林右昌籲選民勇敢投下罷樑票 神秘數字涵義曝光
民視.2024年10月12日 19:44
即時中心/林耿郁報導

基隆市長謝國樑罷免投票,將於明(13)日上午8點正式開始,雙方今(12)晚都集中火力,衝刺最後的選前之夜;前基隆市長林右昌也在臉書發文,呼籲當初投給自己的10萬多票選民「再勇敢一次」,踴躍出門投下同意罷樑的選票!

林右昌在個人臉書表示,明天,我會出門投票,因為這是公民的權力,也請101010進步改革的力量,為基隆再勇敢一次,大家踴躍出門投票!

基隆人很厚道善良,但這份善良應該被好好珍惜,而不是被「當塑膠」才是!林右昌認為,過去基隆人總是逆來順受,覺得不滿也無法改變什麼,乾脆就逃到台北生活眼不見為淨。但明天是史上第一次,基隆市民因為不滿施政不願意再忍受,自覺發起的罷免行動。不管投票結果如何,基隆的地方政治在明天投完票後都將邁入新的階段,公民團體已經為基隆寫下歷史!

回顧罷免案起因實在很多,包括市民覺得基隆在快速倒退、市政滿意度又開始連續全國最後一名、gogoro與染疫慰問金政見跳票、一個又一個標案標給謝友友,不但涉及弊端還掏空基隆未來、國門廣場蓋摩天輪、人工草皮爭議、謝市長許多不當發言,甚至是最近的颱風防災與放假爭議,在在都讓市民累積爆表的怒火,而年初東岸商場的強盜破門事件只是最後的導火線而已。

林右昌分析,遺憾的是謝國樑與國民黨,並沒有認真想要回應市民的質疑,從頭到尾就只有政治操作與選舉思考,不斷刻意抹黑林右昌與前市府的政績,扭曲事實甩鍋前市府,刻意將公民行動扭曲為政黨對立,製造仇恨來動員催票。

在過程中,大家也看到很嚴重的行政干擾,從連署書認定、市選委會前所未見地規劃寄送20,000份查詢單、挺罷商家、團體與個人被關切施壓無法自由表達意志、罷免團體成員跟小孩的個資被惡意散播恐嚇開槍,讓民眾心生恐懼、投票日前投票通知單被棄置,很多民眾反應沒拿到通知單,但這些事情其實都不應該發生,也不能發生!

另外大家也看到,國民黨還是很有錢的,用總統大選規格來對戰公民團體!從舖天蓋地的看板與車箱廣告、一場又一場的活動、無數波的宣傳洗腦、動員全黨車輪戰救一人。

可以預期,明天罷免案投票結果出來,國民黨不免還是會全力做一波政治操作。如果罷免案通過,就推說是民進黨強力介入操作,要用補選再贏回來,後續並可能操作全國,發動針對綠營民代的報復性罷免。

如果罷免案沒過,就阿Q地宣稱市民認同支持他的強盜破門行動,或者無限上綱地宣稱再次勝選,甚至接下來也可能在立法院再次強推修改「選罷法」來提高罷免門檻。

但連謝國樑接受採訪時都坦言,如果罷免案沒過可能是「柯文哲救了謝國樑」,那這跟支不支持跟再次勝利,又有何關呢?!因此林右昌認為,明天的投票還是應該回到民主政治的本質,就是「以民為主」!

罷免權力的行使是公民的權力,如果不要亂搞就不會有罷免案!這是對政治人物的提醒,人民可以託付權利,人民當然也可以收回權利!

最後林右昌呼籲,還是要請101010進步改革的力量,為基隆再勇敢一次,大家踴躍出門投票!基隆加油!

101,010是林右昌2014首次競選基隆市長的得票;到了2018年選戰,林右昌得票數微幅上升至102,167票。


原文出處:快新聞/林右昌呼籲「101010」選民勇敢投下罷樑票 神秘數字涵義曝光了

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  • 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