藍要求部分大法官迴避釋憲 綠嗆:法律有明確規範「別心虛」
新頭殼.2024年7月2日 14:56

民進黨團幹事長吳思瑤再次呼籲,募集青鳥行動抗爭小物,把民意帶進立法院。   圖:翻攝自民進黨立院黨團YouTube

[Newtalk新聞] 國會改革法案生效後,執政黨兵分四路提出釋憲、緊急處分。國民黨團點名7名大法官,都跟民進黨政府或民進黨本身有密切關係,應該自行迴避。對此,民進黨團以憲法訴訟法反批,大法官迴避事項已有明確規範,藍白不應心虛是「先打預防針」,更不該詆毀大法官的專業。

民進黨立院黨團今早召開輿情回應記者會,吳思瑤指出,國家法治非常清楚,大法官由總統提名,是由立法院行使同意權,如果把民進黨執政時期產生的大法官,都歸類為綠營人士,是對大法官非常大的不敬,大法官基於法學專業、綜理所有法律解釋,職權行使是超越黨派、獨立於政黨外,國民黨也不要忘了,你們也都曾經行使過大法官同意權。

有關大法官迴避事項,吳思瑤說,藍白質疑大法官是綠營的,認為擴權法案恐怕會不公正、要求迴避。她請藍立委白好好研讀法規,現行《憲法訴訟法》第9、10條,針對大法官應自行迴避的過程,都有明確規定和條款,包含大法官審議案件,涉及當事人跟自己有親屬關係,或是參與案件是大法官過去的職業如律師等,對於人、事、案件都有明確迴避條款。

「別因為大法官掌理進行國會擴權法案審議」吳思瑤批評,藍白兩黨不該因為心虛先打預防針,對大法官的個人意識形態進行不必要的扭曲,她譴責說「任何人再大都不能比憲法大,任何人再大都不該對大法官不敬」,大法官絕對不是國民黨所說的看門狗,絕對不是他們說的要愛惜羽毛,國民黨甚至要杯葛人事同意權,乃至於砍司法院預算,國民黨這樣的作法,才是民調持續探底的主要原因。

吳思瑤補充說,民眾黨立委黃國昌昨天批評行政院政務委員林明昕,大法官審議國會職權修法、做出解釋的過程,到底「應不應」、「得不得」進行言詞辯論?黃國昌說,未來釋憲案一定要有言詞辯論。

「黃國昌真的是法學博士嗎?」吳思瑤指出,《憲法訴訟法》第25條明定,只有正副總統彈劾案、政黨違憲案「一定應有」言詞辯論,其他案子以外,得由大法官憲法法庭斟酌。她直批黃國昌,無視法律,自己要當大法官,或當大法官上頭的「大大法官」嗎?居然大法官辦案說三道四下指導棋,甚至亂帶風向,請回歸法制規範,任何人在大都不能比憲法大。

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選罷法審查焦土抗爭!高金素梅換會議室 議事人員傳遭「綁架」
立法院內政委員會今日上午預計審查《選罷法》修正案,藍綠都發出甲級動員,民進黨立委早上6點就動員占領主席台,雙方僵持不下導致無法開會,下午內政委員會召委高金素梅決議將開會場地變更至群賢樓101會議室,結果民進黨立委繼續守在內政委員會門口甚至將窗戶鎖住,不讓議事人員出去,民進黨立委林淑芬、賴瑞隆等人,甚至將桌子堵住前門,不讓議事人員進出。
  • 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