選罷法修法綠白都不推 林沛祥揭負面影響:罷免門檻過低淪仇恨動員
中天新聞網.2024年6月29日 11:51

立法院將在下周舉辦《選舉罷免法》公聽會、內政委員會也將審查相關草案,但在民進黨、民眾黨反對之下,國會席次沒有過半的國民黨要獨力來推動修法,恐有難度。國民黨立委林沛祥29日受訪表示,目前罷免門檻過低,容易淪為仇恨動員,未必是好事。

國民黨立委林沛祥˙。(圖/林沛祥辦公室提供)

林沛祥表示,雖然說民眾黨有所疑慮,但他認為,如果制度面有缺失,該修的還是要修。因為目前的制度來講,罷免門檻過低,「很容易導致政黨因為政黨的利益、因為政治的利益,輕易地去做所謂的仇恨動員,甚至重複的仇恨動員」,使得民意代表或縣市首長,都無心於好好治理我們的城市、好好去問政、好好關心民生議題。

林沛祥說,像這樣的事情,從制度面來去做改善,不只是對於我們個人,也是對於城市、對於改善國家制度,很必要、很關鍵的一步。

國民黨團總召傅崐萁日前表示,一位得票率40%的賴清德,要罷免卻需要50%才可能過門檻,而一位得票率60%當選的立法委員,卻只要25%就可以罷免,這是一個極度畸形的社會,而且相當不良的法律制度。

傅崐萁指出,全世界民主國家看待總統跟國會議員,都有統一的標準,如果不適任要提出罷免,標準都是一樣的。
 

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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