當家帶頭鬧事 三黨不過半 變三個在野黨
中時新聞網.2024年5月25日 04:10

立法院24日院會繼續處理國會改革法案,民進黨立委敲擊藍白拖鞋大喊「沒有討論,不是民主」。(姚志平攝)

 為了立法院國會改革修法,民進黨當家帶頭鬧事,動員群眾上街,執政黨立委在立院打鬧,用在野黨的方式在做攻防,三黨不過半的三國時代,變成三個在野黨,國會陷入大混戰。下周二若全數完成三讀,民進黨已經放話必提釋憲,也有傳出政院可能覆議,奉勸政院不要行使此權,立院內已四處烽火了,不必立院政院也對立起來,讓天下更亂。

 2024大選的結果是立院三黨不過半,這顯示民意不願再偏向某一黨,期盼三黨可以互相制衡,並共同在容易有共識的民生議題上攜手合作,然而賴清德總統才剛上任,朝野就為一個國會改革撕破臉,接下來還要怎麼談合作?

 目前在立院審查的國會改革法案,攸關國會聽證調查權,民進黨批評藍白主導修法、過程黑箱,不清楚到底在審什麼法案,以此號召群眾上街抗議,施壓在野黨,乍看之下有人群聚集立院外,綠營士氣大振,但民調卻很現實,多數民眾仍希望國會改革,並支持有藐視國會罪,這才是主流民意。

 民進黨這次站不住腳的主要理由,是藍白兩黨所提出的許多條文,不少是參考過去民進黨立委的提案,且院會處理過程中,藍白把各別立委所提的爭議提案全部撤回或是提案不予增列,部分條文甚至共同支持民進黨所提再修正動議,也就是說,最終版本根本不會是藍白獨斷的版本,而是藍綠白共同提案的國會改革法案。

 然而民進黨當家卻帶頭鬧事,不僅場內打架、利用程序杯葛議事,場外還號召民眾包圍立院施壓在野黨。更糟糕的是利用假訊息展開認知作戰,曲解目前已經二讀通過的法案,誤導支持者煽動仇恨。

 立法院呈現三黨不過半局勢,民進黨作為執政黨,照理說應低姿態與在野黨溝通,賴總統過去當選時也承諾過有共識的民生法案優先,然而,最近一個「論述要贏」的號召,讓整個民進黨團豁出去硬碰硬。

 國會改革雖然是重要的改革,然而這四年相信還有許多重要的事情要做,每年也有重要的預算需要通過,執政黨沒有包容在野黨的胸襟,採取全面對抗手段,這次的朝野對抗,肯定埋下諸多心結,不僅肢體衝突的恩怨,那些抹黑、抹紅的攻擊,還有煽動群眾的對立,已經讓朝野之間出現巨大裂痕,民進黨明明沒有單獨過半,卻與在野黨過不去,是要與接下來自己執政的四年過不去?

 正如賴總統所說,立院應該要多數尊重少數,少數服從多數,朝野和平最後的機會,就是下次的院會讓程序照走,少數服從多數,後續民進黨想採取釋憲也照程序走,勿再升高國內對立,政院也莫再提覆議,徒增兩院不必要的衝突。政院若心中坦蕩蕩,面對國會監督也毋須躲躲藏藏,國會改革讓台灣民主翻進新的一章,朝野攜手為民生服務。

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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