送上「第10次勝利之握」 馬英九擁抱謝國樑:沒連任我揍你
TVBS新聞網.2024年10月12日 21:42

基隆市長謝國樑。(圖/胡瑞麒攝)基隆市長謝國樑罷免案投票倒數一天,今(12)日晚間舉行「固樑」選前之夜,即便下大雨,仍未澆熄支持者熱情,主辦宣布現場有超過2萬人。前總統馬英九熱情擁抱謝國樑,並稱市長選舉來基隆挺樑5次,這次罷樑也來5次,一共有十次勝利之握,希望謝國樑能「十全十美」,隨即熱情擁抱謝國樑。

謝國樑罷免案明日就要投票,國民黨全黨救一人,從黨中央到各縣市首長,都趕赴基隆為謝國樑站台,包括台中市長盧秀燕、立法院長韓國瑜都到基隆陪謝國樑掃街拜票,今晚選前之夜晚間7點登場,包括馬英九、朱立倫、台北市長蔣萬安、新北市長侯友宜,以及桃園市長張善政都現身力挺,國民黨立法院黨團更發起甲級動員,眾藍委們都將現身力挺。

馬英九提到,上次基隆市長選舉,他來基隆五次挺樑,這次罷樑也來了基隆五次,總共來十次,一共有十次勝利之握,希望謝國樑能「十全十美」,逗趣表示「怎樣?我待你不薄吧」,隨即熱情擁抱謝國樑。

馬英九熱情擁抱謝國樑。(圖/TVBS)

馬英九說,民進黨中央跟地方政府違法亂紀、貪汙腐敗,還主張廢除死刑,政府不顧民怨沸騰,反而發動罷免勤政愛民的謝國樑,怒批「這政府很下流、沒有正當性」;馬英九續指,東岸商場爭議基隆市政府已四連勝,林右昌市府時期的官員、大日開發已經因為行賄遭起訴,他認為:「基隆人很聰明,一定投不同意,只有傻瓜才同意罷免」。

馬英九致詞完畢後也對上述內容很滿意,笑著對謝國樑說,「我講得好吧,你一定要連任,不連任話打你一頓」。

然而,選前之夜開始前,基隆就下起大雨,但謝國樑上台前將雨衣脫下,選擇站在台上淋雨,活動最後向民眾喊話時,雨剛好停了,謝國樑開玩笑說,「天氣變好了,讓我多講點吧」。

謝國樑表示,從他上任後,財政方面就有好成績,市府已還債超過十億,現在是20年來基隆市最佳財政狀況,此外,他稱努力改善行人環境,解決二十年來沒解決的社區用路問題;謝國樑還提到他最愛的就是女兒小愛,相信在座的各位都愛孩子,因此興建室內兒童樂園,看到雙北孩子都愛來玩,承諾明年會打造第八個;細數完上任以來的政績,謝國樑感嘆:「把所有事情都做對,對方卻要罷免」,直呼基隆要更有愛,而不是仇恨。

謝國樑還提到,有人告訴他台中市正在做罷免連署,聽到後心裡非常難過,比自己被罷免還難過,因自己經歷過,「我曉得罷免對城市和政治人物都極其不健康」。因此,謝國樑認為,明天的罷免案投票,不只關係到基隆,更會影響未來的「大罷免潮」;他喊「頻繁罷免對台灣是好的嗎?應該要允許嗎?」

謝國樑再次強調,中華民國台灣明年的政治環境,就取決於明天這場投票,懇切呼喊所有基隆市民、長輩先進,「拜託站出來,為整個台灣社會穩定,投下手上最神聖這票」;他認為,有信心明天是好結果,「如同原本大雨交加,現在天氣放晴,就是基隆人的寫照,基隆不怕風不怕雨不怕困難,明天要站出來投下不同意」。

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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