前進新台灣/國民黨徵召王鴻薇選立委!于北辰痛批:史上最大詐騙集團!
三立新聞網 setn.com.2022年12月2日 17:45

節目中心/綜合報導

國民黨台北市立委補選的戰將終於底定,是由甫連任的國民黨台北市議員王鴻薇,出戰民進黨提名的吳怡農。但王鴻薇先前百般抗拒出馬補選,現在又突然披上戰袍,由朱立倫、蔣萬安陪同參選,更向選民喊話,希望獲得諒解,並還重申自己一定會就職議員,這樣的一頓操作讓人霧裡看花,桃園市新科議員于北辰今(2)日就痛批,這根本就是史上最大的詐騙集團!

于北辰今日在三立新聞政論節目《前進新台灣》表示,王鴻薇雖然承諾,為了不辜負選民12/25日一定會就職議員,但立委補選旋即在明年1/8日就投票,王鴻薇等於只當議員13天,這13天連一個會期都不到,甚至可能連會都沒開幾次!「這不是騙票,什麼是騙票?」因為這13天王鴻薇可以完成對選民4年的承諾嗎?

國民黨徵召台北市議員當選人王鴻薇參選台北中山北松山立委補選 于北辰痛批:就是騙票,史上最大詐騙集團!(圖/翻攝自前進新台灣)

于北辰也說這一區的選民要小心,千萬不可以說王鴻薇是「落跑議員」,因為「你會變成側翼」!而且國民黨在緊接而來的三場選舉中,最擔心的其實就是北市立委補選,因為王鴻薇這次選議員可以衝高得票,靠的就是「仇恨值」!但這次立委補選是PK戰,吳怡農並沒有那麼高的仇恨值讓她炒作,所以她就開始抹吳怡農是政二代,但她這次操作仇恨值,會不會反而激發上次大選沒有投票的人出來投票?而且國民黨有不得不提名王鴻薇的壓力,因為不提王,就是羅淑蕾要出來選了!于北辰也點破「顯然國民黨在這個區域完全沒有培養人」。

而關於這場立委補選,于北辰也在節目中公開支持吳怡農。他回憶吳怡農在他離開國民黨後,曾經為了跟他請益如何建立後備軍援,而深談兩個多小時。他也感受到吳怡農對台灣國防、民防結合的教育研究,有很深的著墨,所以他非常推薦吳怡農擔任立委,「我身為職業軍人,現在是備役少將,這樣的候選人我如果不推,那我抗中保台也是喊假的」。

更多三立新聞網報導
王鴻薇批魁儡、黑道人頭黨員 吳怡農:選民不希望淪為抹黑比賽
藍營確定徵召王鴻薇補選立委 網友怒酸:不是說不能選也不會選
王鴻薇遭批「落跑議員」 吳怡農:對她不公平、選上立委才有這問題
陪王鴻薇登記立委補選 蔣萬安:她是我心中最適合人選

最新選舉新聞

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

馬英九 力挺 謝國樑

軍公教 調升

賴清德 建立 台灣

颱風 凱米

民進黨 中常委

威脅 大法官

中時新聞網
三立新聞網 setn.com
TVBS新聞網
三立新聞網 setn.com
馬英九挺樑遭改哏圖 藍基市黨部:保留法律追訴權
前總統馬英九21日到基隆市七堵區進行街頭宣講,力挺基隆市長謝國樑,但國民黨發出的文宣照,卻遭公民團體修改、製作哏圖。國民黨基隆市黨部主委吳國勝22日表示,市黨部將保留法律追訴權,不排除提告。
  • 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