「藍白合」表決退回總預算案　行政院：深表遺憾
中天新聞網．2024年9月20日 15:02

立法院今（20）日新會期開議，無黨籍立委高金素梅提案將114年度政府總預算案、前瞻第5期預算案，退回程序委員會，在藍白立委合作下，最終表決結果為59票贊成、46票反對，總預算案被退回程序委員會。對此，行政院發言人李慧芝表示，行政院深感遺憾，不過政府機關一定會秉持「誠意溝通」的精神。

行政院發言人李慧芝。（圖／翻攝自行政院YT頻道）

李慧芝回應，在祥和、穩定以及負責任的態度下，針對中央政府總預算案以及前瞻基礎建設計畫預算案與立法院持續互動與對話，並適度對外清楚論述說明，盼預算進入實質理性討論，讓政府推動擴大社會及醫療投資、維護治安、民主防衛、均衡台灣、創新經濟等照顧民眾及推動國家發展等政策能夠持續推行，並確保民眾權益。

立法院表決退回114年度中央政府總預算案。（圖／中天新聞）

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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