坤城首選財政委員會,期望能夠推動打詐專法,解決社會問題,也與同黨多位立委合作成立「國會打詐連線」。

李坤城觀察到,近年數位詐騙案件層出不窮,儘管數位發展部已對於Google及Meta公司提出要求,但仍需加速推動相關防堵措施,另一方面抖音也成為詐騙溫床,但相關管理規範也尚未完善。他強調,現階段AI技術的蓬勃發展,也使得詐騙手法越來越多樣化,因此必須加強各部會的合作與協調。

李坤城進一步表示,金管會在銀行端已經啟動臨櫃關懷,但網路上的許多詐騙案件無法以此方式處理。金管會的監管狀態較為「事後」,無法在「事前」有效應對已知問題。

「目前比較重要的專法訂定方向是加重詐騙刑責,已經在總質詢時有請中央部會盡速一起推動。」李坤城認為,現階段檢調單位、警察花費大量時間處理案件,但法院卻輕判嫌犯,使得嫌犯認為所付出的成本小、獲得的利益大,進而有動機再次犯罪。因此,李坤城已與同黨委員提出《詐欺組織犯罪防制條例草案》並交付委員會,目前正在等待行政院版本送出。

關心全國行人問題,及聚焦三重地區建設

跑過東京馬拉松、柏林馬拉松的李坤城,平日晚上都會在三重跑步,他也特別關注行人權益與三重的生活環境。

現階段《行人交通安全設施條例》已由內政部提出草案,同黨立委黃捷等人也有自己的版本,已經初審通過,接下來將開公聽會,李坤城希望可以在這個會期通過條例。

李坤城指出,內政部年度有100億預算,可用於改善危險路口、人行道和騎樓,以提升行人用路安全,但後續仍有管理強度和裁罰金額的問題,需由政府部門和路權團體持續溝通並解決。

面對三重地區未來的建設,李坤城表示,雖然三重與臺北生活互動密切,但當地居民仍關注公共設施如停車場等,以及新北市第二行政中心、新北市立圖書館三重分館、銀新未來城等建設推動狀況,希望新北市政府能盡速將相關計畫送進中央部會,才能從立委角度協助爭取推動地方建設。

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  • 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