賴內閣政次多為立委敗選者?黃揚明曝民進黨用人法則:有偶包的國民黨學不來
風傳媒.2024年4月29日 19:30

準總統賴清德內閣人事日前完整出爐,其中有不少政務次長為民進黨前立委出任。對此,媒體人黃揚明在臉書上表示,民進黨多利用敗選後的立委,建立「敗選者聯盟」當作選才標準。

黃揚明提到,近期陸續傳出多名在2024年大選失利的民進黨前立委將出任各部會政務次長,包括教育部次長可能由前立委張廖萬堅出任、衛福部次長可能由前立委林靜儀出任、法務部次長可能由前立委黃世杰出任等。他續指,民進黨利用敗選後的立委,進入政務系統磨練便成為常態,建立「敗選者聯盟」出任政務次長已成為用人標準之一。

黃揚明舉例,2018年民進黨地方選舉敗選後,並著手建立「敗選者聯盟1.0」,由參選新北市長落選的蘇貞昌擔任行政院長、由參選高雄市長落選的陳其邁擔任行政院副院長,以及台中市長連任失利的林佳龍擔任交通部長,隨後提名雲林縣長連任失利的李進勇擔任中選會主委。「敗選者聯盟2.0」則是2022年民進黨地方選舉大敗後,參選新北市長落選的林佳龍出任總統府秘書長、參選嘉義市長落選的李俊俋出任勞動部次長、參選新竹縣長落選的周江杰出任客委會副主委、連任台北市議員失利的梁文傑出任陸委會副主委,以及挑戰花蓮縣長失利的谷辣斯(Kolas Yotaka)則回任總統府發言人。

黃揚明續指,本次的「敗選者聯盟3.0」以出任政務次長為主,目的是為了要凸顯民進黨的用人模式,只要是能夠為綠營打江山、捍衛執政優勢、在選戰過程中積極為政策辯護的人,就是民進黨不吝於提拔的對象。

黃揚明認為,中央執政資源是執政黨最大的優勢,利用政府權位進行政治資源分配,為民進黨最擅長的一環。他也提到,民進黨出身草根,再加上有派系主導、彈性寬,而國民黨有著捍衛官場文化及學者菁英的偶包,無法學會綠營培養橫跨政務、選務雙刀流的人才,進而鞏固執政權、黨內賣命的作法,「這一點,國民黨很難學會,民眾黨則是還沒有機會學。」

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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